近年のエージェント開発では，決められた状況だけに最適化された制御則だけにとどまず，機械学習などの統計や確率的学習手法を取り入れ，不確実な状況に対しても適応能力を持つような動作生成や行動選択のシステムが多く提案されている．本研究では，サッカーにおける集団的戦術行動であるパス行動に着目し，個人の意思決定から集団の行動がどのように最適化されるのかを探る．具体的には，まず人間がどのように予測や決定を行っているのかを，実際の試合のトラッキングデータ及び動画データを分析することで定量化し，その分析を元にパラメータをロジスティック回帰により最適化することでパス行動モデルを構築した．結果として，周辺選手の相対位置に対して主体となる選手の視線方向に重み付けを行うことで，高精度でレシーバーの予測が可能となった．