対話システムがユーザに適した情報を提供するためには，ユーザから必要な情報を引き出すことが求められる．しかし，システムが文脈を踏まえずにユーザに質問を繰り返したり，唐突に質問をしたりしてしまうと，対話の満足度が低下する．そこで我々は，自然に任意の質問を行うための発話生成技術に取り組んできた．従来法では，既存のコーパスから，質問と質問が行われている文脈の対を抽出し，学習データとしている．本研究では，より質の高い学習データを用意するため，一方の話者がもう一方の話者に対し所定の質問を自然に行うことを目的とした人間同士の対話を収集し，質問誘導対話コーパスを構築した．また，このコーパスと既存の対話コーパスを用い，所定の質問へと誘導する発話生成手法を検討した．本稿では，複数の発話生成モデルを比較・検討した結果について報告する．
