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会話術
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「令和の虎CHANNEL」と言うチャンネル登録者数 115万人ものYouTubeチャンネルに、電竜戦で人間最強賞を受賞した人が出演していた。 【FULL】生活保護を受給する男に虎が現実を突きつける。初心者でもプレイできる3択将棋アプリを提供したい【堀田 千】[550人目]令和の虎 この出演された堀田さんは、初心者でもプレイできる3択将棋アプリを作りたいから出資して欲しいと令和の虎たちにお願いに参上したようだ。 堀田さんは、この番組で紹介されていたキーワードを拾うと、 ・IQ 150超え ・MENSA会員 ・ADHD ・500万円分の機材(?)を窃取された ・双極性障害 I型 ・生活保護を受給している ・自分で作った薬で寛解 ・将棋アマ五段 ・電竜戦で人間最強賞を受賞 など、情報量が大変多い。 この動画について感想を述べている別のチャンネルの動画があるので、そちらも参考にされたい。 堀田さん
SNSの興隆とともに、SNSを中心としてオンラインの将棋大会が開催される機会も増えてきた。将棋ソフトがプロ棋士より圧倒的に強い現在、避けて通れないのがソフト指し問題である。 先日も、とあるオンラインの将棋大会で優勝した人がソフト指しではないかということで失格処分となった。 オンラインの大会であるのでよほどでない限りソフト指しの証拠を掴むのは不可能である。 運営の方は、大会後にその本人にその御家族を交えて面談をされたそうなのだが、それでもソフト指しなのかどうかの結論がはっきりせず、プロ棋士の先生の意見も聞きながら、最終的に失格処分とされたようである。 オンラインの将棋大会でそこまでのコストを運営側が支払わなければならないとしたら、将棋大会の運営って本当に大変なんだなぁと思う。 実際にソフト指しする人は、大会でもごくわずかな割合にすぎないのだろうけど、普通にソフト指しすると、その人が優勝してし
やねうら王の評価関数にNNUE(差分計算可能な3層程度の全結合ニューラルネットワーク)が採用されて数年の時を経たのちに、チェスのAIであるStockfishにNNUEが導入された。 これによってチェスの世界はどのように変わったのであろうか? 将棋AIの世界ではNNUEが導入されて、確かに強くなったが「棋風がこう変わった」みたいなのはあまり聞かないのだけど、チェスの世界ではどうもそれとは様子が異なるようである。 将棋AIも、もしかしたらNNUE導入前と導入後とでは棋風が本当は大きく違ってるのだけど、それをレビューしている人がいないだけという可能性もある。将棋AIの棋風のレビューを本気でやっているライターの人はいないと思うのだけど、チェスAIだとそういうライターの人がおられるようであるから、そのへんの事情はあるのかも知れない。 あとは、将棋AIではNNUE以前はKPP(三駒関係)型の評価関数が
最近、将棋AI界隈で、「いまの将棋AIは弱すぎる」という言説が盛んに囁かれるようになった。本記事では、将棋AIの何がどう弱いのかを説明する。 近年、プロが100回やって1回勝てるかどうかというレベルにまで到達した将棋AIだが、開発者界隈では最近「(いまの)将棋AIは弱すぎる」という言葉をよく耳にすることがある。 もちろん、プロ棋士が「いまの将棋AIは弱すぎる」と言ったなら「そんなに言うなら、お前が勝ってみろや!」みたいな反発を受けて炎上しかねないだろう。つまり、プロはそのようなことは言いたくても言えない意味はある。その炎上しかねないようなことをプロより遥かに将棋の弱い開発者たちは平気で言ってのけるのだ。これは一体どういうことなのか。 無論、プロ棋士が「将棋AIは(自分たちより)強すぎる」と言っているところに向かって「将棋AIは弱すぎる」と言ってプロ棋士にマウントをとりたいわけではない。(そ
先日、このブログで逆王手が含まれる連続王手の千日手に関する記事を書いたのだが、その時に「双方連続王手の千日手が成立しない」ことはまだ証明がなされていないということについてちらっと触れた。 逆王手が含まれる連続王手の千日手について https://yaneuraou.yaneu.com/2024/01/29/sennichite-involving-a-reverse-check/ そうすると読者の数学徒っぽい方から、「証明できた」とのツイートを頂戴した。 やねうらおさんのブログ記事を読んで、双方連続王手の千日手の不可能性という問題を知ったので、証明を書いてみました。誰にもチェックしてもらってないので、中身の正しさや読みやすさは保証できないです。https://t.co/prMhEIOUJC https://t.co/8lSN82cnAY — なんか (@nanka2018) March 2
