本研究では視覚情報を使わず音声のみで格闘ゲームをプレイするAI（Blind AI）を対象とし、近接方策最適化（PPO）に音イベント分類（SED）を併置したマルチタスク学習を提案する。音声エンコーダの出力から方策とイベント予測ヘッドを分岐し、PPOの損失にクロスエントロピー損失を加え表現を強化した。DareFightingICE 環境で既存 Blind AI をベースラインとし、提案手法と比較した。その結果、勝率と相手 AI の技パターン変動に対する柔軟性とが向上した。また補助タスクの重みの調整が効果を左右することを示し、音声のみの格闘ゲームにおけるマルチタスク学習の有効性と実用性を示した。