本研究は，非対称型対戦ゲームであるお絵描き人狼のAIプレイヤーを構築することを目標とする．本稿では，特に他プレイヤーの描画系列から描画対象を推定する認識モデルについて報告する．認識モデルは完成したスケッチではなく，部分的に描画された図形から認識することが必要であり，学習モデルはTransformerとUniLSTMを用いて構築した．モデルの学習にはQuick, Draw!データセットに含まれる描画系列を用い，二つのモデルの認識性能を比較した．データセット内の動物カテゴリに属する系列で評価した結果，TransformerがUniLSTMを上回る認識精度を示すことを確認した．