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
レート測定エンジン ELQを使って君も棋力解析をしよう！ - コンピュータ将棋 Qhapaq
藤井四段と羽生三冠のどちらが強いか、流行の人工知能に聞いてみました - qhapaq’s diaryで用いたレート解析機をやっとの思いでリリースいたしましたので、此処に報告いたします。ソフト自体はかなり前にできていたのですが、皆様の利用に耐える形になるのに凄く時間がかかりました...... DLはこちらから（ソースコード付き） Release レート測定器ELQ · qhapaq-49/qhapaq-bin · GitHub レート測定器ELQの使い方 ０．ELQの動作環境 ELQはC#で開発されています。windows上での動作を確認していますが、他OSでの動作は確認しておりません。 １．将棋guiを用いた棋譜解析 まず最初に、ELQのkif_exampleのように、解析したいプレイヤー（プロ棋士、ソフト、etc）の棋譜を先手、後手別に分別して保存してください。ELQには棋譜コメントから
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