近年，産業分野における人手不足を背景としてロボットの導入台数は年々増加している．その中でもロボットアームは，作業の安全性及び汎用性の高さから，精密な作業や複数のロボットによる協力作業など人とロボットの分業に関して重要な役割を果たしている．しかし，導入時のハードルは高く，汎用品のロボットアームを単に人の代替として設置した場合，周辺環境との齟齬が生じる．そこで本研究では，強化学習を用いて，周辺環境の変化に対応できるロボットアームの運搬動作を学習させることを目的とした．本稿では，基礎検討としてシミュレーション環境内で6軸のロボットアームを作成し，対象物を目的位置まで運搬する動作の学習を行った．