General Game Playing(GGP)とは、対象となるゲームの事前知識を用いず、与えられるゲームルールだけで初見のゲームを高い精度でプレイするプログラムを実現することを目標とする問題カテゴリである。様々な種類の未知のゲームをプレイするため、正確な評価関数を必要としないモンテカルロ木探索を用いたプログラムが主流となっている。モンテカルロ木探索ではランダムにゲームをシミュレートする手法が一般的だが、プレイアウトでのシミュレーション戦略を工夫することで、この探索の精度と効率を向上したいと考えた。GGPで扱う未知の様々な形式のゲームに対して、シミュレーションを工夫したモンテカルロ木探索の有効性を検証し手法とその性能について議論する。