統計的クラス分類器としての決定リストは，近年自然言語処理における様々な分野でその有効性を示している．決定リストを構成する上で最も重要な問題の一つは，ルールの信頼度の算出法である．決定リストを用いた多くの研究では，最尤推定法と簡単なスムージングにより信頼度を算出しているが，理論的な根拠に欠け推定精度も高くないという問題がある．そこで本論文では，ベイズ学習法を利用してルールの信頼度を算出する手法を示す．さらに，証拠の種類ごとに異なる事前分布を利用することで，より正確な信頼度の推定が可能になり，決定リストの性能が向上することを示す．本手法の有効性を確かめるために，語義曖昧性解消の問題に決定リストを適用して実験を行なった．英語に関してはSenseval-1のデータを用い，日本語に関しては疑似単語を用いた．その結果，ベイズ学習による信頼度推定手法が，ルールの確率値の推定精度を高め，決定リストの分類性能を向上させることを確認した．