教育の効果を測る方法としてルーブリックがよく用いられており，それを解析することによる授業評価は広く行われている．解析に用いられる統計量として，平均や分散，検定，効果量などがよく用いられている．これらは項目ごとの傾向をつかむことには適しているが，回答者に着目した解析方法ではない．本論文では，主成分分析や決定木などの機械学習を用いてルーブリックの回答を分類・評価する試みを行う．これにより学生個々の回答に着目した結果が得られるため、統計量とは異なる観点からの解析が可能になる。本論文では実際のルーブリックの結果を用いた機械学習による解析事例を示す。