J I L I Sレポート（2023.11.15）

レポート

鼎談（座談会）
Date: 2023.11.15
https://jilis.org/report/2023/jilisreport-vol5no10.pdf「人工知能と法律」研究タスクフォース2022年座談会「カーリングとAI」「人工知能と法律」研究タスクフォース

ゲスト

鳥海 不二夫
実積 寿也 JILIS 理事 中央大学 教授
宍戸 常寿 JILIS 参与 東京大学大学院 教授
加藤 尚徳 JILIS 上席研究員 株式会社 KDDI 総合研究所
JILIS 理事

鳥海

山本 雅人

東京大学大学院 教授

北海道大学 教授

毎年やっている人工知能タスクフォースの座という、法律家が AI にお話を聞いて考えるという企を訪問して、カーリング AI を中心にお話を聞いてい加藤 KDDI 総合研究所の加藤です。普段は個人情報

画をやっていました。

談会ですが、今回は北海道大学の山本先生の研究室

保護やプライバシーに関する制度の調査研究、海外

きたいと思います。

まずは、自己紹介を一言ずつお願いします。まず私と日本の比較をしています。AI に関する規制につい研究テーマとしてやっています。

を持って調べています。

ても、海外がどうなっているのかということも興味

は東京大学の鳥海です。人工知能技術の社会応用を
実積

山本

中央大学の実積です。今は中央大学では経済北海道大学の山本雅人です。私は、博士論文学を教えています。専門は通信政策ですが、最近はは機械推論で、どちらかというと論理学のほうで、関与させてもらった縁で、現在は、フランスとカナ

そこからだんだん AI とかニューラルネットワークと員として活動しています。

いろな応用に広げています。もともとゲームとかが述語論理の証明みたいなことをやっていたのですが、AI にも興味を持っています。OECD の AI 原則起草にかそういったものに興味を持ってきて、最近はいろダが発起人となって世界の専門家を集めた GPAI の委
宍戸

好きで、バックギャモンを 30 年以上やっていて日本

東京大学の宍戸です。専門は、国内的には伝統がある憲法と、それと関連して情報法です。そのチャンピオンになったことがあります。バックギャであるとか、AI について議論するときに呼んでいたです。将棋や囲碁は最近「AI が越えた」といわれてモンは、20 年前に AI が人間を越えているような世界関係で総務省やそれ以外の政府のデータの取り扱い

いますが、それより10 年ぐらい前に AI が人間を越え

だいて勉強させていただいたり、『ロボット・AI と法』

左から実積先生、鳥海先生、山本先生、宍戸先生、加藤先生

1

J I L I Sレポート（2023.11.15）【鼎談（座談会）】「人工知能と法律」研究タスクフォース 2022 年座談会「カーリングと AI」

カーリング AI の特徴になるのが電気通信大学の伊ている世界を経験してきています。ですので、今の藤毅志先生らが開発したデジタルカーリングで、そ将棋や囲碁を見ていると、時代がもう1 回繰り返されれっぽい感じの試合をしているように見えます。しているようなイメージを持っています。

かし、このシチュエーションで「さあ次に何をする

そうこうしているうちに、カーリングがターン制

べきですか？」といわれると、ゲームを分からない

だったりするところからゲームと似ていることに気人は何をしていいかがさっぱり分かりません。あるづき、カーリングの研究を始めました。

程度エキスパートというか、カーリングを知ってい研究室としては、動物園の動物見守りシステムで行動をリアルタイムで認識して記録を付けるシステる人でも、2,3 通り候補が出てきて、その良し悪します。最近では、人間の認知関係が面白いというこの候補の中から絞って何かを出さないといけないし、があまり判断できなかったりします。ある種、無限

ムや、手話の自動翻訳といったような研究をしていアイスコンディションで、曲がりすぎたり、思ったとで、錯視を深層学習でモデル化をして、人間の視より止まらないなどいろいろあります。技術力の問覚情報等を入れて学習をすると、AI も錯視をすると題で狙った通りに行かないこともあります。将棋ないう研究もしています。

どは必ず誰が指しても指したいところに歩を突ける
けれども、カーリングの場合はプレーを決めてもで

カーリングのシミュレーション
鳥海

きない人はできない。そこが最大のポイントなので、はっきりいえば情報工学的に何かしようといってもカーリングの研究を始めたきっかけは何だっ

無理な問題にはなっています。ただ、それでは始またんでしょうか？

山本 （当時、はこだて未来大学 ( 現東京大学 ) の）松

らないので、使える情報としてスコアの状況とか、があって始めました。私がカーリングを体験したを投げるか等を利用して分析をしています。

残り投球数とかから、今どの方向にどれだけの強さ

原先生から「カーリングを研究しない？」という話

カーリングには投げるときに右回りか左回りかとという Facebook の投稿をしたことがきっかけです。

いう選択肢があって、右回りのときには右のほうにカーリングの実際の試合ではいわゆる棋譜というのがありませんでした。試合の記録としては石の配置

曲がっていって、左回りで投げると左のほうに曲がっいるくらいで、全然電子化されていませんでした。

たくさん回転をかけるとよく曲がるかということはの桝井先生がされていました。それと信州大学の河によって、今日はちょっと回転を強く投げようねとていきます。ちなみによく勘違いされるんですが、を人が書いて、「こんなことをやった」とかが残ってなく、回転は毎回ほとんど一定です。アイスの状況