Google DeepMind社がtransformerを用いたチェスAIで、探索なしにグランドマスターレベルに到達したという論文を発表した。 Grandmaster-Level Chess Without Search : https://arxiv.org/abs/2402.04494 ちなみに上の論文には私の名前も入っている。 チェスAIのStockfishの主要開発者として名前を入れてもらった感じでありがたい限りである。(StockfishのGitHubにプルリクしたことすらないのにな…) 将棋AIの方も、2022年にPolicy Networkだけの指し手を指すことで二番絞り(ソフト名)が、アマ四段ぐらいの強さになっているという記事をこのブログで書いた。 PolicyNetworkだけの将棋ソフトの強さは? : https://yaneuraou.yaneu.com/2022/0
いまどきSNSで馬鹿でかい主語を使うとすぐに炎上する。「女と言うものは」とか「人類は皆」とか、そういう馬鹿でかい主語で語ることについて誰もが細心の注意を払っている。 ところが、「将棋AIは入玉がヘタクソ」と誰かが言ったところで炎上なんてしない。プロ棋士が「いまの将棋AIはこうなので…」みたいな発言をしたところで、「いやいや、こっちの将棋AIはそうじゃないよ」と誰からも指摘が入らない。 なんなら将棋AIの開発者の私が自ら、「将棋AIは入玉がヘタクソ」と書いたところで、「いやいや、こっちの将棋AIはそうじゃない」とはならない。 なぜならないのか?その疑問に答える前に、先日の棋王戦の話を先に書こう。 先日の棋王戦第一局、藤井聡太棋王と伊藤匠七段の対局で、伊藤匠七段が角換りから入玉狙いの展開となった。将棋AIの世界では、先手勝ちとされている変化のようなのだが、プロの対局は24点法(将棋AIの大会は
将棋は先手必勝のゲームである。将棋AIの大会上位チームの開発者でそのこと自体を疑っている開発者はたぶんいない。とりあえずは、この記事を読むにあたって、これを事実として飲み込んでいただきたい。それで、このような先手必勝のゲームにおいて、後手はどのような戦略を取ればいいのかというのを書いていく。 例えば、以下の動画の概要欄からダウンロードできる『水匠定跡』は、角換同型腰掛銀の必勝定跡であるが、後手番の時はどうすればいいのかという問題がある。(水匠定跡の後手番問題) 先日、このブログでペタショック定跡という超巨大定跡を掘っているという話を書いた。(1年かけて1億局面掘る予定。AWS換算で700万円ほどかかる見込み。) 将棋AIの2024年は大規模定跡時代 : https://yaneuraou.yaneu.com/2024/01/14/the-era-of-large-scale-book-in
将棋AIの2024年は大規模定跡時代の幕開けだ!(大航海時代みたいなノリで言ってます) 従来、将棋AIに搭載している定跡と言うと、数万~数十万局面程度が限度であった。 人の手で数十万局面規模の定跡を編集してる時点で職人芸ではあるのだが、そろそろそれも限界で、定跡の自動生成に舵を切るチームが増えてきた。 しかし定跡の自動生成には非常にお金がかかる。なぜお金がかかるのかと言うと、将棋AIに思考させないといけないからである。 例えば、従来手法には、floodgate(将棋AIの対局場)の棋譜のうち、そこからの勝率の良い局面を抽出して定跡とする方法があった。確かにこの方法なら、勝率を集計するスクリプトを書くだけで定跡が生成できた。 しかしそれでは局面数に限界があるし、定跡の精度もさほど高くはならない。また、振り飛車の定跡が欲しいとしても、振り飛車は勝率が高くないからと、従来手法だと切り捨てられてし
