長期対話システムはユーザの重要度に基づいた対話記憶を構築する必要である．しかし，重要な情報はユーザによって異なり，一律な定義は困難である．本研究では，ユーザに応じた重要度を獲得するために，ユーザの重要度を反映した疑似的な対話データを自動で生成する．その際，ユーザ定義の重要情報に関するQAペアを事前に用意し，その根拠となる発話から拡張して対話データを生成する．これにより，対話データにユーザに応じた重要情報が含まれていることを保証する．この疑似対話データから，事前のQAペアに回答できるように記憶構築モデルを学習する．