本報告では、正規化ガウス関数ネットワーク(Normalized Gaussian Network, NGnet)にオセロゲームの盤面に対する評価関数を学習させる方法について述べる。NGnetに対する学習法としては、従来の我々の研究により収束が速いことが判っているオンラインEMアルゴリズムを用いる。結果として、NGnetにより学習した評価関数を用いたコンピュータプレイヤーは、ヒューリスティックな戦略を持つプレイヤーに73%の割合で勝つことができるようになった。