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振り飛車は不利飛車である。きのこたけのこ戦争の煽り文句で出てきそうなこの文言は今や将棋界の暗黙の了解になりつつあります。 タイトルホルダーを居飛車に独占され、勝率の上でも居飛車に押され、プロ棋士にwebニュースで冬の時代到来と言われてしまうなど、振り飛車にとって厳しい時代が到来しています。 さて、人間にとって振り飛車が冬であるように、コンピュータにとっても振り飛車は冬の状態を迎えているのでしょうか。本稿では将棋ソフトの振り飛車の歴史を紐解いていきます。 【将棋ソフトの振り飛車の黎明期（1990〜2000年初頭）】 意外にも(？)、この頃の振り飛車は将棋ソフト界隈のエース戦法の一つでした。というのも、当時の将棋ソフトは水平線効果で序盤、中盤の挙動が怪しく、序盤で変な悪手を指させないためには「初手、3手目は76歩、66歩として角交換を避ける」などの特別な処理を人間が逐一組み込まなければならなか
Qhapaq アドベント将棋記事10日目 今の詰将棋アルゴリズムで最強と言われているハッシュテーブル+df-pn探索(depth first - proof number)による詰将棋アルゴリズムの完全理解を目指していきます。 参考文献： memo.sugyan.com 【proof numberとは】 proof numberとは平たく言えば詰将棋専用の盤面評価値みたいなものです。通常の盤面評価値と違って、詰み証明のための評価値(pn)と不詰証明のための評価値(dn)があります。pn、dnは「この局面の詰み(proof number)/不詰(disproof number)を証明する為に調べなければならない局面の数」であり、値が小さいほど詰み/不詰に近いという扱いになります。そして、詰み /不詰が証明された局面についてはpn、dnは0になります。局面のpn、dn（厳密には非0のpn、dn
※ マニュアル自体にはネタバレ要素はありませんが、実践編はネタバレがあります。ご注意ください。 金田一少年の事件簿は累計一億部を超えたミステリー漫画の金字塔とも言える作品です。長編漫画だけでも５０以上の事件に巻き込まれ、数百人規模の死体と５０人以上の犯人の悲しいストーリーを目にしてきた金田一少年ですが、そのストーリーを俯瞰してみると犯人の人選に規則性があることが解ってきます。 本稿では小学生時代から金田一を読み続けてきた重度の金田一ヘッズである筆者が金田一の犯人あてをやる際につかうテクニックを、本編のネタバレを含まない形で紹介していきたいと思います。因みに筆者は下記のトリックで犯人当てクイズに十連勝中です。 トリック１．異変を発見したヤツが犯人 密室殺人や不可能殺人は登場人物の恐怖を煽る矛であると同時に犯人を守る盾でもあります。しかし、綿密なトリックの中には犯人自らが登場人物を誘導しなけれ
「将棋がどうやったら強くなるか」は将棋指しにとって長年の議題であると言えましょう。将棋が強くなる方法論にフォーカスした考察は詰め将棋や戦型の解説本に比べれば数は少ないものの、昭和から令和まで続く一大コンセプトになっています。 将棋の勉強方法として最も長く親しまれているのは詰め将棋でしょう。多くの詰め将棋本が棋力向上を謳っていますし、今最も熱い棋士である藤井聡太七段も詰将棋解答選手権を5連覇中であると同時に、詰め将棋に立脚した終盤の正確さに定評があります。 一方で、詰め将棋が棋力向上に本当に役に立つかについては、長らく懐疑的な意見もでています。最近の有名な記事でいえば若手強豪の一人である増田六段がマイナビのインタビューで挙げた「詰め将棋意味ない説」あたりが解りやすいです。 book.mynavi.jp 詰め将棋が意味があるのか、ないのか。はたまた、将棋は終盤勝負なのか、序盤や中盤の作戦勝負な
AIの台頭で将棋研究が本当に加速しているのかデータから検証してみた - コンピュータ将棋 Qhapaq
