情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

将棋やチェスなどの人工知能(AI)については古くから研究され、現在これらゲームのAIはプロの人間を打ち負かすまでに至っている。将棋はプロ棋士の対局の棋譜が数多く存在し、機械学習の教師データが不足しない点で研究題材として優れているが、例えば「駒落ち」「10分切れ負け」といった特殊なルールでは十分な数のプロ棋士の棋譜が無いため、一般のプレイヤの棋譜を教師データとして用いる必要が出てくる。しかし、こうした棋譜にはプロ棋士の棋譜と違い、教師データとして適切でないものが数多く含まれると考えられる。本研究では、この「適切でない棋譜」がどれほどの割合で存在するのか調べ、これを抽出して機械学習の教師データから排することで、どの程度AIに影響があるのかを検証した。