近年，音声言語理解（SLU）では多言語モデルの研究が進んでおり，英語以外の言語，特にSLUのデータが不十分な言語で有効な手法だとされている．一方で，日本語や韓国語など一部の言語に対しては多言語モデルの性能は低く，転移学習の効果が相対的に低いことが指摘されている．本論文では，日本語のみで事前学習した日本語ジョイントSLUモデルを開発し，従来の多言語モデルとの性能比較を行う．実験結果により，我々の提案する日本語モデルは，意図分類精度，スロットフィリングF1でより高い性能を達成することを示す．加えて，分かち書き，ジョイントモデルの有効性の検証を行い，日本語SLUモデルの性能向上の検討を行う．