現代社会において人間の動向に関するデータの重要性が増加している。近年ICTにおいて人間の会話に注目が集まっており、会話における話し方の効果や個人の役割の分析などが行われている。しかし、会話データの収集には収録用の設備やその後のデータ整理方法など問題が存在する。本研究ではそのような問題を解決し、ICT活用における会話データを効率的に収集するため、深層学習モデルを用いた自動会話収集及び自動ラベリングシステムを提案する。分類器に画像分類において高精度のモデルを改良したものを用いることで、高精度な話者識別及び効率的な会話自動収集システムの実現を目指す