品質の良い対話システムを開発するため，対話システムの発話内容の品質を確保することは重要であると考えられる．本研究では，雑談対話システムを対象として，ユーザとの会話の継続性の向上のため，システムの対話破綻検出の精度を向上させる方法を検討する．提案手法では，ALBERTを用いた事前学習と，LSTMを用いた深層学習による対話破綻検出のモデルとを用いる．DBDCデータセットで実験を行い，事前学習モデルALBERTを微調整することで，提案モデルはベースラインのパフォーマンスのモデルよりも優れていることが示された．