近年，人工知能による将棋や囲碁などのゲームの大会が開催されている．その1つに人狼ゲームを行う人狼知能大会がある．人狼ゲームで勝つためには嘘をつく能力や，情報の真偽を見極める能力が要求される．これらの能力が向上することで，人工知能がより高度な判断が可能となり，人間に近づくと考えられる．そのため，この人狼知能大会が注目されている．
人狼知能の研究が勢力的に行われている．その中にニューラルネットワーク（以下，NN）を用いて，役職推定に成功している大川らの研究がある．しかしそのモデルには人狼の推定精度を向上できる余地があると考えられる．何故なら，NNに入力する特徴として，役職推定者の役職や占いの対象となっているプレイヤとそのプレイヤの発言など，用いていない情報があるからである．そこで本研究では，役職推定者の役職や全会話情報を考慮し，役職推定を行う．