情報処理学会第32回ゲーム情報学研究会プログラム
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Yoshimasa Tsuruoka
Jun 11, 2014, 11:00:53 AM6/11/14
to ipsj-...@googlegroups.com
ipsj-siggiの皆様
第32回ゲーム情報学研究会のプログラムは下記の通りとなりました．
皆様ふるってご参加ください．
-------------------------------------------------------------------
第32回ゲーム情報学研究会（発表件数7件）
日時：平成26年7月5日（土）13:10 - 17:10
場所：香川大学 幸町キャンパス（香川県高松市幸町1-1）
研究交流棟５階研究者交流スペース
主査：伊藤 毅志 幹事： 鶴岡 慶雅，篠田 正人，大久保 誠也，保木邦仁
-------------------------------------------------------------------
[プログラム]
一般講演 (30分)：発表 25 分 ＋ 質疑応答 5 分
[13:10 -- 14:40] 将棋 (3件)
[14:55 -- 15:55] モンテカルロ木探索 (2件)
[16:10 -- 17:10] ゲーム一般 (2件)
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将棋 [13:10-14:40]
１）コンピュータ将棋の現状2014春
○瀧澤 武信（早稲田大学）
概要：
第24回世界コンピュータ将棋選手権が2014年5月に開かれた。今回は45チームの
申し込みがあった．コンピュータ将棋の実力も大いに上がっており，2014年の
選手権の上位入賞ソフトはプロ中位以上と思われる．この報告では同選手権に
おける将棋ソフトウエアの実力について考察する。
２）統合ネットワーク将棋支援システムSAKURAの評価
○衣畑 俊希、三浦 龍、大原 紳司、田頭 佳和、豊嶋 真司、垂水 浩幸、林 敏浩（香川大学）
概要：
現在のネットワーク上の将棋サービスは主に対局を目的としたもので、対局後
の感想戦や対局を記録したデータベース、将棋の人工知能等、他のソフトウェ
アのインターフェースを持ち、統合して利用できるようにしたものがなかった。
そこで我々は統合的な将棋支援をネットワーク上で行うためのシステムSAKURA
を開発している。SAKURAの特徴の一つは議論モデルとプロトコルの定義、ツリー
図を利用したインタフェース、人工知能を利用したネットワーク上の感想戦支
援、もう一つの特徴は、棋譜と局面の２種類のデータ単位を持つデータベース
である。本論文では将棋部員によるこれらの機能の評価について述べ、SAKURA
の有用性について示す。
３）反証数と詰将棋問題の感性評価における関係調査報告
○石飛 太一、飯田 弘之（北陸先端科学技術大学院大学）
概要：
本研究では、証明数探索において使用される証明数・反証数と、詰将棋問題に
おける面白さや美意識といった感性との関係について調査を行いその結果を報
告する。証明数（反証数）とは、あるノードの値をtrue（false）とするために
調査が必要な末端ノード数である。従ってその値が大きい場合、調査が必要な
末端ノード数が多いことを表し、問題はより複雑になる。特に証明数は攻め手
番における難易度、すなわち詰め手順の発見し易さと関係し、反証数は受け手
番の難易度、つまり詰め手順の正解保証のし易さと関係する。パズルにおいて
難しい問題を解けたとき大きな感動を感じるように、難易度とそこから感じら
れる面白さには深い関係があると考える。そこで、雑誌『詰将棋パラダイス
2013年12月号』において実施された詰将棋の短編コンクール問題全５０題につ
いて証明数・反証数のデータ収集を行い、ランキングと照らし合わせることで
これらの関係性を調査した。その結果、反証数とランキングには大きな相関が
あることを突き止め、さらにノード数といった難易度や感性と関係が深そうな
値については、それほど相関がないという面白い事実も併せて発見した。本調
査では、これらの他に詰め将棋の総評内容と証明数・反証数の関係についても
調査し報告する。
モンテカルロ木探索 [14:55-15:55]
４）コンピュータ囲碁におけるPTSを用いたモンテカルロ木探索
○田中 一樹、藤田 玄（大阪電気通信大学）
概要：
近年のコンピュータ囲碁ではモンテカルロ木探索，主にUCTと局面評価関数を組
み合わせた手法が広く知られている． しかし，いまだコンピュータ囲碁の局面
評価関数の多くは，中途の局面の評価を行うので一回の局面評価に時間がかか
る傾向にある．本研究では，UCTの中で着手決定に用いられるプレイアウトの終
局盤面に注目し複数の終局状態の局面を集めることでより少ない時間で盤面評
価を終了させる手法を提案する． 実験では，すでにUCTを使って成果を挙げて
いるFuegoに評価関数を組み合わせることで性能評価を行う． その結果，UCT単
独よりも優れた成果を挙げることが出来た．
５）不完全情報ゲームにおける適応的再帰モンテカルロ木探索手法の提案
○大佐賀 猛、野中 秀俊、吉川 毅、杉本 雅則（北海道大学）
概要：
モンテカルロ木探索は完全情報ゲームだけではなく不完全情報ゲームに対して
も有効であることが知られている．これに対し，モンテカルロ木探索を再帰的
に繰り返し行うことによって，より高いスコアを探索する手法が提案されてい
る．しかしこの手法には，計算時間が木の深さの2乗のオーダーで増大するとい
う問題がある．本報告ではこの問題を解決するために，探索の回数や再帰の深
さを適応的に変化させる手法を提案する．本報告における評価の対象問題とし
て，不完全情報ゲームのモデルであるSynthetic Treeを用いた．既存の
Synthetic Treeのパラメータを再定義し，より幅広い不完全情報ゲームに対応
できる汎用的なモデルとした．このモデルを用いた評価実験により，提案手法
は，従来のモンテカルロ木探索と比べて探索スコアを向上させ，再帰モンテカ
ルロ木探索と比べて計算時間を短縮させることが示された．
ゲーム一般 [16:10-17:10]
