ゲームAIの仕組みを学ぼう
チェスや将棋のAIで使われるアルゴリズムを、 アニメーション付きの図解で視覚的に理解できます
学べるアルゴリズム
おすすめの学習順序
Step 1
ミニマックス法を学ぶ
ゲームAIの基本概念を理解
Step 2
αβ法を学ぶ
効率化のテクニックを習得
Step 3
AIと対戦する
実際に体験して理解を深める
ゲーム理論とAIについて
ゲーム理論は、複数のプレイヤーが互いの行動を考慮しながら意思決定を行う状況を数学的に分析する学問です。 特に「二人零和有限確定完全情報ゲーム」と呼ばれるカテゴリのゲーム（チェス、将棋、オセロなど）では、 理論的に「最善の手」を計算することができます。
このサイトでは、そうしたゲームAIの基礎となるアルゴリズムを、三目並べという簡単なゲームを使って視覚的に解説します。 アニメーション付きの図解により、アルゴリズムがどのように動作するかを直感的に理解できます。
このサイトで学べること
- ミニマックス法: ゲームAIの基本となる探索アルゴリズム
- αβ法: ミニマックス法を効率化する枝刈り技術
- ゲームツリー: 可能な手を木構造で表現する考え方
- 評価関数: 盤面の有利・不利を数値化する方法
- 実践的な体験: AIと対戦して理解を深める
よくある質問
はい、プログラミングの知識がなくても理解できるように設計しています。 アニメーション付きの図解で、アルゴリズムの動作を視覚的に確認できます。 擬似コードも掲載していますが、まずは図解とデモを見てイメージをつかんでください。
はい、基本的なコンセプトは同じです。ただし、チェスや将棋は三目並べよりはるかに複雑なため、 追加の最適化技術（反復深化、トランスポジションテーブル、キラー手法など）が使われています。 また、最近のAlphaZeroのようなAIは、ニューラルネットワークと組み合わせた手法を使っています。
ゲームAIの分野では、モンテカルロ木探索（MCTS）、ニューラルネットワークを使った評価関数、 強化学習などの手法も使われています。また、不完全情報ゲーム（ポーカーなど）では、 ゲーム理論的最適戦略（GTO）や反事実的後悔最小化（CFR）などの手法が使われます。 このサイトでは、まず基礎となるミニマックス法とαβ法を扱っています。