本稿では、RoBERTaを活用した会話における発話者意識型感情認識（Emotion Recognition in Conversation: ERC）を実現するシンプルながら表現力に富んだ手法「EmoBERTa」を提案する。本手法は、会話内の発話を処理する際に、各発話の先頭に発話者の名前を付加し、発話間には区切りトークンを挿入するという単純な前処理を施すことで、発話者内および発話者間の状態や文脈を端末から端末まで一貫して学習し、現在の発話者の感情を予測することができる。実験の結果、シンプルかつ直感的なアプローチでありながら、2つの代表的なERCデータセットにおいて、新たな最先端の性能を達成した。本研究で開発したコードおよびモデルは、GitHubにて公開しており、https://github.com/tae898/erc から入手可能である。