対戦ゲームにおいて難易度を自動調整するAIの研究

抄録

オセロのような対戦ゲームのAIの研究において、人間に勝てる強いAIの開発が進む中で、人間の教育やゲームを楽しむといった目的があるときには、多様な対戦相手を用意したり、プレイヤーに応じて難易度を調整するAIの構築が求められる。本研究ではコネクトフォーと呼ばれる2人対戦型のゲームを題材に、AlphaZeroを用いて盤面の評価値を学習し、その評価値をもとに難易度を調整するAIの構築を目指す。また、AlphaZeroを用いることで、将来的にゲームのルールを学習することもできるため、同じシステムでコネクトフォー以外の様々な対戦ゲームに適応することが期待できる。