それを電子化しましょうということを北見工業大学

いったことはあるんですが、基本いつも同じ回転で

村隆先生らと一緒にプロジェクトを始めたというの

投げています。これで回転する度合いを一定に保ちがきっかけです。

これがデジタルスコアというものの一例で、どういます。それが安定すると、投げたい場所に投げられ録するものです。似たようなソフトは実は他にもあっのではなくて、回転の仕方を一定にして、どこに向るようになります。それが回転でコントロールする

うシチュエーションで何が起こったかというのを記て、世界的にはやられているものもあるんですけれ

けて投げるかに統一して作戦を練ります。

です。得点結果とか、ショット率といわれているそ

すぐ行くということが知られています。逆に回転がど も、100 点 満 点 で 0 点 /25 点 /50 点 /75 点 /100 点になるということがあるので、そこそこの強さで回算しています。

みると分かるんですけれども、それが一番安定しま

山本

実積

強さと方向を調整しているだけで、あとは一山本そうです。真っすぐ投げる場合、今日の氷で実際に回転をかけたら、回転をかけすぎると真っども、日本で作っているのは桝井先生のところだけ

遅すぎると止まってしまってナックルボールのようれぞれのショットを評価する指標があるんですけれ

転をかけるというのが一番上手く行きます。やっての 5 段階で評価をして、その積算値みたいなものを計
鳥海 棋譜は作っているんですか？

す。

実は、公式記録員みたいな人は厳密にはいな定にしているということですか？

いんです。野球は公式記録員っていますよね。そういう人は全くいないんですけれども、サイトを運営している人とかが客観的に付けて、それを公表した

この人が投げるならここを目掛けましょうとか、日にトスコアを付けて公表しています。NHK の放送でもか、日によってアイスの状況が少しずつ変わるのでよっては曲がるのでもっとこっちに投げましょうとりしています。北見工大の人たちが、独自にショッ

それによって調整しているだけです。誰が投げても使われていて、市民権を得ています。

2

J I L I Sレポート（2023.11.15）則で分かっているんですけれども、もうちょっと込

同じ回転をするので、いつも同じところを狙います。
実積

パラリンピックのカーリングもステッキでやみ合ってくると、そのシミュレーションが頭の中で山本そうです。あれも右か左かで基本的に回転方ズレたときにどうなるかということを考えなきゃい

正確にできない場合が出てきて、しかも、ちょっとりますが、回転方向は同じですよね。

けなくなると、結構頭が混乱してきて、理想的なこ向は同じです。結局は決めていることは方向とウェ
イトだけです。

としか思い描けなくなるんです。そういうときにカー

あれは回転とは無関係なんですか？

かしたときに何が起こるかというのを何通りも全部

鳥海

避けて出ていくことがあるじゃないですか。

山本

ある場所に行こうと思ったときに、この石をリング AI は強くて、実際にちょっとだけずらして動試せて、起きた局面を評価関数で全部集約してやる

無視したときの軌道が頭の中に浮かんでいるんですと、どれぐらいブレるとどれぐらい危ないかとか厳行くということの想像がつきます。みんなの頭の中つかりあってバラバラとなるような局面には実は強密にシミュレートできるので、密集している石がぶよね。そうすると、これは避けられる、その後ろにいんです。入力できる情報はスコア状況とか、局面では軌道が見えるんです。
鳥海の情報で、あとはどこの方向にどれだけの強さで投隠すというじゃないですか。だけど、こう曲

げるかを決めます。

がれるんだったら、本当は隠れていないということ

我々の AI を「じりつくん」と呼んでいます。左側

なんですか？
山本

よく曲がるアイスだと隠れていない場合があが一般的な局面という言い方をしていますけれども、すね。ギリギリ行こうと思ったら掠るぐらい、真芯にて決めます。実際には、カーリングは「これをやろ

普通のゲーム木探索の考え方と一緒で、候補手としるんですけれども、多くの場合、綺麗に隠れていまはまず当たりません。だから、この石は安全というか、う」と思っても実際には人の技術力やアイスコンディ

けるんですけれどもスピードがありすぎてほとんど分布でモデル化します。横方向が上手い人はあまりション等でブレが生じるので、そのブレを確率的な守られているということです。回転は同じようにかブレないので、縦方向に長いような 2 次元分布を考え曲がらないんです。すごく強く投げると 10cm くらいます。ただし、狙ったところにはより確率的には多しか曲がりません。ゆっくりすると基本同じようにく行くという、起こり得る局面が一つの候補に対し曲がります。それを駆使して使っていて、あとは最後、てさらにものすごい数になるので、それを 1 手先でもスイープでせいぜい 2,3m の調整をしています。
鳥海 2,3m も調整できるんですか？

