本稿では,アクションゲーム学習に向けた神経進化におけるモジュラーネットワークによるアプローチを紹介する。 モジュラーネットワークの生成にあたってNEATを使用し,様々な条件のステージを学習させ,それらを組み合わせて より難易度の高いステージに対処できるネットワークを作成する。 ゲームのインスタンスにはPygameを用い,元のNEATと比較して提案手法の有効性を示す。