本論文では,3名によるクイズ対話を対象とし,それぞれが対話で感じた主観的な難易度を推定する手法について提案する.提案手法では,(1)発話に関する特徴,(2)沈黙に関する特徴,(3)オーバーラップに関する特徴の3つを利用する.発話特徴としては,発話の時間長や形態素数,前後の発話の分布などを利用する.沈黙特徴としては,沈黙の数や時間の長さなどを利用する.オーバーラップ特徴としては,その頻度や時間の平均,分散などを利用する.これらの特徴について特徴選択を行い,機械学習器であるC4.5とSVMに適用して,主観的難易度を推定する.実験の結果より,特徴選択をしたC4.5が正解率の面でも推定誤差の面でも最も高い精度を得た.