【ITニュース解説】Stop Wasting Moves: Smarter Alternatives to Minimax in Game AI ♟️

ゲームにおいて人間と対戦する人工知能（AI）は、どのようにして次の一手を決定しているのだろうか。その思考プロセスの根幹には、相手の動きを予測し、自身にとって最も有利な状況を作り出すためのアルゴリズムが存在する。この分野で古くから知られている基本的な手法が「ミニマックス法」である。ミニマックス法は、チェスやオセロのような、プレイヤー同士が交互に手を指し、一方の利益がもう一方の損失となるゼロサムゲームで用いられる。その名の通り、自分（AI）の利益を最大化（Max）し、相手の不利益も最大化、つまり相手の利益を最小化（Min）する手を選択することを目指す。このアルゴリズムは、ゲームの全ての可能な進行を樹形図のように表現した「ゲームツリー」を作成し、その末端から勝敗を評価していく。そして、相手は自分にとって最悪の手を選び、自分は相手にとって最悪の手を選ぶという前提で、最終的にどの初期手が最も良い結果に繋がるかを逆算して決定する。しかし、この方法は理論的には完全だが、現実の複雑なゲームにおいては大きな課題を抱えている。

ミニマックス法の最大の弱点は、計算量の爆発である。ゲームの選択肢が増えるほど、探索すべき手の組み合わせは指数関数的に増加する。例えば、チェスでは一手あたりの選択肢が平均三十手程度あり、数手先を読むだけでも探索空間は天文学的な規模になる。すべての可能性を網羅的に探索することは、現代の高性能なコンピュータをもってしても事実上不可能である。このため、ミニマックス法は非常に非効率であり、明らかに不利になるような無駄な選択肢まで律儀に評価してしまう。この計算コストの問題が、より高度で効率的なAIアルゴリズムの開発を促す原動力となった。

ミニマックス法の非効率性を改善するために考案されたのが、「アルファ・ベータ法」である。これはミニマックス法の探索結果を一切変えることなく、計算量を大幅に削減する改良版のアルゴリズムだ。その核心は「枝刈り」という考え方にある。探索の途中で、それ以上評価を進めても最終的な選択肢にはなり得ないと判断されたゲームツリーの分岐（枝）を、計算対象から除外するのである。具体的には、探索中に「アルファ値（自分が見つけたすでに保証されている最低限の利益）」と「ベータ値（相手が許容するであろう最大の損失）」という二つの値を保持する。もし、ある分岐を探索している際に、相手が選択することで自分がアルファ値を下回る結果になることが確定した場合、相手がその分岐を選ぶことはないと判断できるため、それ以降の探索を打ち切ることができる。このように、明らかに無駄な探索を省略することで、アルファ・ベータ法はミニマックス法と同じ最適解を、より少ない計算時間で見つけ出すことを可能にする。

さらに時代が進み、より複雑なゲームに対応するために登場したのが「モンテカルロ木探索（MCTS）」である。この手法は、囲碁AI「AlphaGo」に採用されたことで一躍有名になった。MCTSは、ゲームの全ての可能性を網羅的に評価するのではなく、ランダムなシミュレーション（プレイアウト）を数多く実行し、その結果を統計的に分析することで最も有望な手を見つけ出す。具体的には、「選択」「展開」「シミュレーション」「更新」という四つのステップを繰り返す。まず、現在の局面から最も有望そうな手を選択し、ゲームツリーを少しだけ展開する。次に、その先の展開をゲーム終了までランダムにシミュレーションし、勝敗結果を得る。最後に、その結果を元のゲームツリーにフィードバックして、各手の評価値を更新する。このサイクルを何千回、何万回と繰り返すことで、有望な手には多くのシミュレーションが割り当てられ、勝率の高い手が統計的に浮かび上がってくる。このアプローチは、評価関数を設計するのが難しい複雑なゲームにおいて特に強力であり、計算リソースを有望な探索に集中させることで、効率的に高い性能を発揮する。

現代のゲームAIの最先端は、モンテカルロ木探索にニューラルネットワークと強化学習を組み合わせたアプローチである。この手法では、AIは人間の棋譜データに頼ることなく、自己対戦を繰り返すことで独自に学習を進める。ニューラルネットワークは二つの重要な役割を担う。一つは、特定の盤面がどれほど有利か不利かを評価する「価値ネットワーク」。もう一つは、その盤面において次に打つべき有望な手の候補を確率的に示す「方策ネットワーク」である。MCTSの探索過程で、この方策ネットワークを使って有望な枝を効率的に見つけ出し、価値ネットワークを使って盤面の評価をより正確に行う。これにより、AIは闇雲に探索するのではなく、人間が持つような「直感」や「大局観」に近い能力を獲得する。この学習と探索の融合が、従来のアルゴリズムの限界を超え、人間をも凌駕する超人的な強さを実現したのである。ゲームAIの進化は、単純な全探索から、無駄を省き、有望な可能性に集中し、さらには経験から学ぶという、より知的で人間らしい思考プロセスへと着実に歩みを進めている。