強化学習により適切な制御則を獲得するには，適切な報酬関数の設計が必要である。しかし，この報酬設計は大規模な問題では複雑になり，設計負担が大きくなり，意図しない挙動を誘発する。そこで，強化学習の実世界応用において，意図しない挙動が確認されたとき，これをもとに報酬設計を改善する手法が求められる。意図しない挙動が生じた原因を特定するには，現在の報酬関数によりエージェントがどのような報酬を獲得しているかを知る必要がある。これに対するアプローチとして，エキスパートの軌跡を所与とし，エキスパートの報酬を推定する逆強化学習が挙げられる。逆強化学習を強化学習エージェントの軌跡に適用することで，現在の報酬関数によりエージェントがどのような報酬を獲得しているかを知ることができる。本研究では，逆強化学習により強化学習エージェントの報酬を推定し，推定した報酬をもとに報酬設計を改善することで，強化学習の性能を向上させる手法を提案する。
