令和 4 年度 修士学位論文梗概

高知工科大学大学院 基盤工学専攻 情報学コース

系列情報を用いて人間の模倣を行う麻雀 AI の研究
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前川幸輝【 ゲーム情報学研究室 】

Research on Mahjong AI that Imitates Humans
Using Sequence Information
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1MAEKAWA, Koki

はじめに不完全情報ゲームである四人麻雀において，人間プレイヤは将来の手牌を想像しながら，毎回の打牌選択をする．麻雀では全く同じ手牌構成の局面がほとんど現れないため，人間プレイヤは知識や過去の経験を参考にしながら最適と思われる牌を選ぶ．
ところで，近年では「天鳳1 」を筆頭に，インターネットを通じたオンライン麻雀が楽しまれている．しかし，オンライン麻雀ではプレイヤの回線が切断されることがある．切断されたプレイヤは意思のない打牌を続けるため，対局全体に悪い影響を及ぼす点が課題である．
そこで本研究は，人間プレイヤに代わって打牌を模倣する麻雀プレイヤの作成を目標とする．その際に，色情報を無くし，手牌の構成牌の一部だけを取り出した「系列」を提案する．これにより，同一とみなせる局面を増やし，同一局面が少ないという課題への解決を図る．

2関連研究

麻雀の特定のプレイヤの模倣を目的とする研究は少ないが，これを実現するには 2 通りのアプローチが考えられる．1 つはプレイヤの手牌と打牌の組合せを保存しておき，任意の局面で完全一致により打牌選択をするものである．しかし，この手法は高速である反面，局面数が多く同じ局面が出現し辛い麻雀では現実的ではない．
もう 1 つは機械学習を用いた手法で，相手プレイヤの聴牌の予測 [1] や和了点数の予測 [2] という実例がある．
この方法は汎用性に優れており，任意の局面で打牌を出力可能である．一方で，学習に非常に多くの時間を要する点が課題である．実際に，萩原らの例では 138 次元
10 万局の機械学習により立直局面数を学習させる場合，441 分が必要と報告している [2]．

【 Game Informatics Lab. 】

自摸局面

打牌局面図 1 自摸局面と打牌局面の例

打牌選択は入力である手牌を戦略に分類する「戦略決定フェーズ」と，戦略に紐づいた系列によって打牌選択を行う「打牌決定フェーズ」を実行する．

3.1

系列の定義

本研究で定義する「系列」は，対局者の手牌の数字部の変化を簡潔に表したモデルである．系列はタプル (前系列，次系列) により構成される．このうち，前系列は，自摸局面における対局者の手牌の数字の並びを色別に取り出したもので，次系列は，打牌した牌が取り除かれた打牌局面において，同じ情報を取り出したものである．
例として，図 1 の状況における系列を求める．プレイヤが最も不要とする牌を求めたいので，系列では形が変化した色である筒子 (ピンズ) に着目する．筒子は「6678」から「678」へと変化した．これを (6678,678) という系列として数え，系列に対応する出現数に 1 を加える．

3.2

打牌選択までの流れ

前準備として，系列を作成するための牌譜ファイルを役別にまとめる．他プレイヤの行動を受けて「降りる」場合は，複合的な情報が不可欠で，河の情報が含まれない系列を基に打牌選択をするのは困難であるため，入力は和了が発生した局面の牌譜ファイルに限定している．
本研究ではさらに和了の際に成立した役により「断么九(タンヤオ)」「全帯么 (チャンタ)」「役牌」「その他の和了」の 4 分類ごとに系列の一覧が生成される．
3 提案手法
入力としてある自摸局面の牌譜が与えられると，まず完全一致による模倣は現実的ではないため，手牌の一は役判別器により，和了に近い役を求める．和了に最も部分だけを抽出した「系列」を新しく提案する．系列では，網羅できる局面数が少ない代わりに，高速で軽量に 近い役が見つかった場合，その役に対応する系列を用い動作し，優れた精度をもつことを目指している．また， る．役が求められない場合は，「役牌」の系列とする．
続いて打牌フェーズへ移行し，色別に分割された手牌を前系列とする次系列の一覧を，出現数とともに列挙
1 https://tenhou.net/(2023 年 01 月 21 日閲覧)

令和 4 年度 修士学位論文梗概する．このとき，出現数が多い順に打牌候補に加えていく．ただし，孤立した 1 枚の字牌が手牌に存在する場合は，最優先で切るように打牌候補に加える．
以上より得られた打牌候補の配列の中で，最優先で切る牌を第一候補と呼び，以後の打牌の優先度が低い順に第二候補，第三候補と表現する．

