人間同士の交渉では、合理的な合意を得ることが困難であると考えられている。そこで、深層学習を用いた交渉支援により合理的な合意形成を導く研究が盛んになっている。本研究では、交渉ダイアログからその成否を予測するタスクにおいて、サイズの大きなデータセットを用いて事前学習を行ったモデルに対して別のデータセットでファインチューニングを行うことで、対象データセットのみの学習に比べて学習時間を短縮することができることを示す。また、入力におけるダイアログが途中までとなる交渉の初期段階でその成否を予測する問題に対して、ファインチューニングモデルを用いることで、対象データセットのみを学習したモデルに比べて予測精度を上げることができることを示す。