現在，ゲーム産業ではクラウドゲームが注目されている．そこで問題となっているのがネットワーク遅延で，ユーザ体験のリアルタイム性を損なう要因となっている．先行研究では，ユーザの入力傾向を学習して次の入力を予測し，突発的な入力に対しては，起こりうる全状態を描画し，それらを送信して遅延を軽減した．全状態を描画して送信するのは通信状況や状態数によっては大幅な遅延に繋がりかねない．そこで本研究では，ユーザの入力の予測を一つに絞らず，分散コンピューティングでその割合に応じて計算資源を割り当てて，確率の低い入力にも対応可能にした．実験ではUnityを用いて遅延時間を評価した．その結果，遅延時間が減少した.