毎年たくさんのアニメやゲームが制作され，数多くのキャラクタが生み出される．その声を担当する声優のキャスティングは，キャラクタの印象を決定づける重要な要因となる．本報告では，キャラクタと声質の関 係について分析する諸手法を提案する．セリフから得られた音響特徴量と印象値の関係を学習させる．この学習結 果を活用することで，新しいキャラクタに関する任意の印象値を与えることで適切な音響特徴量を推定できる．こ の音響特徴量の推定結果をカバーできると思われる声優を選出し，声優候補リストとして生成する．一方で，ゲー ム作品に関するウェブ上の文書から自然言語処理を用いてキャラクタ間の距離を算出し，可視化する．これらを用 いることで本研究では，声優候補リストとキャラクタ間距離から声優をキャスティングするシステムの開発を目指 す．このシステムは例えば，声優をゲームキャラクタに割り当てる際の議論に有用であると考えられる．
