次の一手問題はオセロや将棋、チェスといったゲームの戦略を学ぶために広く用いられている練習問題の形式であるが、効果的な次の一手問題を自動生成することを考えた場合、解答者に合った難易度でありかつ問題として適切な盤面を抽出することが重要である。
本研究ではオセロを対象として、人間の棋譜を教師データとして訓練を行った畳み込みニューラルネットワークを用いた局面の難易度推定と、1クラス分類による問題に適さない局面の検出を併用することで、「良い」次の一手問題を自動生成し、加えてこのように生成した問題に対してルールベースによる解説を付与する手法を提案する。