マルチエージェント集配問題は倉庫内の自動搬送ロボットなどを動機づけとして広く研究されている．一般的な解法では，マルチエージェント経路探索問題の解法に基づき，各エージェントに割り当てられた集配タスクについて時空間上でエージェントの衝突が無い経路を探索する．しかし基本的な手法ではタスクや経路の大域的状況を考慮しないため，その探索と結果には冗長性を含む場合があると考えられる．本研究では，エージェントに共通の経路情報を制御することにより，各エージェントの経路探索と移動を効率化する手法の可能性を実験的に検討する．