本研究は、発話対から人間関係を推定する手法の開発を目的とする。1対1の対話の書き起こしからなる発話対を入力とする。発話は、ある話者の話し始めから話者交代が起こるまでとする。発話対を分析し、結果を基に推定される人間関係を出力として提示する。話者間の人間関係についての情報を基に、人間関係を複数のクラスに分類し、発話対に人間関係についての情報を付与する。提案手法では、BERT の日本語事前学習済みモデルを用いて、多クラス分類のファインチューニングを行い、発話対がどの人間関係に属するものであるのか学習する。本研究で開発した手法によって、11 種類の人間関係を約 57.7%の正解率で分類することができる。