本研究では，日本語学習の習熟を目指す日本語非母語話者のために，発声された音声データからその日本語の発音の良さ，読みの間違い，発話全体の3種類のスコアを推論する深層ネットワークを構築し，その性能を評価した．教師データとして，3名の日本語学校教師に協力を戴き，日本語非母語話者の日本語音声データを収録し，それらに対し前述の3つの観点から1～5までスコア付けしたデータベースを作成した．モデル学習時には，データベースのスコアの偏りを補正するためにリサンプリングを行った．テストセットに対し，本モデルにより推論したスコアの平均二乗誤差（MSE）やピアソン相関係数（PCC）で評価した．