本研究は，自動運転車を想定し，視覚ではとらえにくいその場の状況を利用して，事故の回避を行うことができるかどうかを目指すものである．本研究では，不規則な動きをする下校途中の小学生をシミュレーションする機構，その小学生の行動を回避することを可能とする学習機構について述べる．小学生の行動をシミュレーションする機構の実現では，大規模言語モデル由来の現実に生じそうな行動を再現しつつ，車両の回避動作をより難しくするような行動を作成可能とする．またその小学生を学習し回避する学習機構には，QS-learningを用いることで状態の複雑さへの対処を行えるようにしその効果をシミュレーションにより確認する．