複数の移動ロボットが協調行動を行うことにより，より複雑な作業を行うことが可能である．ロボットなどのエージェントが協調行動を獲得するために，他エージェントの行動などの状態を予測する研究が行われている．一般に，状態予測には移動ロボットが持つセンサ情報を利用する．しかし，広範囲には観測できない低性能なセンサを持つ移動ロボットが存在する．低性能なセンサでは，予測対象を観測できないという欠損が生じる場合がある．欠損がある状態を基に予測を行うと，予測精度が低下するため，欠損を対処して予測をすることが重要である．そこで，本研究では，強化学習機能を備えた移動ロボットが低性能なセンサを持つ時に，欠損を対処した予測とその予測を基に行動を選択することによって協調行動を学習する1つの方法を提案する．