知能ロボットによる未知の領域の探査は，惑星調査やレスキューなど様々な分野において重要なタスクである．近年，複数ロボットによる探査では，マルチエージェント深層強化学習(MARL)を用いたアプローチが主流となっている．一方で，これらMARLを用いた探査においては，各個体がどのような観測情報を持ち，交換すると効率的に探査できるのかは未だ明らかではない．本研究では，各エージェントが探査することによって得る地図情報や，そのほかの観測情報，通信によって互いに共有する情報の組み合わせを複数パターン用意し，探査効率を比較することで，どのような観測情報の共有が探査を行う上で有効であるかを検証する．