p-ヒドロキシ安息香酸 (p-HBA) 系液晶高分子の理論弾性率の評価に対し, ニューラルネットワーク手法の適用を試みた. 初めに, p-HBA, m-ヒドロキシ安息香酸 (m-HBA), 2-ヒドロキシ-6-ナフトエ酸 (HNA) の各種組成比の共重合体の理論弾性率をTreloarの方法を用いて計算し, その結果をニューラルネットワークに学習させた. 次に未学習のp-HBA, m-HBA共重合体のポリマーについてニューラルネットワークで予測を行った. Treloarの方法での計算結果と比較した結果, 非常に良く一致した. さらに学習が終了したニューラルネットワークを用い, 理論弾性率に及ぼす構造の影響を定量的に評価した.