高知工科大学大学院 基盤工学専攻 情報学コース
表 2 系列を適用したプレイヤ間の第三候補以内一致率比較

プレイヤ

本人の系列

他人の平均全体の系列

A

69.56%

68.82%

72.56%

B

64.88%

63.28%

66.74%

表 3 プレイヤ A とプレイヤ全体との一致局面数比較

本人の系列

全体の系列

発生件数

実験
一致
一致
80,175
提案手法の系列の有用性を示すための実験を行う．実一致
不一致
1,992
験に用いるのは，天鳳における最上位の天鳳位や麻雀不一致
一致
5,824
プロ本人だと公言している者を中心とした 82 人の牌譜不一致
不一致
35,869
データである．系列の一覧を生成するための牌譜デー
タを「生成用データ」，プレイヤが牌譜で選んだ打牌と表 2 には，異なるプレイヤで系列を用いた打牌選択比較するための牌譜データを「検証用データ」という． の実験結果を示す．ここではプレイヤを代表して，一なお，一致率を算出する際に，打牌候補を提示できな 致率が高いプレイヤ A と低いプレイヤ B の結果を示しかった局面は除外している．
た．局面数はプレイヤ A が 123,860 局面，プレイヤ Bが279,927 局面である．
4.1 系列を用いないプレイヤとの比較実験
表 2 で「他人の平均」とした項目の値は，本人を除く
実験では，系列を用いないプレイヤを 2 種類準備し各プレイヤで一致率を計測し，相加平均を計算した値
た．単純プレイヤ (SimpleP) は，不要となりやすい端の数牌の 1 と 9 が存在すれば，全ての局面でそれらを切 である．結果として，他人の系列を与えるよりも，本人るプレイヤである．字牌プレイヤ (JihaiP) は，同じ字 の系列を用いた方が平均的に一致率が高くなる傾向が牌が 1 枚しかない孤立した字牌を切るプレイヤである． あった．さらに，本人とプレイヤ全体の系列とを比較す
系列プレイヤ (SequenceP) は生成用データが 2018 年， ると，全体の系列を用いた方が一致率が高かった．これ
検証用データが 2019 年である．このプレイヤは系列の は対象となる局面が増えたことで，選択肢となる系列が影響だけを調べるために，役牌戦略に固定して実施し， 増えたことが要因の 1 つと考えられる．
表 3 は，プレイヤ A 本人の系列を用いた場合と全体一致率では 82 人の一致率の平均値を示している．第三プレイヤの系列を用いた場合とで，打牌が一致，あるい候補以内一致率は，第一候補，第二候補，第三候補のいずれかに牌譜で選んだ手が一致した局面の割合である． は不一致だった局面の件数を比較したものである．プ
麻雀においては字牌の「南西北」や，2 面子として使う レイヤ A の局面の 1.6%にあたる 2000 局面で，本人の場合の「2345678」といった形をはじめとして，切る牌 系列により求めた打牌が，全体の系列により求めた打牌に明確な順序付けを行えない局面が存在するため，以降 と異なっていた．この局面はプレイヤ A の選択が，大多数の選択と異なったということであり，特定のプレイは第三候補以内一致率で比較する．
ヤを模倣するために重要な特徴的な打牌だといえる．
4.2 系列を用いるプレイヤ間の比較実験

4実験では 82 人のプレイヤの検証用データに対して，3 6 まとめオンライン麻雀で回線が切れたプレイヤに特化した種類のプレイヤの系列を与えた場合の一致率を調べる．
模倣プレイヤを作成するために，本研究を行った．提案
1 つ目は本人の系列，2 つ目は本人を除く他人の系列，3つ目は全員の系列をまとめた系列を与えた場合である． 手法である系列は，機械学習と比べると高速でありながら，和了局面における完全一致率が 41%，第三候補以
ここでの一致率は，第三候補以内一致率である．
内の一致率は 68%に達した．また，別人の系列を用い5 実験結果
るよりも，検証用データと一致するプレイヤの系列を使表 1 に系列を用いないプレイヤとの比較実験の結果 用した方が一致率が高くなる傾向にあると確認できた．
を示す．系列を用いるプレイヤは安定して完全一致率が 41%の打牌を選択できている．また，68%の局面で 参考文献
[1] 水上 直紀，鶴岡 慶雅， 牌譜を用いた対戦相手のモ第三候補以内の打牌が牌譜と一致している．
デル化とモンテカルロ法によるコンピュータ麻雀プ
表 1 系列を用いないプレイヤとの比較実験結果
レイヤの構築 ，ゲームプログラミングワークショッ
系列かプレイヤ
一致率 第三候補以内一致率
プ 2014 論文集，第 2014 巻，pp.48-55，2014 年．
NoSimpleP 32.66%
48.03%[2] 萩原 涼太，山田 渉央，佐藤 直之，池田 心， 麻雀
NoJihaiP 23.82%
29.50%
における相手の和了点数予測法の性能評価 ，情報Yes SequenceP 41.34%
68.56%
処理学会研究会報告，2016-GI-35，11 号，pp.1-8，
2016．