原子力プラントに異常が発生した際、経済性の観点から、可能な限り異常によるプラントへの影響を緩和しつつ運転を継続する必要がある。本講演では、異常下でのプラント計測値を入力とし、影響の緩和を実現するための操作を出力する、プラント異常対応策提示システムの開発について発表する。本システムの開発には深層強化学習が用いられており、人間が作成する事前の対策マニュアルよりも広範な範囲の対応策を提示する事が期待される。