人狼ゲームで勝利するためには、まず他プレイヤーの役職を推定することが重要である。本研究では人狼ゲームをプレイする人工知能である人狼知能エージェント同士の対戦ログから役職を推定する。先行研究を参考にして、自プレイヤーの役職別にその役職のみ手に入れることができる情報を含む新たな特徴を追加する。また学習手法も変更した結果、推定の正答率が向上した。