本研究では、不完全情報ゲーム「ガイスター」を対象に、戦型予測を行うAIエージェントの可能性を検証した。ガイスターは将棋に似たボードゲームで、盤上で駒を動かして勝敗を競うが、相手の駒情報が一部隠されている点が特徴である。分類器として自然言語処理モデルのBERTを採用し、対戦中の棋譜を文として解析して特徴量の抽出を行い、それを基に戦型を予測する手法を提案した。さらに、この予測モデルを組み込んだAIエージェントを作成し、ガイスターにおける戦型予測の有効性を実証した。