「将棋はAIを使って研究する」 2000年頃にはありえないとさえ言われたAIによる人間超えは2010年代にかけて達成され、今となってはプロアマ問わずAIを使った将棋研究が当たり前になりつつあります。 AI以前の将棋研究は一つ一つの局面/変化を人間が時間をかけて検討しなければならなかったのに、今となってはAIを使えば数分で検討が出来てしまいます。その結果、丹精込めて作られた戦略も一度棋譜に残してしまえば一晩で対策されてしまうようになりました。 ポストAI時代の将棋研究については若手からベテランまで多くの記事を残しています。そして、多くのケースにおいて「AIにより将棋研究は加速した」と考えられています。 しかし、本当にAIの台頭で将棋研究は加速したのでしょうか。本稿ではデータからポストAI時代の将棋研究がどの程度早くなったのかを測定してみたいと思います。 【局面のユニークさから見る将棋の戦略の
流行りの機械学習をフル活用して棋力スカウター開発してみた話（前編） - コンピュータ将棋 Qhapaq
歴代の名人と今の名人はどちらが強いのか。将棋が強くなる上で必要な力は何であるか。女流棋士は此処数年でどのぐらい強くなったのか。アマチュアトップとプロの実力差はどのぐらいなのか。 こうした問題の答えを得ることは、将棋AIに期待されている大きな仕事の１つです。人間であれば手の評価にブレが出てしまったり、そもそも巨大な棋譜のデータを読み切る事自体が困難であるという問題があります。しかし、コンピュータであれば大量のデータを均一な品質で評価することが可能です。しかも、幾つもの技術的な幸運により昨今の将棋AIは１秒未満の計算でもかなり正確な（ほぼ全ての人間に余裕で勝ち越せるレベルの）盤面評価を行うことが出来ます。 本シリーズでは令和時代の機械学習技術（？）を総動員してできるだけ少ない棋譜で正確に棋力を推定できるエンジンの開発を目指していきます。前編では先行研究の検証を通じてデータの可視化の重要さをお見
Qhapaq アドベント将棋記事15日目 将棋における最初の勝負所は「先手を引くか後手を引くか」といえましょう。先手に戦型の選択権があり、後手のほうが苦労が多いのは人間でもコンピュータでも同じです。コンピュータ将棋では、先手の勝率は約6割あります。故に振り駒の時点で勝った側がガッツポーズをすることだってあります。 しかし、これはあくまでコンピュータの話です。コンピュータは人間に比べ戦型の好みが一つのものに偏りやすく、小さな違いが大きく評価される傾向にあるだけに過ぎません。実際、プロ棋士の将棋では先手の勝率は約52%であり、これは将棋の優れたゲームバランスを示唆するものでもあります。 と、思われてきました。が、違うと思います。本稿ではプロ棋士の後手勝率も実効的には４割ぐらいしかない45%弱である仮説をデータを駆使して紹介したいと思います。 2020.07.29、記事の誤っていた部分を修正＋藤
Qhapaq from NeoSaitamaの評価関数（やねうら版）を公開します - コンピュータ将棋 Qhapaq
WCSCオンラインで使ったQhapaq from NeoSaitamaの評価関数を公開します。 github.com 本評価関数はhalfkpe9版となっております。halfkpe9に対応したやねうら王はtttakさんのgithubなどから取得できます。 今回のqhapaqの関数は平たく言えばorhqa-halfkpe9です。めきっと氏が開発したillqha-halfkpe9に対してillqha->orqhaで施した学習をした結果、長い持ち時間でやねうら系列に勝ち越すようになりました。 【強さ】 具体的には32スレ4秒（kristallweizen側で凡そ１手6000万ノード）＋定跡オフの対局で 62-30 vs kristallweizen 60-32 vs illqha-halfkpe9 となる程度。halfkpe9系の評価関数は、総じて持ち時間が長いと強くなる傾向にあるようです。 大
世界コンピュータ将棋選手権オンラインverを視聴してくださった皆様、ありがとうございました。我々のチームはQhapaq_from_NeoSaitama(チーム：オムラインダストリ将棋部)で参加し、4位となりました。 本大会はNNUEの発展やディープ勢の躍進など複数のメタゲームが入り乱れる大会となりましたが、Qhapaqチーム視点で見た感想を述べていきたいと思います。 【０．ディープを使えなかったことへのお詫び】 まず最初に皆様に謝らなければなりません。アピール文書ではdlshogiベースのエンジンを用意している、昨年準優勝ソフトと同じ程度の強さになったと書いていましたが、結局大会ではディープを使いませんでした。それには以下の理由があります。 １．dlshogiをforkして作った探索部が稀にクラッシュする問題を解決しきれなかった ２．計算資源の調達に失敗した ３．やねうら王ベースの評価関数