６）一般ゲームからの知識獲得
○佐藤 祐一郎、飯田 弘之（北陸先端科学技術大学院大学）
概要：
本論文では一般ゲームにおいて、単純なゲームから知識を獲得し、より複雑な
ゲームに応用する手法について報告する。単純なゲームとして3目並べを採用し
た。そのランダム着手によるゲームのシミュレーションから、勝利条件である
「線」という知識を獲得した。獲得した知識を4目並べなどの、より複雑なゲー
ムの盤面評価関数を作るために応用し、結果を評価した。
７）Investigation of "Tiebreak" of Majority Discussion System in Chess
○Nagatsuka Kaoru（JAIST)
概要：
My study is about to analyze group performance. The group plays chess
with multi-players on one side and a computer on the other side. In
the game, the group decides the next move using majority voting. In
most cases, it is easy to decide the next move with the majority
opinions. However, there is no majority voting in this case. This
situation is called "Tiebreak". We found that the rate of "tiebreak"
depends on winning rate in Chess. In this study, we performed
experiments in other game. And, the decision making process can be
enhanced with the use of genetic algorithms. It is used when we want
to find the solution for NP-hard problem. So we think that it is
useful to study group performance using genetic algorithm. We
performed experiments by using genetic algorithm. We concluded the
rate of "tiebreak" depends on winning rate in other game.
----------------------------------------------------------------------
--
Yoshimasa Tsuruoka, Ph.D.
Department of Electrical Engineering and Information Systems (EEIS),
Graduate School of Engineering,
The University of Tokyo
http://www.logos.ic.i.u-tokyo.ac.jp/~tsuruoka/
第32回ゲーム情報学研究会のプログラムは下記の通りとなりました．
皆様ふるってご参加ください．
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第32回ゲーム情報学研究会（発表件数7件）
日時：平成26年7月5日（土）13:10 - 17:10
場所：香川大学 幸町キャンパス（香川県高松市幸町1-1）
研究交流棟５階研究者交流スペース
主査：伊藤 毅志 幹事： 鶴岡 慶雅，篠田 正人，大久保 誠也，保木邦仁
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[プログラム]
一般講演 (30分)：発表 25 分 ＋ 質疑応答 5 分
[13:10 -- 14:40] 将棋 (3件)
[14:55 -- 15:55] モンテカルロ木探索 (2件)
[16:10 -- 17:10] ゲーム一般 (2件)
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将棋 [13:10-14:40]
１）コンピュータ将棋の現状2014春
○瀧澤 武信（早稲田大学）
概要：
第24回世界コンピュータ将棋選手権が2014年5月に開かれた。今回は45チームの
申し込みがあった．コンピュータ将棋の実力も大いに上がっており，2014年の
選手権の上位入賞ソフトはプロ中位以上と思われる．この報告では同選手権に
おける将棋ソフトウエアの実力について考察する。
２）統合ネットワーク将棋支援システムSAKURAの評価
○衣畑 俊希、三浦 龍、大原 紳司、田頭 佳和、豊嶋 真司、垂水 浩幸、林 敏浩（香川大学）
概要：
現在のネットワーク上の将棋サービスは主に対局を目的としたもので、対局後
の感想戦や対局を記録したデータベース、将棋の人工知能等、他のソフトウェ
アのインターフェースを持ち、統合して利用できるようにしたものがなかった。
そこで我々は統合的な将棋支援をネットワーク上で行うためのシステムSAKURA
を開発している。SAKURAの特徴の一つは議論モデルとプロトコルの定義、ツリー
図を利用したインタフェース、人工知能を利用したネットワーク上の感想戦支
援、もう一つの特徴は、棋譜と局面の２種類のデータ単位を持つデータベース
である。本論文では将棋部員によるこれらの機能の評価について述べ、SAKURA
の有用性について示す。
３）反証数と詰将棋問題の感性評価における関係調査報告
○石飛 太一、飯田 弘之（北陸先端科学技術大学院大学）
概要：
本研究では、証明数探索において使用される証明数・反証数と、詰将棋問題に
おける面白さや美意識といった感性との関係について調査を行いその結果を報
告する。証明数（反証数）とは、あるノードの値をtrue（false）とするために
調査が必要な末端ノード数である。従ってその値が大きい場合、調査が必要な
末端ノード数が多いことを表し、問題はより複雑になる。特に証明数は攻め手
