本研究では，二山から同時に石を取る手を含む事前に決定された着手条件のNIMゲームのグランディ数とそのゲーム構造の数学研究に対して情報学の手法を適応したものである．組合せゲーム理論では，数学的解析による閉じた式の導出が一般的である．一方で本研究は，事前に大量のゲーム結果（グランディ数）を計算し画像化したデータセットを作成した上で，機械学習を用いて統計的にゲームを把握し，その結果からゲーム構造やパターンについて解析するアプローチを試みた．本発表では，ゲーム構造の解析のために行なった機械学習，特に分類とクラスタリングのためのモデル開発について述べる．