近年，自然言語処理において雑談システムの研究が盛んに行われている.特に, 深層学習を用いた雑談システムは LSTM や Bert など, 様々なシステムが成果を上げている.しかし, 深層学習型の雑談システムの問題点として, 構築したモデルがブラックボックス化してしまう点が挙げられる. そこで, 本研究では学習した中身をブラックボックス化せず, エラーの根本的な原因を人の目で見て理解できるアルゴリズムの構築を行った. さらに, 深層学習型の雑談システムとの精度を比較するため, 本雑談システムとLSTM による雑談システムを用いて印象評価実験を行った. また, 印象評価実験によって得られたデータから本雑談システムのエラー分析を行い, 分析に基づいた今後の課題を考察した.