将棋ファンにとって将棋の布教は野望であり義務でもあります。しかし、観る将が普段楽しんでいるような将棋用語は、将棋を見ない人にはほぼ通じません。「この前の王将戦で軍曹が角換わりからの千日手をまたやったんだ」と嬉々として語ろうとも、聞き手の脳裏に千日手と言う単語が残れば良い方でしょう。私自身も将棋の面白さを友人に布教する上で幾度も悔しい思いをしてきました。 本稿で紹介するのは私自身が家族、友人、同僚、謎の留学生に将棋を布教し続けることで体得した将棋の布教術です。今回は布教の基本は人物伝ということで、話題にしやすい棋士をネットでおなじみの打線を組む形式で紹介していきます。私はswitchの聡太を未だに攻略しておらず、香川女流のコミケ本を持っていない末席観る将ではありますが、幾多ものプレゼンラップバトルを制してきた経験をここにぶつけてまいります。 それでは、「よろしくお願いします」 ※：本稿はネタ
昨日の順位戦で嬉しいことがあったので評価関数を公開します。水匠5に対してQPDの教師データによる追加学習を施したものです（ので、この関数が強いのはほぼたややん氏のおかげです） ダウンロードはこちらから github.com 7zファイルへの直リンク 関数名はSuisho-Qhapaq-MixtureZ関数です。略してスク水（SQMZ）関数とでもお呼びください。飛車を振る確率が高い関数（pearl）と、レーティングを高くするために振り飛車率を下げた関数(dia)とがあります。 【強さ、振り飛車率】 最新のレーティングはこちらから。 pearlバージョンは30%程度の確率で飛車を振ってくれます。QPDとほぼ同等の強さ＋振り飛車率が向上（20%→30%）ので実質的に強くなったと言えると思われます。diaバージョンは水匠5とほぼ同程度のレーティングでありながら5%〜10%程度の確率で飛車を振ってく
Qhapaq アドベント将棋記事 4日目 棋力向上には詰将棋をやれ仮説に従って、現在、詰将棋を無限に作ってくれるエンジンを開発しています。将棋ソフトの棋譜をベースに問題を作れば、棋譜の版権問題に引っかからずに実戦的な詰将棋を生成できるのではないかと思い詰将棋エンジンの改造に勤しんではいるのですが、中々役に立つものを作るのは難しい.....という開発日記です。 【大雑把な作り方】 将棋ソフト同士の対局棋譜に対して、駒を増やしたり減らしたりしながらひたすら詰みチェックを行い、詰んだ局面を採用するという雑な設計思想になっています。昨今の詰将棋ソルバは十数手程度の詰み筋なら1秒もかけずに見つけることができるので、局面の質よりも数の暴力を優先し、作られた棋譜を何らかの形でスクリーニングするという戦略をとります。 詰将棋アルゴリズムとして近代のソフトに取り入れられているdf-pn法について知りたい方に
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将棋ソフトの勝率から見る振り飛車迫害の歴史 - コンピュータ将棋 Qhapaq
高速な詰将棋アルゴリズムを完全に理解したい（完成版） - コンピュータ将棋 Qhapaq
金田一少年の事件簿の犯人当てマニュアル - コンピュータ将棋 Qhapaq
将棋が強くなりたいならとにかく詰め将棋をやれ仮説 - コンピュータ将棋 Qhapaq
将棋の先手勝率＝52%に騙されてはいけない - コンピュータ将棋 Qhapaq
WCSCオンラインでのメタゲームの変遷とQhapaqの記録 - コンピュータ将棋 Qhapaq
将棋を知らない人にも話題を振りやすい棋士で打線を組んでみた - コンピュータ将棋 Qhapaq
2022年1月時点で最強（多分）の飛車を振る評価関数を公開します - コンピュータ将棋 Qhapaq
AI作の終盤クイズが難しすぎる件 - コンピュータ将棋 Qhapaq
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