CBTの普及に伴い受検者の解答時間データが収集できるようになり，その活用が求められている．代表的な解答時間の分析のための数理モデルである階層モデルは，IRTを基に受検者および項目の時間特性パラメータを推定するため，解釈性をもつ．しかし，一般的に確率モデル手法よりも深層学習手法の方が予測精度が高いことが知られており，階層モデルによる解答時間の予測精度は限定的であるかもしれない．本論では，深層学習とIRTを組み合わせることで高精度な正誤反応予測と解釈性を両立するTsutsumiらのDeep-IRTモデルを基に，新たに項目解答時間におけるDeep-IRTを提案する．評価実験では，提案手法が先行研究よりも高精度に解答時間を予測することを示す．
