自然言語による対話では，発話者は自身の思考を全て一度に伝達することはできない．これは自分の頭の中にある情報を言語に変換することが難しいことに起因する．したがって，対話相手は曖昧性が含まれた発話の中から，発話者が伝達しようとしていることを解釈しなければなからない．既存の対話システム技術は発話の曖昧性を解消するために明示的な質問を繰り返してしまい，ユーザにストレスを与えてしまう．人間が曖昧な対話の中でどのようにして対話相手の伝達しようとしている内容を推定しているのかを明らかにするため，対話ゲーム「ワード人狼」を筆者らの既存研究である文脈推定アルゴリズムSCAINを用いて分析する．本稿では，プレイヤーが持つキーワードをSCAINによって推定する手法を提案する．実験では，ゲーム内での各プレイヤーの発話を収集し，対話中のキーワード推定の確信度の遷移を分析することで提案手法の妥当性を示した．
