アニメ制作効率化のため、線画の自動彩色手法がいくつか提案されている。新規キャラクターへの対応や権利の問題から、利用可能な彩色済み画像は限られる。従来手法のパッチベース学習は、少量のデータでも自動彩色が可能であるが、大域的な関係性を捉えきれない。一方インクルージョンマッチングは、大域的な関係性を推定できるが、使用するオプティカルフロー推定の精度がアニメ線画に対して低いという問題がある。そこで本研究では、インクルージョンマッチングをベースとして、フロー推定の代わりにパッチベース学習を用いることを提案する。提案手法の有効性を検証するため、手作業による彩色結果との比較を行い、その結果を示す。