近年の5Gをはじめとして遅延を意識したワイヤレスネットワークの登場に相まって，センサだけでなく低遅延性が求められる自動運転車やロボットなどの移動体も無線を介してネットワークに接続し始めている．
筆者らは，ロボットのタスク遂行効率とネットワーク性能の最適化を同時達成する仕組みの実現を目指している．
本稿では，深層強化学習を用いてロボットの挙動とネットワーク設定を同時制御する方法を提案する．