本研究では，不完全情報ゲームにおいて，複数のエージェントの協調活動により1人のプレイヤーを強化する手法について提案する．具体的には，麻雀を子供向けに簡略化したゲームである「ドンジャラ」を対象とする．麻雀に代表される不完全情報ゲームにおいては，エージェントごとに持っている情報が異なるうえゲーム進行における不確定性が大きいため協調活動を行う際に既存の手法をそのまま用いることは困難である．その問題を解決する方法として，不完全情報ゲームにおいて，複数のエージェントが協調活動をするための報酬設計と，Transformerを用いた手牌推定の強化学習モデルを提案し，その性能評価を行った．