本研究では，双腕型ロボットによる組立作業を想定したもとで，与えられた組立製品について，作業効率の高い組立順序を自動探索する方法を考察する．積木の組立作業を考察対象として，強化学習の理論を活用して組立順序を探索する計算機モデルを構築している．特に，簡単な積木モデル（事前学習モデル）での組立順序探索に関する学習結果を利用することで，より複雑な積木モデル（考察モデル）における作業効率の高い組立順序を効率的に探索する方法を考察している．この学習結果を転用する仕組みとして回帰分析を用いて行っていることが，本研究のひとつの特徴と言える．
