日常生活の中で人間の生活を支援するロボットは，環境固有の単語とその意味を自然発話から学習できることが望ましい．語彙学習の手法として人間が未知の単語の意味を直接教示する方法があるが，未知の発話が入力されるたびに操作が必要となり効率が悪い．そこで，本研究ではタスクの実行に必要な知識(タスク知識)を敵対的模倣学習により学習し，獲得されたタスク知識を用いて，効率的に語彙を学習する手法を提案する．提案手法では，ロボットに未知の命令発話が入力された際，状況に対する動作の適切さをタスク知識に基づいて推定し，人の発話の意味を合理的に推定する．これにより，人による意味の教示を最小限にした効率的な語彙学習が実現する．