2018年11月22日（木）『遺伝子レベルでアツい！～AI（人工知能）編～ ビヨンド勉強会 #14』でご登壇いただいた、株式会社お多福lab 磯崎 元洋 様（やねうらお様）の発表資料です。

1. 将棋AIには
何が見えているのか？
お多福ラボ やねうらお

2. やねうらお自己紹介
 プログラミング歴42年(5歳から)
 音楽ゲームBM98の作者。
 将棋ソフト「やねうら王」を開発。
 2006年 Microsoft MVP Visual C#受賞。(この年から5年連続受賞)
2007年 書籍『Short Coding 〜職人達の技法〜』監修。
2013年 株式会社ドワンゴ主催 将棋電王トーナメント 第１回 : 4位入賞
2014年 電王戦 将棋ソフト『やねうら王』、佐藤紳哉六段に勝利
2014年 株式会社ドワンゴ主催 将棋電王トーナメント 第２回 : 3位入賞
2015年 電王戦 将棋ソフト『やねうら王』、稲葉陽八段に勝利
2015年 株式会社ドワンゴ主催 将棋電王トーナメント 第３回 : 4位入賞
2016年 株式会社リクルート主催 競技AIコンテスト『CodeVS 5.0』準優勝
2016年 株式会社ドワンゴ主催 将棋電王トーナメント 第４回 : 3位入賞
2017年 世界コンピュータ将棋選手権（WCSC27） 『やねうら王』エンジン搭載『elmo』が全勝優勝
2017年 株式会社ドワンゴ主催 将棋電王トーナメント 第５回 : 『やねうら王 with お多福ラボ』特別賞
2017年 株式会社ドワンゴ主催 将棋電王トーナメント 第５回 : 『やねうら王』エンジン搭載『平成将棋合戦
ぽんぽこ』が優勝
2018年 世界コンピュータ将棋選手権（WCSC28） 『やねうら王』エンジン搭載『 Hefeweizen』が優勝
2018年 商用版 将棋ソフト『将棋神やねうら王』発売 (マイナビ出版)

3. 将棋AIが名人を破る
引用元 : https://www.nikkei.com/article/DGXLASDG01HCT_R00C17A4CC1000/
将棋ソフト「PONANZA」に敗れ、厳しい表情を見せる佐藤天彦
名人（1日午後、栃木県日光市の日光東照宮)

4. 将棋AIの棋力の推移
引用元 : http://www.uuunuuun.com/

5. 将棋AIの棋力の推移
引用元 : http://www.uuunuuun.com/
プロ棋士

6. 将棋ソフトが強くなってきた背景
 ・オープンソース化
 ・大会のライブラリ制度
 ・大規模機械学習
 ・PCのメモリの増加
 ・many coreの探索技術(Lazy SMP)

7. 突然のアンケート
 1) 将棋AIの仕組みについて詳しく知りたい
 2) 将棋のようなゲームAIをマネタイズしていく方
法を知りたい

8. 会場が技術オ
タクで溢れか
えっている時
用の発表資料

9. 強化学習の現在
 現在の将棋AIではプロ棋士の棋譜を用いていない
e.g. RootStrap , TreeStrap , TD(λ) , TD-leaf , etc…
 GoogleのAlphaZero(囲碁、将棋、チェス)

10. 強化学習の現在
引用元 : https://www.chessprogramming.org/Meep

11. 羽生善治九段のお言葉
引用元 : https://www.chessprogramming.org/Meep
 記者「将棋ソフトが名人を超えたら、どうしますか？」
羽生「桂馬を横に飛べるようにすれば良い」
→ 良くなかった

12. 羽生善治九段のお言葉
引用元 : https://www.chessprogramming.org/Meep
 記者「羽生さんと将棋の神様との手合は？」羽生「もし、
私が将棋の神様と対局したら、香落ちでは木っ端みじんに
やられてしまう。角落ちでやっと勝たせてもらえるだろ
う。」 『決断力』（角川書店、2005年)
→ 間違いだった。
現在の将棋ソフトは飛車落ちでも羽生九段に余裕で勝てる
と言われている。

