サッカーのようなボールを用いた集団対戦型のゲームでは，選手間のパス行動が協調行動の実現において重要である．パス行動は二人の選手によって構成され，１人目はボールを渡す側であるパサー，２人目はボールを受け取るレシーバとして行動する．本研究では，レシーバがボールを受け取る際の位置と姿勢を，決定木ベースのランキング学習を用いて獲得させる．実験環境としてRoboCupサッカーシミュレータを用い，試合ログからの模倣学習だけでなく，人間の観察による修正指示データから行動選択モデルの学習を行る手法を提案する．シミュレータを用いた数値実験により，獲得したモデルの性能を評価する．