ファジィモデリングはファジィ推論を用いて対象システムの入出力関係を表現する方法であり、複雑な非線形システムを言語的に記述できるという特長をもつ。しかし、システムが多入力になった場合には、学習によりルールを獲得する場合であっても、ファジィルールの意味の把握が困難になる。また、多入力のシステムから十分な入出力データを得ることが難しい場合には、精度のよいファジィモデルを同定することができない。本論文では、階層化ファジィモデリング手法を提案する。各階層のファジィモデリングにはファジィニューラルネットワークを用いる。本手法により同定されたファジィルールの把握は容易であり、限られた量の入出力データからでも精度のよいファジィモデルを得ることができる。