将棋AI界隈に対して、熱量の高い将棋ファンからよくわからない敵意を向けられることがある。 「長い将棋の歴史のなかで、将棋ソフトなんか無い時代からプロ棋士は脈々と将棋の技術を研鑽してきた。将棋ソフトなんてプロ棋士には全く不要で無くても何も困らない。将棋ソフトは将棋界に寄生するだけの寄生虫の癖にその開発者は偉そうにすんな。」みたいな意見である。 この世から将棋ソフト(将棋AI)がすべて無くなった世界と、いまの世界とを比較するならば、「将棋ソフトが無くてもプロ棋士は困らない」には私も同意する。将棋界はいままでそうして命脈を保ち、歩んできたのだから。 しかし、将棋ソフトは誕生してしまった。誰かが、トッププロより強い将棋ソフトを生み出してしまった。(その経緯についてはここで触れない。) そうすると、将棋ソフトを活用しているプロと活用してないプロとの差が生じる。そして、少しでも速いパソコンで将棋ソフト
2つ前の投稿で羽生先生のインタビュー記事の発言を取り上げたらプチ炎上しました。私は特に炎上を狙ってやっているわけではなく、羽生先生の発言が将棋AI界隈に悪い影響が残り兼ねないので書いたのですが、開発関係者からは一定の同意が得られたものの、将棋ファンからは殺害予告やら、こんなツイートやらが届く始末です。 まあ、一線を越えているものに関しては関係各所と連携しつつ、粛々と対応させていただく次第です。(念のために言っておきますと、将棋ファンのすべてがこういう人たちばかりだとは私は思っていません。極一部にちょっとややこしい人がいらっしゃるという認識です。) この記事は大変長くなるので、「最新版のやねうら王が(お金を出してでも)欲しい!」と言う方や、「やねうら王の開発に支援してやる!」と言う方は、とりあえず、この記事の末尾のリンクから御支援くださいませ。 今回は、前回の羽生先生の発言を再度取り上げ、何
1997年に発売されたNINTENDO64の『最強羽生将棋』。その攻略本には21手で詰ませる手順が掲載されている。 「最強羽生将棋」完全攻略活用ブック―佐島家の野望 https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4819701770/aaaaab0c-22/ref=nosim/ この21手の手順は、この著者の小田切 秀人さん(元奨励会、指導棋士六段)が手作業で発見したとされている手順である。当時、手作業でこの手順を考案されたということ自体、驚くべきことであるが、この記録が本日、26年越しに更新されたというニュースが飛び込んできた。 N64最強羽生将棋 攻略本の最短手順を26年越しに更新しました https://midorism64.hatenablog.com/entry/2023/12/30/111434 更新したのは、緑SM64さんで、TASの研究
毎年、やねうら王プロジェクトでは、クリスマスシーズンになると何かしらのプレゼントを行ってきました。詰将棋問題集100万問であったり、やねうら王のメジャーバージョンのリリースであったり、教師用データセットの公開であったり。今年は、最新版であるやねうら王V8.00をクリスマスに公開しようと準備を粛々と進めてきました。 そんななか、とても心を抉られる記事を目にしました。羽生先生のインタビュー記事です。 将棋をこよなく愛する開発者のみなさんは、将棋ソフトの開発で稼ごうと思っている人たちが少ないのです。 そのため、開発したプログラムを自分のスキルを披露する場として捉えて公開し、私たちが将棋AIを使うためのアプリも無償で公開してくれています。 <a href="https://www.kumon.ne.jp/kumonnow/obog/100_1/" target="_blank" rel="noop
ここ最近になって、将棋は、先手必勝のゲームであると考える将棋AI開発者が増えてきた。私もその一人であるが、いま将棋AIの世界で先手の勝率はどれくらいになっているのだろうか。今回は、最近の流れを追いかけてみる。 今年前半に行われたWCSC33(第33回世界コンピュータ将棋選手権)の数字をそれまでのものと比較してみよう。 2023年決勝 ──────────────────────────── 棋譜数 : 28 先手勝ち : 19 宣言勝ちを含む 後手勝ち : 9 宣言勝ちを含む 先手宣言勝ち : 1 後手宣言勝ち : 1 千日手 : 0 持将棋 : 0 中断 : 0 320手 先手勝率 : 0.679 19勝9敗 後手勝率 : 0.321 平均手数 : 176.250 千日手を含む 平均手数 : 176.250 千日手を除く ─────
