人狼ゲームにおいて，ゲーム内では知ることができない情報を利用して推理を行うことを「メタ推理」と呼ぶ．例えば，プレイヤーの人狼ゲーム熟練度を利用して推理を行うことなどは「人物メタ」と呼ばれている．メタ推理は好ましくない行為と考えられているようであるが，人狼知能プロジェクトが開催する人狼知能大会では，固定メンバーの村での100ゲームを単位として対戦を行い，その100ゲーム内でメタ推理を行うことが前提となっており，近年の上位入賞チームではゲームをまたいだメタ推理を採用している場合が多い．本稿では，エージェントの発話パターンがチームの特徴を表すという仮定のもとで，ニューラルネットワークを用いた役職推定における特徴量に発話パターン情報を付加し，役職推定能力の向上を確認したので報告する．さらに，この特徴量を用いた人狼知能エージェントで直近の人狼知能国際大会に参加し，好成績を上げたことについても報告する．
