本稿では，低リソース言語の自動音声認識における他言語データの活用手法について述べる．従来，目標の低リソース言語に対する言語単位の類似度に基づき，援用候補の高リソース言語のデータセット全体を選別するアプローチが存在する．しかし，同一の援用候補言語のデータセット内でもデータによって目標言語に対する類似度には差があり，この枠組みは部分的な精度悪化を招く．本研究では発話単位の言語的音響類似度に着目した他言語データの選別手法を提案する．トークン化された音響特徴量から言語間類似度を発話単位で計測し，目標言語に類似した援用言語データのみを抽出，学習に使用する．実験を通し，提案手法の有用性を検証する．