本研究で得られた知見は、人工知能分野におけるゲーム戦略の学習に多くの示唆を与えます。特に、コ進化アルゴリズムのランタイム解析を通じて、最適戦略の発見に必要なゲーム評価の数を理論的に示したことは、実際のアルゴリズム設計において重要な指針となります。これにより、効率的な戦略学習が可能となり、特に複雑な戦略空間を持つゲームにおいて、より迅速に最適解に到達することが期待されます。また、スプラグ・グランディ理論を用いた戦略の評価方法は、他のゲームや問題設定にも応用可能であり、AIエージェントがより効果的に戦略を学習するための基盤を提供します。さらに、得られた知見を基にした新たなアルゴリズムの開発は、ゲームプレイだけでなく、他の最適化問題や意思決定システムにも応用できる可能性があります。