以前、私は定跡生成スクリプトをPythonで書いた。書いているうちに気づいたのだが、先手なのに1手損すると後手番になるのだ。(当たり前か) そうすると、局面は後手番の定跡に突入する。つまり、せっかくそれぞれの局面を探索して定跡局面を作成しているのだから、その得られた定跡局面から盤面を180°回転させた局面は、調べたくないわけである。 この「盤面を180°回転させる(+ 手駒は先手のものと後手のものとが入れ替わる)」ことをいまflipと呼ぶことにする。 定跡を掘っていくときに、flipした局面が定跡DBにすでに登録されているなら、それは調べないという処理を書きたいわけだ。 いまPythonで将棋の定跡を掘っていて、Pythonから使える将棋の盤面操作ライブラリとしてcshogi(dlshogiの山岡さんが作っている)がある。私のスクリプトは、このcshogiを用いているのだが、cshogiに
先週末に開催された電竜戦本戦で、水匠チームが優勝した。私(やねうらお)も同チームのチームメンバーとして参加し、私は探索部の改良を行った。同チームのたややんさんは、定跡と評価関数(の機械学習)を担当した。 現代の将棋AIの大会で何が起きているのかについて手短に書く。 ■ 定跡 まず、本大会の水匠チームの定跡部分に関しては、たややんさんの以下の配信に詳しい。 【#電竜戦 祝勝会】水匠電竜、連覇しました!!【将棋AI水匠/たややん】 https://www.youtube.com/watch?v=lsNoVMe_wdk 配信の内容で大事なところを簡単にまとめると、 ・角換わり(38手目基本図)は定跡により先手優勢までは持っていける(これは1年ぐらい前からそう) ・相掛かりも定跡で先手有利 ・おそらく将棋は先手勝ちのゲーム ・大会では、「わからん殺し」するしかない とのこと。 結局、将棋は先手勝ち
まず、「◯◯角不成」となる1手詰め問題が作れるかについて考えてもらいたい。普通に考えると、(1手詰めで)例えば5二角不成で詰むなら、5二角成でも詰むはずであって、5二角不成でなければならないという状況は考えられない。ところが、それに挑戦する非常に面白い詰将棋問題が出題された。 いろいろあってやり場が無くなったのでここにあげておきます。良かったら解いてやってください。一手です。 https://t.co/IYB5Qx5dKv pic.twitter.com/hER6oCsK0y — Tonkatu (@tonkatu_love33) November 10, 2023 作意としては、68角不成。対して、77歩のあと、先手に合法手がない。つまり、歩を打つことで相手を合法手のない状態にしているので、これは打ち歩詰めであり、77歩は禁じ手であると言うのだ。(68角不成に代えて68角成だと、77歩の
昨日と今日開催されている第15回UEC杯コンピュータ囲碁大会で面白いことがあったので記事として取り上げる。 第15回UEC杯コンピュータ囲碁大会 : http://entcog.c.ooco.jp/entcog/new_uec/ みんながいつもお世話になっているMCTS(モンテカルロ木探索)の発明者であるRémi Coulomさんが、Thomoson MO5(以下、MO5と略す)という1984年に発売されたパソコンで動く囲碁AIのプログラムを持参したのだ。 MO5は、フランスの学校で教育用として使われていたそうで、多くのフランスの子どもたちが、このパソコンを初めてのコンピューターとして体験したのだそうだ。 そんな思い入れのある(?)MO5に、Crazy Stone(Rémiさんの囲碁AI)を移植したということである。 MO5は、1MHzのMotorola 6809 CPU、32kbのRAM
すごいニュースが飛び込んできた。オセロの必勝法が見つかったのだ。正確に言うとオセロが弱解決された。まずはその論文を紹介する。 Othello is Solved : https://arxiv.org/abs/2310.19387 「弱解決(weakly solved)」を簡単に言うと、初期局面からの双方最善手を打つ時の結論(勝敗)がわかったと言う意味である。8×8のオセロの結論は引き分けなのだそうだ。「必勝法が見つかった」と本記事のタイトルで書いたが、その結果として双方最善を尽くした時のオセロの結論が引き分けだったことが判明したので正しくは「必勝法(必ず勝てる方法)が存在しないことが証明された」とでも言うべきか。 今回は、初期局面から到達できるあらゆる局面についての結論(勝敗)がわかったわけではない。こちらは「強解決(strongly solved)」と呼ばれる。 弱解決と強解決とでは、
