本研究は、Unreal Engine（UE）上のシミュレーション環境に強化学習を汎用的に適用するためのシステム基盤を構築することを目的とする。通信機能として MindMaker プラグインを利用し、Python／Stable-Baselines3 による独自サーバを設計することで、通信、観測処理、報酬設計、学習を Python 側で一元管理し、UE はシミュレーションに専念する構成とした。また、UE の行動実行と強化学習による行動更新のタイミングを非同期かつ時間ベースで制御する手法を導入し、物理シミュレーションの安定性と学習効率の向上を図った。ドローン自律飛行タスクへの適用により、本システムの有効性を確認した。