従来の議論支援研究は，統計・機械学習に基づく表層的議論支援などに留まり，意味レベルの議論を支援するAIシステムの研究はなされていない．また，2023年に急速に普及してきたChatGPTなどの文章生成AIは，複数回の演繹推論が必要な問題，暗黙の仮定が誤っているような疑似問題などは扱えない等の課題を抱えている．文章生成AIを議論支援に応用するためには，議論参加者の発言履歴の管理やオントロジー・知識グラフのような構造化知識の利用などが必要である．以上より，本研究では，トゥールミンや福澤一吉氏の議論スキルを実現するためのAI技術群を考察し，人の発言の意味を考えて議論可能なAI議論パートナーを設計する．