意味の創造過程と類推・転移学習を探究するための仮説として近年に提案された，不定自然変換理論(TINT)に基づく比喩理解モデルの２種類のシミュレーションを慣習性の異なる3つの比喩を対象に行った．また，実験によって，人間の比喩解釈となる対応づけのデータを収集し，これをシミュレーション結果との比較を行なった．その結果，慣習性の高い比喩と低い比喩では人間に近い判断ができ，慣習性の中程度の比喩では人間とは異なる判断を行なった．