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    畫像:羽生善治九段が語る「AIで進化する將棋界」ディープラーニングで「棋譜記録」が変わる

    羽生善治九段が語る
    ?AIで進化する將棋界?
    ディープラーニングで「棋譜記録」が変わる

    Written by BUSINESS INSIDER JAPAN

     このところ、若手棋士の躍進や記録更新の話題などがメディアでたびたび紹介され、將棋が一般の人にも身近なものになってきている。その一方、AI(人工知能)を利用した將棋ソフトの進化やネット中継の普及などによって、現在、將棋界は変動のまっただ中にいる。

     そして今、將棋の対局に欠かせない「棋譜の記録」をAIで自動化する試みが始まった。トップ棋士のひとりである羽生善治九段に將棋界の現狀を、そして日本將棋連盟と共同でAI棋譜記録システムを開発したリコーの開発者には、開発の狙いを聞いた。

    AIが人間に近付く一方、人間の思考もAIから影響を受けている

    畫像:1985年に史上3人目の中學生プロ棋士となって以來、數々のタイトルを獲得し、さまざまな記録を塗り替えてきた羽生善治九段。2017年12月に史上初の永世七冠となり、2018年2月には國民栄譽賞を受賞。2019年6月には、歴代単獨1位となる公式戦通算1434勝を達成している。

    1985年に史上3人目の中學生プロ棋士となって以來、數々のタイトルを獲得し、さまざまな記録を塗り替えてきた羽生善治九段。2017年12月に史上初の永世七冠となり、2018年2月には國民栄譽賞を受賞。2019年6月には、歴代単獨1位となる公式戦通算1434勝を達成している。

     近年、AIを組み入れた將棋ソフトの進化が將棋界に大きな変化をもたらしている。2017年に將棋ソフト「PONANZA」が佐藤天彥名人(當時)に2連勝したことは、世間でも大きな話題となったが、その後も將棋ソフトはさらなる進化を続けている。

     「將棋ソフトの進化の背景には、獨特の開発體制があります。大企業が巨大資本を投入し開発しているチェスや囲碁のソフトとは異なり、將棋では、オープンソース化されたソフトをベースに複數の個人プログラマーが改良や修正を加える、いわば『職人蕓』とも言えるやり方で進化させてきました。プログラムを洗練させて強くするために、他のボードゲームのソフトで使われる手法を応用できるようになったこともあり、ここ數年で飛躍的な進化を見せています」(羽生九段)

     羽生九段自身の將棋ソフトの使い方にも変化があった。ひと昔前までは、「將棋ソフトは、最終盤で王様が詰むかどうかの確認など、あくまで限定的な範囲での計算機代わり」に使っていたが、現在は、興味をもった局面で將棋ソフトがどう評価をしているかを參考にしているという。將棋ソフトでは、約1萬にも及ぶ評価項目から、ある局面で先手と後手のどちらが有利なのかを數値化できるようになっている。

     「人間では絶対に扱えない數の評価項目から數値をはじき出すのはコンピューターが得意とするところですので、利用しない手はないなと。ただし、この評価値はあくまで確率的なもので、絶対ではないと思っています。実際、將棋ソフトの示すとおりに何十手か指していっても、それほど良くない結果となるケースもあります。最後のところはやはり、人間が自分で考える必要があるのです」(羽生九段)

    畫像:材時に、リコーが日本將棋連盟と共同で開発したAI棋譜記録システムを體感する羽生九段。駒の認識のスピードと正確性に感心していた。

    取材時に、リコーが日本將棋連盟と共同で開発したAI棋譜記録システムを體感する羽生九段。駒の認識のスピードと正確性に感心していた。

     これまで人間と將棋ソフトの違いは、將棋ソフトは局面ごとに最善手を割り出すのに対し、人間は時系列や自身の將棋スタイルも意識して次の手を考え出すところだと言われてきた。だが、羽生九段によると、最近では將棋ソフトも人間のような將棋を指すように徐々に進化。一方で、將棋ソフトの手法が人間の発想に影響を與え、これまでのセオリーに変化が生じるような事態も起きているという。