将棋AIの世界では角換りが先手必勝だと言われ始めた。定跡を使うと弱いソフトでも先手は強いソフトに一発入れられる可能性が出てきた。 そこで注目され始めているのが、振り飛車である。 …と言うと将棋AIに精通している人たちは、「いやいや、振り飛車なんて飛車振った瞬間、AIの評価値は-200とかになりますやん?」と言うだろう。 それはその通りである。 確かに将棋AI同士の戦いでは、居飛車側の期待勝率は55%程度であり、振り飛車の評価値が低めに出るのはその期待勝率を反映したものである。このため、5年ぐらい前から「(将棋AI同士の戦いにおいては)振り飛車は終わった戦法」と言われてきた。 それでも振り飛車の定跡をひたすら開拓し、将棋AIの大会で振り飛車に拘るチーム(HoneyWaffle、Qhapaq)もあり根強い人気があった。 ※ 2020年末の電竜戦TSECの指定局面戦では、優勝したBURNING
科学技術の発展は計測技術によって支えられ、計測技術の進歩は新たな科学的発見の基盤となってきた。将棋AIの世界においてもそれは同様で、前のバージョンからわずかでも強くなったのかを正確に計測することができれば、そのわずかな棋力向上を繰り返し、最強の探索部が書けるという理屈がある。 前のバージョンより有意に強いのか?これは、高校の統計学で学ぶ(?)統計的仮説検定やP値のことを思い出せば、かなりの回数を対局させなければ小さな棋力向上は掬えないことがわかる。 実際、私が将棋AIの探索部を改良する時は、少なくとも3000局ぐらいは前のバージョンや他のソフトと対局させて有意に強くなっているのかを検証している。通常、私は並列自己対局で320局(40コアXeon Dual × 4PC)の並列対局をさせている。従来はこの並列対局ができなかったのだが(将棋所を複数起動して対局させていた)、自作の自己対局スクリプ
先月のゴールデンウィークに行われた第33回世界コンピュータ将棋選手権(WCSC33)で弊やねうら王チームが準優勝したあと(この準優勝は本当に準優勝であって、ビールにおつまみで乾杯するという意味ではない)、角換りという戦型について以下のツイートをした。 角交換と言う戦型が終わった。 1886局面の指し手を覚えるだけで先手側は公開されてる水匠(探索局面数は1億までの任意)に対して評価値+300に出来ることが証明された。 大会で上位のソフトは+300から逆転は97%ぐらいありえないので(手数で引分はある)つまりは将棋AIの世界では角交換の後手は必敗。 — やねうら王 (@yaneuraou) May 8, 2023 この前者のツイートにはインプレッションが172万もあり、Yahooニュースや朝日新聞デジタルなど多くのメディアで取り上げられた。 AIで角換わりが終わった? 藤井聡太竜王「こちらの立
WCSC33(第33回世界コンピュータ将棋選手権)ではやねうら王が準優勝となった。 やねうら王チームは本大会では探索エンジンとしてDeep Learning(以下DLと略す)を用いるふかうら王を用いた。優勝したdlshogiチームももちろんDL型であり、本大会は1,2位がDL系のソフトであったということを最初に書いておくべきだろう。WCSCでも上位入賞ソフトをDL系のソフトが占めるようになってきたというのは、(将棋AIにとって)時代の転換期に突入していると言える。 今回優勝したdlshogiチームはA100×8の9台構成。すなわち、A100が72基あるということだ。AWSで借りれば、1時間4万円ぐらいかかる。それに対して、やねうら王チームは、vast.aiという個人間でGPUを貸し借りするサイトで借りて、1時間たったの$4.8。決勝日に限って言うと、私が深夜0時に目が覚めてしまったので、そ
前回記事で柿木将棋の柿木さんが考案された無駄合判定アルゴリズムとして以下の本を紹介したのですが、この本が絶版になっていて悲鳴のような声を受信したのでフォローしておきます。 コンピュータ将棋―あなたも挑戦してみませんか[サイエンス社 , 1990年 本アルゴリズムは本書籍の第4章で書かれており、この章は柿木さんが執筆を担当しておられます。 本章ではK1.5という柿木さんの作成された将棋プログラムの解説として、無駄合の処理について書かれています。その部分を以下に引用します。 この無駄合判定アルゴリズム自体は、柿木の無駄合判定アルゴリズムとして複数の論文で引用されているのですが、この一次ソースである本書が絶版になっているため、ニュアンスが変わって伝わっていたりして学術的な研究の妨げになっているように思いましたので、上に引用させていただきました。
