近年，最先端のTransformerベースの深層学習モデルを用いた生成ベース対話システムが研究開発され，より人間らしい応答文を生成することが報告されている．多くの生成ベース対話システムでは，深層学習モデルの出力分布により，Greedyなどのデコード戦略に基づいて，左から右に逐次的に応答文の単語を生成するという逐次生成手法を用いている．しかし，逐次生成手法により生成する応答文は，最小長と最大長などの応答文パラメータは制御できるが，内容を制御することが困難である．本研究では，生成する応答の内容を制御するために，与えられた三つのお題を使って即興で話をする「三題噺」の作文手法を参考に，指定された知識（お題）の前後の応答を生成する三題噺生成手法を提案する．実験より，提案手法を用いた対話システムは，多様性と正解性評価指標においてベースラインより優れた結果を示した．
