近年では，音声認識から自然言語により情報のやりとりを行なうシステムが盛んに利用されるようになってきた．しかし， 現段階ではシステムとの対話が人間と同程度に自然とは言い難い．このような問題に対して，大量のデータを用いて雑談対話モデルが構築され，自然性を実現する対話システムも増えてきた．雑談の自然性も重要であるが，今後は，このような自然な対話ができる応答生成モデルと，特定のタスクを実現するタスクの融合が課題となると考えている．電通大では，このような雑談も特定のタスクも実現できる音声対話システムを作成し，実際のフィールドで利用することを考えている．このプロトタイプとして，今回，大量の対話データから作成したNTTの雑談対話生成モデルと，我々が開発したユーザーの話した名詞に反応する対話生成モデルと，コロナウィルスの情報を取得できるタスク達成型のルールベースを組み合わせた音声対話システムを構築した．本稿では，この音声対話システムについて報告する．また，そのリランキングによる対話選択方式についても検討する．
