完全情報ゲームと異なり、不完全情報ゲームにおいてはAIが人間に勝利することは比較的難しいとされている．その中でも麻雀は他の不完全情報ゲームと比較して、隠された情報が圧倒的に多く、ゲームの流れを予測することが難しい．強い麻雀AIの条件は、プロ雀士の打牌選択や副露、立直をするか否かの選択を模倣できることであり、近年ではニューラルネットワークを用いた麻雀AIの開発が進んでいる．本研究では、畳み込み層と全結合層を組み合わせたニューラルネットワークに牌の種類ごとに分割した入力を与え、学習することで、より強い麻雀AIの開発を行った．