番における難易度、すなわち詰め手順の発見し易さと関係し、反証数は受け手
番の難易度、つまり詰め手順の正解保証のし易さと関係する。パズルにおいて
難しい問題を解けたとき大きな感動を感じるように、難易度とそこから感じら
れる面白さには深い関係があると考える。そこで、雑誌『詰将棋パラダイス
2013年12月号』において実施された詰将棋の短編コンクール問題全５０題につ
いて証明数・反証数のデータ収集を行い、ランキングと照らし合わせることで
これらの関係性を調査した。その結果、反証数とランキングには大きな相関が
あることを突き止め、さらにノード数といった難易度や感性と関係が深そうな
値については、それほど相関がないという面白い事実も併せて発見した。本調
査では、これらの他に詰め将棋の総評内容と証明数・反証数の関係についても
調査し報告する。
モンテカルロ木探索 [14:55-15:55]
４）コンピュータ囲碁におけるPTSを用いたモンテカルロ木探索
○田中 一樹、藤田 玄（大阪電気通信大学）
概要：
近年のコンピュータ囲碁ではモンテカルロ木探索，主にUCTと局面評価関数を組
み合わせた手法が広く知られている． しかし，いまだコンピュータ囲碁の局面
評価関数の多くは，中途の局面の評価を行うので一回の局面評価に時間がかか
る傾向にある．本研究では，UCTの中で着手決定に用いられるプレイアウトの終
局盤面に注目し複数の終局状態の局面を集めることでより少ない時間で盤面評
価を終了させる手法を提案する． 実験では，すでにUCTを使って成果を挙げて
いるFuegoに評価関数を組み合わせることで性能評価を行う． その結果，UCT単
独よりも優れた成果を挙げることが出来た．
５）不完全情報ゲームにおける適応的再帰モンテカルロ木探索手法の提案
○大佐賀 猛、野中 秀俊、吉川 毅、杉本 雅則（北海道大学）
概要：
モンテカルロ木探索は完全情報ゲームだけではなく不完全情報ゲームに対して
も有効であることが知られている．これに対し，モンテカルロ木探索を再帰的
に繰り返し行うことによって，より高いスコアを探索する手法が提案されてい
る．しかしこの手法には，計算時間が木の深さの2乗のオーダーで増大するとい
う問題がある．本報告ではこの問題を解決するために，探索の回数や再帰の深
さを適応的に変化させる手法を提案する．本報告における評価の対象問題とし
て，不完全情報ゲームのモデルであるSynthetic Treeを用いた．既存の
Synthetic Treeのパラメータを再定義し，より幅広い不完全情報ゲームに対応
できる汎用的なモデルとした．このモデルを用いた評価実験により，提案手法
は，従来のモンテカルロ木探索と比べて探索スコアを向上させ，再帰モンテカ
ルロ木探索と比べて計算時間を短縮させることが示された．
ゲーム一般 [16:10-17:10]
６）一般ゲームからの知識獲得
○佐藤 祐一郎、飯田 弘之（北陸先端科学技術大学院大学）
概要：
本論文では一般ゲームにおいて、単純なゲームから知識を獲得し、より複雑な
ゲームに応用する手法について報告する。単純なゲームとして3目並べを採用し
た。そのランダム着手によるゲームのシミュレーションから、勝利条件である
「線」という知識を獲得した。獲得した知識を4目並べなどの、より複雑なゲー
ムの盤面評価関数を作るために応用し、結果を評価した。
７）Investigation of "Tiebreak" of Majority Discussion System in Chess
○Nagatsuka Kaoru（JAIST)
概要：
My study is about to analyze group performance. The group plays chess
with multi-players on one side and a computer on the other side. In
the game, the group decides the next move using majority voting. In
most cases, it is easy to decide the next move with the majority
opinions. However, there is no majority voting in this case. This
situation is called "Tiebreak". We found that the rate of "tiebreak"
depends on winning rate in Chess. In this study, we performed
experiments in other game. And, the decision making process can be
enhanced with the use of genetic algorithms. It is used when we want
to find the solution for NP-hard problem. So we think that it is
useful to study group performance using genetic algorithm. We
performed experiments by using genetic algorithm. We concluded the
rate of "tiebreak" depends on winning rate in other game.
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Yoshimasa Tsuruoka, Ph.D.
Department of Electrical Engineering and Information Systems (EEIS),
Graduate School of Engineering,
The University of Tokyo
http://www.logos.ic.i.u-tokyo.ac.jp/~tsuruoka/
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