スマートフォンのは日々の生活に欠かせない．電子決済やビーコンを活用した情報配信サービスなどにより，商業施設内での個人の滞在場所や移動経路が把握できるようになった．個人に対して位置情報システムがより意味を与えるためには，個人の移動履歴を集約，移動の嗜好を抽出，そして活用する必要がある．例えば個人に適応した広告配信が可能になればCTRの向上に影響される．本研究では個人の移動に関する特徴を逆強化学習により抽出し，ナビゲーションで利用する方法を述べる．逆強化学習については先行研究のMax Entropyの拡張を提案している．シミュレーションを通じて提案する手法の有効性を検証する．