近年，製品やサービスの価格設定に能動的に価格戦略を学習するエージェントを導入するケースが急増している．この自律的な性質により，本来競合すべき他企業とコミュニケーションを行うことなく，共謀が発生する現象が確認されており、正当な価格競争が妨げられる可能性が指摘されている。このような問題に対処し，今後のエージェントによる価格設定の発展を促すためには，共謀度合いがより強くなるアルゴリズムがどのようなものであるかを明らかにする必要がある。本研究では強化学習時の状態表現の変化が共謀に与える影響を検証した。ならびに、従来手法よりも強い共謀を起こす状態を発見したためこれを報告する。