優秀研究賞（GI研究会）
優秀研究賞（GI研究会）
| 賞の概要 | 新規性、有用性、将来性等の点で特に優れた研究に授与される。 |
| 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。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。） |
2024年度
| 研究会 | 受賞者（所属） | タイトル | |||
| 第52回研究会 | 安福 智明 (岐阜大学) | 伴課ゲームの理論を用いた連続フック引き抜きゲームの変種の解析 | |||
| 第53回研究会 | 平岡 和幸 (亜細亜大学) | 囲碁対局における推定勝率のキャリブレーション：KataGoの勝率8割は人間なら何割か | |||
| 第54回研究会 | 末續 鴻輝（早稲田大学） | 伴課(entailing)ゲーム，パス付きゲーム，即決直和(diminished disjunctive sum)ゲーム，通常の直和ゲームの理論の統合 | |||
2023年度
| 研究会 | 受賞者（所属） | タイトル |
| 第50回研究会 | Takahiro Yamashita（山下 貴央）（広島大学） | Yama Nim and a comply/constrain operator of combinatorial games |
| 第51回研究会 | 三納侑樹(電気通信大学) | 2人完全情報零和ゲーム「PYLOS」の子供用、通常、上級ルールでの強解決 |
| 第51回研究会 | 神子島一弥(北海道大学) | Self-Playを用いた深層強化学習におけるスコア分布予測型モデルの提案 |
2022年度
| 研究会 | 受賞者（所属） | タイトル |
| 第48回研究会 | 山名琢翔 (筑波大学) | 深層学習による圧縮を利用した強力なオセロAIの制作 |
| 第49回研究会 | 廣瀬雄一 (京都大学) | Feature Attributionを用いたdlshogiの指し手の解釈可能性向上手法 |
| 第49回研究会 | 倉光広人 (東京理科大学) | 遺伝的アルゴリズムによるオセロでのN-Tuple Networkの探索 |
2021年度
| 研究会 | 受賞者（所属） | タイトル |
| 第47回研究会 | 明石禎紀（電気通信大学） | AIを用いた５×５盤将棋における新しい初期配置の自動生成手法の提案 |