13. 棋譜から人間の棋力を推定
引用元 : http://qhapaq.hatenablog.com/entry/2018/09/22/144405

14. 棋譜から解説文自動生成
 将棋山脈
http://shogi-s.com/

15. 会場が守銭奴
で溢れかえっ
ている時用の
発表資料

16. ゲームAIでお金儲け
 CGM(Consumer Generated Media)の発展形
 ゲームAIがユーザーの相手をしてくれる

18. 詰将棋の自動生成
 ・長編詰将棋を解くアルゴリズム
df-pnが発表される(1999年 , 長井歩さん)
 ・裸玉問題の自動検討
e.g. 11玉 持駒 飛角角桂桂 41手詰

19. 自動生成された作品の価値について
 取れる駒を取らない
 駒を捨てる
 捨てる駒が大駒
 成り捨て
 焦点への捨て駒

20. AIで人間が面白いと思えるような作品を
自動生成できるのか？
特徴を抽出できる
特徴を
抽出しにくい
人間が
面白いと
思う集合

21. AIで人間が面白いと思えるような作品を
自動生成できるのか？
特徴を抽出できる
特徴を
抽出しにくい
人間が
面白いと
思う集合

22. AIで人間が面白いと思えるような作品を
自動生成できるのか？
特徴を抽出できる
特徴を
抽出しにくい
人間が
面白いと
思う集合
人間が
面白いと
思う集合
人間が
面白い
と思う
集合
人間が
面白い
と思う
集合

23. AIで人間が面白いと思えるような作品を
自動生成できるのか？
特徴を抽出できる
特徴を
抽出しにくい
人間が
面白いと
思う集合
人間が
面白いと
思う集合
人間が
面白い
と思う
集合
人間が
面白い
と思う
集合

24. 将棋に似たゲーム その1
盤面サイズの変更
 盤面サイズの変更(3×3 , 3×4 , 5×5 , 5×6 , 6×6 , etc…)

25. 将棋に似たゲーム その1
盤面サイズの変更
 盤面サイズの変更(3×3 , 3×4 , 5×5 , 5×6 , 6×6 , etc…)

26. 将棋に似たゲーム その1
盤面サイズの変更
 盤面サイズの変更(3×3 , 3×4 , 5×5 , 5×6 , 6×6 , etc…)

27. 将棋に似たゲーム その1
盤面サイズの変更
 盤面サイズの変更(3×3 , 3×4 , 5×5 , 5×6 , 6×6 , etc…)

28. 将棋に似たゲーム その1
盤面サイズの変更
 盤面サイズの変更(3×3 , 3×4 , 5×5 , 5×6 , 6×6 , etc…)

29. 将棋に似たゲーム その2
合法な指し手の変更
 王手将棋 (王手をしたら即勝ちというルール)
 取る一手将棋 (自分の手番で駒が取れる状態なら、その駒
を必ず取らなければならない)
 資本還元将棋 (持ち駒が一定の数(4枚が多い)を超えると負
けになる)

30. 将棋に似たゲーム その3
駒の特性を変更する
 ・八方桂
八方向に進める桂馬。チェスのナイトと同様の動き。
 ・女王
飛車＋角の動き。チェスのクイーン。

31. Shogi960

32. 将棋に似たゲームを作って一獲千金
 アイデアだけだとどれだけ優れていても普及しない。
 将棋ソフトなどで実装してAIと対局できる形にすることで
普及する。(かも)

33. まとめ
 将棋AIの強さはプロを遥かに超えている
 新しいルールセットを与えても数時間後には人類を超える
 AIに問われる強さ以外の付加価値
自動解説文生成、自動作問、指導対局、棋力推定、etc…