ITパスポート 2019年 春期 問23

将棋ソフトウェアの能力向上に寄与した技術は何か【ITパスポート 解説】

正解の理由

• 機械学習（Machine Learning：データから規則やパターンを学ぶ技術）
• 深層学習（Deep Learning：人間の脳の構造を模した「ニューラルネットワーク」を用いる機械学習の一種で、複雑なパターンを学べる）
• 強化学習（Reinforcement Learning：試行錯誤で「報酬が高くなる行動」を学ぶ手法。将棋では自己対戦で最善手を見つける）

解法ステップ

1. 問題文の着目点を確認：将棋ソフトの「能力が向上し、プロ棋士に勝つ」ほどの変化をもたらした技術は何か。
2. 各選択肢の意味を確認：略語や用語が指す技術を整理する（VR、ER、EC、AI）。
3. 「能力向上の原因＝学習・判断力の向上」と結び付ける。学習や自動改善に関係するのは AI。
4. よって、学習能力を持つ エ を選ぶ。

選択肢別の誤答解説

• ア: VR（Virtual Reality：仮想現実）
  • 意味：仮想の世界を体験させる技術。ヘッドセットなどで没入感を作る。
  • なぜ不適切か：将棋を強くするのは主に「判断力・学習力」の向上です。VR は体験や表示方法を変える技術で、棋力の向上そのものには直接関係しません。
• イ: ER（Entity-Relationship：実体関連モデル）
  • 意味：データベース設計で使う、データの関係を表す図表の考え方。
  • なぜ不適切か：データ構造や設計のための手法であり、棋力を自動的に高める学習技術ではありません。
• ウ: EC（Electronic Commerce：電子商取引）
  • 意味：インターネット上で物やサービスを売買する仕組み。
  • なぜ不適切か：商取引に関する分野であり、将棋ソフトの「強さ」とは無関係です。
• エ: AI（Artificial Intelligence：人工知能）
  • 意味：データや体験から学んだり、パターンを認識して判断したりする技術の総称。
  • なぜ適切か：機械学習や強化学習、深層学習など AI 系の技術が、将棋ソフトの評価能力や戦略形成を飛躍的に高めました。これにより、人間のプロ棋士と互角以上に戦えるようになったのです。

よくある誤解

• 「コンピュータが強くなるのは単に計算が速くなったから」
  • 部分的に正しいですが決定的ではありません。計算速度（探索能力）だけでなく、局面を適切に評価する「学習された直感（評価関数）」が重要です。深層学習による評価が強さを大きく伸ばしました。
• 「AI＝ロボットのこと」
  • AI はソフトウェア（頭脳）を指す概念です。形としてのロボットとは別物で、将棋ソフトに使われるのはソフトウェアとしての AI です。
• 「自己対戦はただのランダム試行だ」
  • 自己対戦（self-play）は単なる乱数探索ではなく、強化学習で報酬（勝利）を最大化する方法を学ぶための体系的な手法です。意味ある学習になります。

補足コラム

• ソフトはまずランダムに指すこともある。
• 勝ったら「良い行動」として評価。負けたら「悪い行動」。
• 何度も自己対戦を繰り返すうちに、勝ちに結びつく指し方のパターンを学習する。
• 深層ニューラルネットワーク（多層の計算ユニット）を使うと、複雑な局面の良し悪しを数値化でき、探索（例えばモンテカルロ木探索：MCTS）と組み合わせて高精度の手を選べます。

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