功(芝浦工大)麻雀において、他のプレイヤーの上がりとなる牌を捨てないことにより失点を抑えることは重要な戦略となる。本論文では、捨てようとしている牌の危険度を推定することを目的として、あるプレイヤーが他のプレイヤーに振り込んだ局面から評価要素を抽出し、教師あり学習による評価関数のパラメータの調整を行った。危険度とは手牌の特定の牌が他のプレイヤーの上がりとなる牌である確率とする。評価関数としては3層ニューラルネットワークを用いた。本方式の評価として、牌譜内で実際に指された手とニューラルネットワークが提示する手との一致率を比較した。