近年，強化学習では汎用性向上を目指す研究が注目されている．そこで，将棋やチェスなどの二人プレイのゲームではなく，あまり研究が行われていない多人数プレイのゲームであるダイヤモンドゲームを着目した．多人数プレイのゲームにおけるAIプレイヤーの開発を通じて新たな知見を得ることで，強化学習の汎用性向上に寄与することが本研究の目的である．DeepMind社のAIであるAlphaZeroをベースに開発を行い，ボードのモデル化や状態・行動の定義などゲームのルールに関わる箇所を作成し，有効な次の盤面を取得可能にすることで，木探索の展開を可能にした．木探索と深層学習を適応し，AIプレイヤーを実現した．