[2M5-GS-10] AI応用：ゲーム・エンターテイメント

[2M5-GS-10-04] 対戦相手に合わせて動的に手加減を行うライバル将棋AI

〇野中 健太郎¹、尾関 智子¹ (1. 東海大学)

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キーワード：将棋AI、手加減、教師あり学習、モンテカルロ木探索

AI技術の発展によりプロを上回るゲームAIが開発されている．しかし，強すぎるため一部の人しか活用できていない．また，接待など人間を楽しませるゲームAIの研究も進められているが数は少ない．本研究では対戦相手と同程度の強さになるよう動的に手加減を行い，強いAIを練習相手として活用できるようにするライバルAI手法を提案する．提案手法は，対戦相手の指した手の平均勝率から±10%の範囲内の候補手から最も選択確率が高い手を選ぶ．これにより，従来の動的な手加減で問題になっている好手に好手，悪手に悪手を返すことが原因である棋力の不安定さを減らすことが期待される．本研究では，棋譜を用いた教師あり学習で作成した強い将棋AIに提案手法を実装し，AIの勝率が5割前後になることと対局相手が不自然に感じない指し方になることを目標に対局実験を行った．実験では，アマチュア5級レベルの強さの将棋AIであるLesserkaiに対して手加減を行うことができ5割に近い勝率となった．人間との対局では，アマチュア初段レベルの強さがあれば適切な手加減が行え，対局者が感じる不自然さも1局中に4手以下に抑えることに成功した．