ラポールとは，他者と調和している感覚である．我々は，会話中の非言語行動から話者の主観ラポールを自動的に推定することを目指している．一般的に，ラポール推定は回帰問題として定式化される．しかし，主観ラポールの評価傾向には個人差があるため，会話中の非言語行動とラポール評価のマッピングを学習することは容易ではない．この問題を軽減するため，ラポール推定をランク学習として定式化する方法を提案する．ランク学習では，ラポール評価の値ではなく，会話相手間のラポール評価の順序ラベルを訓練に用いるため，評価の個人差の問題を回避できる．提案手法の有効性を検証するために，主観ラポール評価を含む初対面会話と友人間会話から構成されるデータセットを用いた．特徴量としては知覚者の発話区間の音声と表情を使用した．実験の結果，提案手法は回帰よりも高い精度で同一の知覚者の会話をラポール評価の高い順に順序付けできることが示された．
