若手奨励賞（GI研究会）
若手奨励賞（GI研究会）
| 賞の概要 | 若手研究者の研究に対するモティベーションを高めるために表題の賞を新設する。本賞は、研究の総合的な完成度よりも、将来性、独創性、また、プレゼンテーションの工夫等、何らかの点で他と比べて大きく優れると評価された発表を積極的に表彰するものである。 |
| 選考委員会 | 発表会ごとに、その発表会の責任幹事が発表を聴講したすべての拡大運営委員＜運営委員及び、運営委員経験者＞によって、選考委員会を構成。 |
| 選考方法 | 選考委員会で選定する。 |
| 選考基準 | 受賞対象者は発表者とし、発表した研究会の開催年の1 月1 日時点で満31 歳未満、かつ、発表時にゲーム情報学研究会の会員（もしくは、情報処理学会ジュニア会員）であることとする。優秀研究賞。優秀発表賞に選ばれた研究は対象外とする。受賞者は、発表会ごとに１人を目安とする。 |
| 表彰等 | 表彰状と表彰楯。当該年に開催されるゲームプログラミングワークショップの懇親会会場にて表彰。（特典として、懇親会費のみ免除する。） |
2023年度
| 研究会 | 受賞者（所属） | タイトル |
| 第50回研究会 | 水田 和志（電気通信大学） | 新ルール追加による５五将棋におけるゲームバランスの調整 |
| 第51回研究会 | 山名琢翔(筑波大学) | GPGPUによるαβ法を用いた高速なオセロ探索手法 |
2022年度
| 研究会 | 受賞者（所属） | タイトル |
| 第48回研究会 | 藤井 慧 (京都大学) | ゲームAIの局所戦略のSHAPによる説明 |
| 第49回研究会 | 眞部 光 (啓明学院高等学校) | Partisan Chocolate Games |
2021年度
| 研究会 | 受賞者（所属） | タイトル |
| 第46回研究会 | 安福 智明 (国立情報学研究所) | 連続フック引き抜きゲーム |
| 第46回研究会 | 志賀 薫 (電気通信大学) | 自己対戦を用いたガイスターAIにおける行動優先度の学習 |
| 第47回研究会 | 都 勇志（名古屋大学） | 将棋における状態空間量の上下界 |
2020年度
| 研究会 | 受賞者（所属） | タイトル |
| 第44回研究会 | 塩田雅弘（電気通信大学） | ５五将棋における自動対戦を用いた評価関数の学習 |
| 第45回研究会 | 坂本洸（松江工業高等専門学校） | 音楽ゲームのプレイヤAIにおける人間らしく振る舞う強化学習手法の提案 |
2019年度
| 研究会 | 受賞者（所属） | タイトル |
| 第42回研究会 | 寺村舞童華（高知工科大学） | Otrioの2人ゲームにおける先手必勝な盤面についての調査 |
| 第43回研究会 | 五ヶ谷純平（電気通信大学） | コンピュータ大貧民におけるレーティング手法について |
| 第43回研究会 | 川上直人（JAIST） | 後退解析による詰めガイスター問題の列挙 |
2018年度
| 研究会 | 受賞者（所属） | タイトル |
| 第40回研究会 | 木谷 裕紀（名古屋大学） | 8切りルールを含む二人単貧民の必勝判定問題 |
| 第41回研究会 |
石井 岳史(JAIST) |
不完全情報ゲーム『ガイスター』における2種の詰め問題の提案と考察 |
| 第41回研究会 | 馬場 匠(電気通信大学) | 少ない棋譜からの将棋プレイヤ棋力推定手法の提案 |
| 第41回研究会 | 小坂 悠登(電気通信大学) | 囲碁AIを用いたプレイヤーの棋力推定 |
2017年度
| 研究会 | 受賞者（所属） | タイトル |
| 第38回研究会 | 末續 鴻輝（京都大学） | 駒の動きを制限したWythoff Nimの変種に関する研究 |
| 第39回研究会 | 高田 亮介（松江工業高等専門学校） | 無限1UPを題材としたアクションゲームの裏技を発見する自己学習手法の提案 |
2016年度
| 研究会 | 受賞者（所属） | タイトル |
| 第36回研究会 | 中屋 悠資(関西学院高等部） | A Generalized Ryuoh-Nim:A Variant of the classical game of Wythoff Nim |
| 第37回研究会 | 大渡 勝己（東京大学） | 大貧民の空場におけるパスの有効性の検証 |
| 第37回研究会 | 栗田 萌（電気通信大学） | 非巡回有向グラフを用いた一人麻雀の定式化 |
2015年度
| 研究会 | 受賞者（所属） | タイトル |
| 第34回研究会 | 石脇 滉己（群馬工業高等専門学校） | 「一見良い手」を含めた初心者向け詰将棋解説文生成の提案 |
| 第35回研究会 | 大渡 勝己（東京大学総合文化研究科） | 方策勾配を用いた教師有り学習による大貧民の方策関数の学習とモンテカルロシミュレーションへの利用 |
2014年度
| 研究会 | 受賞者（所属） | タイトル |
| 第32回研究会 | 田中 一樹(大阪電気通信大学) | 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 |
| 第33回研究会 | 鎌田 徹朗（松江工業高等専門学校） | StarCraftAI への隊列導入 |