ルービックキューブは状態数は約4.3*10^19通りであり，メモリに解をすべて記録するのが難しいパズルである．ルービックキューブの求解に深層学習を利用した例はあるが，求解時間がヒューリスティクスを用いた既存手法にくらべ長く課題である．本研究ではこの課題の解決を目指して，オフライン学習で距離関数を直接学習させる方法，世界モデルを用いて次の手を予測させる方法，RNNを用いた方法，IDA*の枝刈り関数を学習させる方法を提案し比較した．それらの手法はいずれも解手数が浅い場合は十分な性能を示した．しかし解手数が深い場合問題を解くことができなかったため，課題を分析した．