大学の時間割は、それぞれの大学の制約に基づき、手作業で作成が行われている。作成される時間割は、ただ制約を満たすだけでなく、教員や学生にとって使いやすいものであることが求められる。先行研究では、このスケジューリング問題を制約充足問題として解を導く手法がある。しかし、得られた解が使いやすいものとは限らない。その原因として可視化できない制約があるという点に着目し、本研究では、法政大学情報科学部および大学院の過去の時間割データを3層のニューラルネットワークで学習させ、次年度の時間割を作成するシステムを提案することを目的とする。結果は、全制約を満たす実運用可能な時間割を作成することができた。