楽しく上達の手助けになるような将棋AIは評価関数を「きのあ将棋」に標準対応

ユーザ満足度を大きく向上する効果を実地検証済



きのあ株式会社(代表取締役：山田 元気)は、楽しく上達の手助けになるような将棋AI（人工知能）は評価関数を「きのあ将棋」に標準対応とすることといたします。

楽しく上達の手助けになるような評価関数は実際に将棋を対局したところの多数のユーザさんによるgood,bad投稿と対局内容データを機械学習したものとなります。この「good,bad投稿」を基準とした評価関数を、勝敗などの指標をとした強さを目的とした評価関数と統合することで、これまでの研究において高いユーザ満足度を実現できることを確認しました。

一連の研究はこれまで学術的な場で発表しており、たとえば第49回GI研究発表会の「ユーザ投稿評価をもとに将棋AIを最適化＆機械学習したユーザ満足度の高い局面生成方法」において優秀発表賞いただきました。今回の将棋AIはこれらをさらに発展させたものを適用したものとなります。

■きのあ将棋
https://syougi.qinoa.com/

■研究発表の例
[画像1: https://prtimes.jp/i/108420/2/resize/d108420-2-e2baa75da7c30b7383e4-2.png ]

■きのあ将棋の対局画面
[画像2: https://prtimes.jp/i/108420/2/resize/d108420-2-620b5abe21ae9a95b482-0.png ]


■背景
これまで将棋や囲碁などにおいてAI技術の発達ととともに将棋AIには単に勝つことよりも、接待モード/楽しめるモード/指導対局モードが重要になるとかつてよりいわれていました。

ですが残念ながら接待モードというと「優勢なら弱くして好ゲームを演出」「一定の確率でミスをする設定」「級位者の棋譜を元に学習」といった模索などあったものの現段階では問題がありました。

具体的には「優勢なら弱くして好ゲームを演出」には人間側が劣勢になるとミスをし人間が優勢になると強くなるため、人間の良い指し手を続ける意欲を奪ったりふざけている印象を相手に与えるリスクが高いものでした。また「一定の確率でミスをする設定」はテストAIとして検証したところ単にランダムノイズを大きくする手法に対し有効性は確認できませんでした。「級位者などの棋譜を元に学習」といった発想は棋風の再現などで利用することで活用していたもののこれだけでは楽しい対局を実現できている確認ができないところでした。

■きのあ株式会社
https://qinoa.jp/about/

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