本研究では，ユーザの心象に応じて適応的な応答をする対話システムの開発を目的として，ユーザの心象推定に取り組む．心象の表出傾向には個人差があり，全ユーザの心象を1つのモデルで推定することは推定精度の低下につながる．本研究では，ユーザの性別，年齢，性格ごとにモデルを学習することで心象推定精度の改善を図る．まず，言語，音声，表情のユニモーダルモデルを特性ごとに学習する．そして，ユーザの特性ごとに最も精度が高くなるユニモーダルモデルの出力を用いたマルチモーダル心象推定を行う．全ユーザで学習したモデルの精度と比較することで，特性ごとにモデルを学習することの有効性を確認する．