いまのDeep Learning系の上位の将棋ソフトは、AlphaZeroのアーキテクチャに倣っていて、局面を入力し、Policy(次のよさげな一手が最大値になる)とValue(期待勝率)を出力している。では、Policyだけで1手も先の局面を調べない場合、どれくらいの強さになるのだろうか? 将棋ソフトPonanzaが2017年にAlphaGoを参考に、Deep Learning(以下DLと略す)を取り入れた時、「Policyだけでアマ初段か二段ぐらいある」と作者が言っていた。周りの開発者はほんまかいな…と半信半疑であった。Ponanzaはソースコードも実行ファイルも何も公開されておらず、追試もできない状況だったので、つい最近まで私も半信半疑であった。 まず、当時のDLを取り入れたPonanzaについては、以下の資料でそのアーキテクチャについて触れられている。 https://www.sl
渡辺名人が購入した130万円のパソコン、クラウドでそれと同じ性能のもの、1時間50円で使えるよとツイートしたらえらくバズった。 上のツイートは、決して渡辺名人の研究を揶揄するものではなく、書き方次第で最低にも最高にも聞こえるという、そういう物事の二面性みたいなのって面白いよねという意味でツイートしたわけである。 しかし「クラウドの料金そんなに安くねーだろ」「それってGPUだけの値段ですよね?」「値段一桁間違えてない?」「クラウド使ったことない奴の妄想乙」みたいなツッコミをたくさん頂戴している。
いま大会上位に位置するDeep Learning系の将棋AIは、評価関数として画像認識などでよく使われているResNetを用いている。ResNetについては機械学習を齧っている人ならば誰でも知ってるぐらい有名だと思うので、詳しい説明は割愛する。(ググれば詳しい説明がいくらでも出てくる) 囲碁AIの世界では、このResNetのブロック数を大きくしていくのが一つの潮流としてある。ブロック数が多いと言うことは、より層の数が増え(よりdeepになり)、1局面の評価に、より時間を要するようになるということである。それと引き換えに評価精度がアップするから、トータルでは得をしていて、棋力が向上するというわけである。 ところが大きいブロック数になればなるほど学習に要する教師局面の数が増える。学習もブロック数に応じた時間を要するようになるから、そう簡単に大きくはできない。しかし囲碁AIの方は、中国テンセント
将棋AIは現在のほとんどの将棋ソフトはUSIプロトコルというプロトコルを採用している。これはチェスAIのプロトコルであるUCIプロトコルをそのまま将棋に転用したものであり、長年の運用により特に大きな問題がないことが実証されている。 ところがマイナーなゲームや、まだ誰もAIを作っていないような新規のゲームだと、このようなプロトコルが存在しなくてAI同士の対局をさせられないことが多々ある。 その都度、プロトコルを策定したり、対局サーバーを作ったり、レーティング計算部を作ったりするのは無駄な作業である。また、何らかのAIコンテストにおいては、そのような対局サーバーやレーティング計算部を作っている時間が惜しい場合も多々ある。 そこでお手軽に既存の(USIプロトコル用の)対局サーバーが、対局スクリプトが転用できるような標準通信プロトコルが望まれている。 本記事では、そのような通信プロトコルを提案し、
本日は、WCSC32(第32回 世界コンピュータ将棋選手権)の決勝日です。やねうら王は、二次予選を3位通過しました!本日も参加予定です。よろしくお願い致します。この本記事は、大会中、適宜更新していきます。 タイムスケジュール ・5月5日(木):3日目 決勝 9:00 開場 9:15 受付締切 9:15- 9:30 連絡・準備 9:30-11:40 1回戦~2回戦(65分×2) 11:40-11:50 食事休憩(10分) 11:50-17:15 3回戦~7回戦(65分×5) 17:15-18:00 成績発表・表彰式 18:00-19:40 後片付け 20:00 閉場 特設サイト https://drhoshiken.com/wcsc/32/ ライブ中継 http://live4.computer-shogi.org/wcsc32/ YouTube公式配信 https://w
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