マネジメント工学専攻の学生が、情報処理学会第88回全国大会「学生奨励賞」を受賞しました

河地　悠馬 (かわち　ゆうま)

マネジメント工学専攻修士1年（新谷幸弘研究室）

 

将棋AIは、盤面の形勢を判断する評価関数と、先を読み進める探索部によって構成されています。評価関数の主流アプローチの一つとしてCNN（畳み込みニューラルネットワーク）が活用されてきましたが、近年はその性能向上が鈍化しつつあるという課題がありました。 本研究では、CNNによる局所的な特徴抽出の安定性と、GNN（グラフニューラルネットワーク）による柔軟な要素間連携の記述力を相補的に統合した、新しいハイブリッドアーキテクチャを構築しました。具体的には、まずCNNを用いて盤面の特徴を抽出し、その出力をノード情報としてGNNのメッセージパッシングへと継承させることで、従来手法よりも高精度な学習および推論を試みています。 この手法により、GNN単体で生じていた学習の不安定さをCNNの導入によって緩和しつつ、表現力の向上を実現しました。検証の結果、従来の評価関数を凌駕する可能性を確認しており、今後は最適な階層設計指針の確立を主要な課題として研究を進めていく方針です。

中学生の頃、将棋AI開発者の方々に憧れて始めたこの研究で、このような栄誉ある賞をいただけたことを大変光栄に思っております。 研究を進める中では、依然として課題や改善点も残されておりますが、一つの大きな成果を挙げられたことは、今後の研究を継続していく上での大きな糧となりました。この場を借りて、熱心にご指導くださった教授をはじめ、支えてくださった研究室の皆様、開発チームの仲間、そして常に温かく見守ってくれた家族に心より感謝申し上げます。 今回の受賞を励みに、今後もより一層、研究活動に精進していきます。