本論は人工知能における人間的感覚をベイジアンネットワークを用いて再現することを目指し，不完全情報ゲームである人狼ゲームエージェントの開発を行う．狩野・稲葉（言語情報処理学会第23回年次大会発表論文集，2017）は人狼ゲームにおける「騙す」「見破る」等の要素の重要性について検討した．そこで，これらの要素を人狼側エージェントが採用する割合をベイジアンネットワークに学習させた．対戦相手を，A 基本エージェント，B人狼知能プロジェクトエージェント，C 2017年度大会エージェント，およびD 2018年度大会エージェントとしてそれぞれ学習を行った結果，A＜B＜C＜Dの順となり，より強いエージェントとの対戦で騙す・見破る割合を学習するほど，勝率の向上が見られた．