近年、野球の試合をより有利に進めるために、様々なアプローチが提案されている。打者にとって難しい意思決定として、初球を積極的に振っていくのか、慎重に見極めるべきなのかが挙げられる。本研究では、打者にとっての初球へのアプローチを得点の観点から最大化するために、時系列データを含む複雑な入出力データの関係を精度よく推定しうる分析モデルを構築、モデルを基に最適な選択を決定する方法を提案する。具体的には、ピッチャーの配球を時系列データとしてとらえ、かつその状況を考慮した精度の良い予測をする部分再帰型ニューラルネットワークを推定し、その結果を用いて初球を積極的に打つべきなのかについて最適化する。