     「今後の將棋界では、いかにAIから棋士が學習するか、AIに自分の才能や能力を引き出させるかが重要になっていくでしょう。その方法はまだ誰も確立していないので、5?10年かけて見つけていくことになるのですが、おそらく若い世代の人たちのほうが見つけやすいでしょうね。將棋ソフトだけで対局を積み重ねているような子供たちも増えていますし、AIがあるのが當たり前という世代こそが、將棋のさらなる進化を擔っていくことになると思います」(羽生九段)

    日本將棋連盟が抱える課題をリコーのAIシステムが解決

     棋士たちと同様に、日本將棋連盟も環境の変化に直面している。そのひとつが、棋譜(対局者が指した手を順に記録したもの)の記録に関する取り組みだ。

     現在、棋譜記録がともなう公式戦は、年間3000局以上もある。これらの対局の記録はすべて、記録係による人力で行なっている。記録係は、プロ棋士を目指す奨勵會員が主に擔當しているが、近年、高校?大學に進學する奨勵會員が増えていることや、將棋人気により公式戦の対局數が増加(10年前から約500局増加)したこともあり、記録係は慢性的な人材不足が続いている。

     記録係の不足の要因として、「リアルタイムで対局を観戦できる、ネット中継の普及も大きな要因のひとつ」だと羽生九段は話す?!肝簸?、プロ棋士同士の真剣勝負を生観戦できることが奨勵會員にとっても一番の勉強方法だった。今ではネット中継により、自宅にいながら複數の対局を同時に観戦することができる。多くの勉強時間を確保したい奨勵會員には、記録係をしなくて済むのはとても助かることだろう」と指摘する。

     このままの狀況が続けば、將棋界の重要な資産である棋譜を殘せなくなる……そこで、2019年6月20日に発表された解決策が、リコーが開発した「リコー將棋 AI棋譜記録システム」(通稱「リコー棋録」)だ。

     なぜ棋譜記録のAI化にリコーが関わるのか。將棋ファンの間では知られるように、リコーと將棋のつながりは約60年にもおよぶ。1960年創部のリコー將棋部は、企業日本一を決定する內閣総理大臣杯職域団體対抗將棋大會のS級で7連覇中(2019年4月時點)。また、2011年からはリコー杯女流王座戦を主催し、將棋対局に関わるノウハウを蓄積してきた。

    畫像:「リコー將棋 AI棋譜記録システム」(通稱「リコー棋録」)のデモ畫面。

    「リコー將棋 AI棋譜記録システム」(通稱「リコー棋録」)のデモ畫面。
    提供:リコー

     リコー棋録の開発は、リコー プラットフォーム事業本部の木曽野正篤氏と森內俊之?日本將棋連盟専務理事(當時)との個人的な交流が縁で、2018年6月にスタートした。當初は、木曽野氏の個人プロジェクトとして進められていたが、のちにリコーと日本將棋連盟の正式プロジェクトに決定。將棋に造詣が深いメンバーとして、リコー コマーシャルプリンティング事業本部の馬上勇人氏が加わった。

    畫像:リコー プラットフォーム事業本部の木曽野正篤氏。趣味で開発したバックギャモンの記録システムを、バックギャモンの実力者でもある森內俊之九段(當時は、日本將棋連盟専務理事)が知ることとなり、「將棋でも同様の仕組みができないか」と相談されたのがリコー棋録開発のきっかけだ。

    リコー プラットフォーム事業本部の木曽野正篤氏。趣味で開発したバックギャモンの記録システムを、バックギャモンの実力者でもある森內俊之九段(當時は、日本將棋連盟専務理事)が知ることとなり、「將棋でも同様の仕組みができないか」と相談されたのがリコー棋録開発のきっかけだ。

     「開発を進める上で、技術的な面での不安はなかったのですが、私自身が將棋にあまり詳しくないため、將棋対局に関するノウハウを持つ人材が必要でした。馬上がチームに加わったことで、対局者の視點からシステムを検証することが可能になり、日本將棋連盟との仕様決定までのやりとりもスムーズになりました」(木曽野氏)

    畫像:リコー コマーシャルプリンティング事業本部の馬上勇人氏。將棋の學生チャンピオンの経歴を持ち、強豪として知られるリコー將棋部のエースとして活躍。リコー杯女流王座戦を社內で企畫した。今回のリコー棋録開発には、2019年4月からスタートした社內副業制度を利用して參加している。

