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本研究では，対象となるエージェントが強化学習に基づく行動を獲得するということを仮定し，エージェントの特性を分類し，それに応じた適切な報酬の与え方を設計する．報酬の与え方も強化学習に基づき獲得するので，これを双方向型強化学習と呼び，その枠組みの確立を目的とするものである．これに対し，当初の計画では，（１）計算機上で特性の異なるエージェント集団を構築し，その学習課程に基づいてエージェントを分類する，（２）各クラスのエージェントに対して与える報酬を設計する，（３）シミュレーションで基礎的な方法論を構築すると同時に，実問題における報酬設計の妥当性の検証を行う，（４）これらの研究を通して，教育現場やスポーツ現場における指導の検証を試みる，としており，昨年度までの成果を踏まえ，今年度はスポーツ現場における指導により種々の検証を行った．
一昨年度に利用を開始したメントレアプリを用いて，昨年度から実施しているアプリ側からのフィードバックコメント自動生成のパターンを再検討し，昨年度と同チームで再実験を行うことで効果の検証を行った．メンバーの中には，フィードバックコメントとして，現状を客観的に報告するパターンの場合にパフォーマンスが良い選手が多く，次いで，フィードバックコメントがポジティブパターンの場合にパフォーマンスが良い選手が多い傾向があった．ただし，昨年度と今年度の2度の検証において，同じ選手が同じ傾向を有するということがあまり見られず，フィードバックコメントが選手のパフォーマンスに与える影響を明確に示すには至らなかった．選手に応じた適切なフィードバックコメントの自動生成にためには，今回の結果では不十分ではあるが，方向性の目途は付けられたものと考えられる．
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