近年、漫画は外国語習得のための多読教材にも活用されている。しかし、セリフの発言者が明確に描かれていないシーンでは、文脈のみから発言者を推定する必要があり、これは初学者には容易でない。本研究では漫画の多読支援を目的とし、会話文から各セリフの発言者を推定する手法を検討した。本手法は各発言者を「発言者1」「発言者2」のように一般化した会話文を教師データとし、発言者番号をマスキングした会話文から、その番号を予測するタスクについてModernBERTをファインチューニングする。実験では、発言者２名、３名の会話文に対し、予測精度95%、55%となり、会話文のみからの発言者推定の可能性が示唆された。