対話システムでは、特にユーザの意向や状態を確認するために、「はい」「いいえ」「わからない」の意図で答えられるような質問（YES-NO疑問文）を行い、その返答意図の正確な解釈をすることが重要である。本研究では、このYES-NO疑問文に対する返答意図を高精度に推定することを目指した。具体的には、対話コーパス（日本語Yes-No疑問文と返答の対）を作成し、大規模言語モデルを用いた複数の意図推定器を設計し、その精度の比較評価を行った。その結果、全結合層を追加したGPTモデルが最も高い推定精度を示し、91%のF値を達成した。また、推定器間の比較から、GPTモデルによるプロンプトプログラミングを使用した場合、「わからない」と誤推定する傾向が確認された。本研究は対話システムの疑問文の意図推定能力の向上に貢献するとともに、機械学習モデルの性能評価に関する新たな指標と洞察を提供する。