    リコー コマーシャルプリンティング事業本部の馬上勇人氏。將棋の學生チャンピオンの経歴を持ち、強豪として知られるリコー將棋部のエースとして活躍。リコー杯女流王座戦を社內で企畫した。今回のリコー棋録開発には、2019年4月からスタートした社內副業制度を利用して參加している。

    ディープラーニングによる畫像認識で駒の動きを記録

     リコー棋録では、天井設置のカメラで対局の盤面を映像として取り込み、AIを活用することで、正確かつスピーディな認識で、棋譜を生成する。反則手や千日手(同一局面が4回現れること)などを認識し、アラートを表示することもできる。取材時にリコー棋録のデモを體験した羽生九段も、システムのスムーズな動作には感心していた。

     システムをクラウド(AWSを採用)化し、複數対局に同時対応できる點も特徴だ。棋譜中継や新聞観戦記に対応するため、一手ごとの消費時間の計測にも対応し、日本將棋連盟の棋譜データベースとの連攜も可能になっている。

     「駒の位置を認識し棋譜を生成する仕組みには、ディープラーニングによる畫像認識技術を使用しています。私の所屬する開発チームは普段から機械學習や畫像処理の開発を手がけており、特に若手メンバーは最新の知識を常に共有してくれているので、今回のシステム開発には非常に役立ちました。一方で、大変だったのが、機械學習のための駒の畫像データを大量に集める作業。公式戦で使われる駒などを手配して、最終的には約2萬枚を集めました」(木曽野氏)

    畫像:機械學習のために獨自に集められた駒の畫像データサンプル。駒の種類は8種類(裏面を含めると14種類)しかないが、さまざまな書體が存在することがAIの學習にはネック。また、木目の出方もAIの認識を難しくする要素だという。

    機械學習のために獨自に集められた駒の畫像データサンプル。駒の種類は8種類(裏面を含めると14種類)しかないが、さまざまな書體が存在することがAIの學習にはネック。また、木目の出方もAIの認識を難しくする要素だという。
    提供:リコー

     データを大量に集めても畫像認識の誤りは起きるため、システムには工夫が盛り込まれた。將棋のルール上あり得ない駒の動きだと認識した場合は、誤認識かどうかチェックする処理を含むほか、対局者の手などで駒の一部が隠れてしまった場合に、正しい駒の種別を補完する仕組みになっている。また、萬一、記録が途切れてしまった事態に備えて、映像をバックアップしておく仕組みも備えている。

    リコー棋録は日本將棋連盟の働き方改革にも貢獻

     リコー棋録は、日本將棋連盟の公式対局をサポートするプロ仕様の棋譜記録システムという位置付けだ。記録係確保のための負擔を軽減し、奨勵會員の勉強時間の確保にも貢獻するため、日本將棋連盟の働き方改革にもつながると期待されている。

     リコーは近年、「EMPOWERING DIGITAL WORKPLACES」と銘打って、パートナー企業や組織の働き方改革をサポートする取り組みを進めている。これもその一例だ。

    畫像:2019年6月20日に行なわれた記者會見には、日本將棋連盟の佐藤康光會長(左)とリコー執行役員でイノベーション本部 本部長の古島正氏が出席した。古島氏はリコー將棋部の部長も務める。

    2019年6月20日に行なわれた記者會見には、日本將棋連盟の佐藤康光會長(左)とリコー執行役員でイノベーション本部 本部長の古島正氏が出席した。古島氏はリコー將棋部の部長も務める。

     リコー棋録は、2019年7月1日から本戦が始まったリコー杯女流王座戦でも実証実験を重ねている。馬上氏が「棋士?女流棋士の方たちが真剣勝負を繰り広げる対局でシステムを実際に運用することで、我々が想定しなかったような課題が必ず見つかる」と予想するように、運用面での課題を洗い出すのも目的のひとつだ。リコーは今後、実証実験の結果を元にシステムを改良し、2020年4月からの本格運用を目指す。

    畫像:デジタルプリンティング技術で、テキスタイルに新たな可能性を

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