抄録
例えば，昆虫のような人間とのコミュニケーションが困難な対象の行動とそれに関わる意志決定過程および規則を分析するためには，長期にわたって研究者が対象の行動を観察することが必要である．ロボット等の学習にこのようなデータを利用したい場合，数値データだけでなく，妥当な学習用データかを人間が判断するためのなんらかの表現が必要である．そこで，エージェントの意志決定規則をそれらのエージェントの行動記録から抽出し，言語的に表現することを試みる．
本研究では，ロボカップのログを対象に，規則抽出対象とするエージェントの行動を模倣するニューラルネットエージェントを構築する．構築したニューラルネットエージェントの入出力関係からIf-Thenルール形式で意志決定規則を抽出する．
実験により，提案手法の有効性を示す．
