本研究の目的は，日常対話においてユーザの好みや経験をモデル化する対話システムを構築することである．ユーザの好みや経験を理解することは，ユーザの対話満足度を高めるために重要である．ユーザ情報を取得する際，ユーザの知識に応じて対話を継続する必要がある．本稿では，ユーザの発話で意図している概念が不明（エラー）な場合，ユーザの発話とシステムの概念を照らし合わせて，それを特定しようとするリカバリ手法を提案する．対話のコンテキストをフレーム表現で定義し，これまでのユーザ発話から得た情報をもとに，コンテキストを更新して意図する概念を特定する．また，ユーザの発話が曖昧な場合には，意図する概念を確定させるための推定を行う．ここでは，事前に取得した第三者の経験データをもとに，常識的と考えられる推定を行う．これにより，ユーザの対話意欲を減退させることなく，意図する概念を特定することを目的とする．このようなエラーリカバリ手法は，ユーザの情報取得時における頑強な対話生成だけでなく，ユーザとシステムの相互理解を促進する上でも重要であると考えられる．
