近年注目を集めているDeep Learning系将棋ソフトでは，DNNで高精度の局面評価を行うと共に，事前学習させた指し手に従って効率良く探索することができる．しかし，終盤においては，指し手を絞り込んだ探索では詰みを見つけることが難しいという弱点があり，探索木の全ての葉ノードで短手数の詰み探索を行う等の対策がなされている．本研究では，探索木の葉ノードでDNNによって詰みのある局面かどうかを予測してから，詰みそうな局面のみ長手数の詰み探索を行う．無駄な詰み探索を減らして探索速度の低下を抑えつつ，葉ノードで長手数の詰みを見つけられるようにすることで，終盤力を強化したディープラーニング系将棋ソフトを開発する．