全部評価しようとするととんでもないことになって

山本 1m だという人もいるんですけれども、人にしまいます。我々がやっている候補手は、右ターン

ところは分からないですけれどね。同じ条件でスイーて生成します。さらに、左ターンで 4,800 通りあるのでやったときに 4,800 通りのショットを、強さを含めよっては 4m くらい違うという人もいるので。本当ので、合計 9,600 手のショットを候補手として列挙しプしたときとスイープしていないときが比較できなています。なので、現実的に見て 2 手先ができない状いので。

鳥海 それを調べた人はいないんですか？

山本

況になっています。1 手先でも十分評価がそこそこよ北見工大の桝井先生のところにロックスロ

くなってきているので、最近は 1 手先だけです。そうというものを導入したので、それでスイープをする

3 手先とはならないので、あまり探索という感じにはいう意味では、ゲーム木といっていながら、2 手先・

アーといって、ロボットで何投でも同じように投げるとどれぐらい伸びるかというのをやっています。たなっていないんですけれども、一応 2 手先まで対応してぶつぶつが剥がれてくるんですよね。そうすると的な考え方で探索をしています。自分がやって、相て、相手が嫌なことをしてくるというミニマックス

だ、同じラインをずっと使っていると、ペブルといっ手がやって、自分がどうするかを実際の人間のプレ

曲がり具合とか止まるところが若干違うので、結局

本当に同じ状況をいつも表現するということはできイヤーはだいたい考えています。3 手先のイメージをというのも、そういうことは表現できないから全くメージするので人間は楽観的なパターンのことしか持っています。ただ、どうしても理想的な展開をイないんです。そういう意味でいくと、シミュレーター

考えないです。

意味がないじゃないかという批判はいつもあります。

実積 3 手先ができないのは計算の時間がかかりすぎ

ただ、強いショットは曲がらないので、つまり、

あまりアイスの影響を受けないということなので、るということなのですか？それとも、理論的に何かんですよね。そのときの跳ね返り方はみんなが経験山本

限界があるのですか？

そうするとほとんどビリヤードみたいになっちゃう

3

はい、理論的にはできます。最大で一生懸命

J I L I Sレポート（2023.11.15）【鼎談（座談会）】「人工知能と法律」研究タスクフォース 2022 年座談会「カーリングと AI」

頑張って 1 秒間に 500 回のシミュレーションしかで

これは結局技術力とリンクするので、トップの人をマシンの性能的にもう少し頑張ると 10 秒くらいでになります。特にスイープで調整ができるので、ス

モデル化すると比較的 2 次元分布、正規分布みたい

きないです。なので、20 秒近くかかってしまいます。

イープをしたあとにどうなるかというのがこの分布す。

の中に反映されているようなイメージです。

組み合わせのパターンが多すぎて、今だと 3 手先というのがちょっと厳しくて、2 手先でもかなり厳しい

鳥海

シミュレーションのパラメータは、位置と右山本

そうです。そういう意味では単純になっていところです。ただ、それは全通りを調べるからなのまたは左ですか？

どの画面でいったときに、こういうときにここに投げて、あとは数だけの問題と、生成した局面をどう評

で、ほとんどは意味のない手です。たとえば、先ほ価するかという問題になります。

るというような手も候補の 10,000 通りに入っていま

それで、左から 4 つめのマスのところに投げたときすが、どう考えてもここに行く意味はないですよね。

どの手が有効かみたいなのをいったんフィルターをに、このショットを評価するにはズレたときも確率

初の候補手は数百ぐらいまでは減る可能性がありま投を評価するときに、そもそも 30 投くらい投げなけの分布に従って集約しなければいけないので、この 1

かけて、その中から選ぶというのをやることで、最ればいません。じゃあ 1 個ズレたらまた 30 投投げるす。そうすると、2 手先ぐらいはできるパワーはありのかといったらバカみたいなので、当然ここで投げます。

実積 評価はどうやって？

たものを再利用して、いったん全部投げたあとに確とってどれだけいいかというのをそもそも評価しな

実積

山本

率の集約をその時点でやっていきます。

そこが最大の問題です。この局面がどちらに他の石があって、この軌道だと当たる・当た

ければいけないので、それが大変なんです。最初はらないとあると、終着点は違うものになるわけですて、石ごとに点数を取れているかどうか、この状態

山本ね。

手動作成というか、ハンドクラフトの評価関数を作っそうです。だから、ぶつからないときだけそで何点取れているかとか、この石が何かに守られてこに置かれるということにして、ぶつかったときにいう評価を全部組み合わせて、手動で評価関数を作っ

石の配置が最終状態になります。

はぶつかったあとのシミュレーションで生成されたいるかとか、同時に出しにくいかどうかとか、そう

鳥海 石の数× 2 だけシミュレーションを行って、石ていました。それで、そこそこ強くなったんですが、の関数はそれをもとに計算していくという流れにな限界があるということで、今は機械学習で評価関数るんですか？

を作っています。
鳥海

将棋の AI と同じように成長している感じで

山本

はい、そうです。ある地点に置くということ

山本

しょうか？

を決めると、回転とか方向が決まるので、どこに置きたいかということで候補手を表現しています。それに対して、右向きか左向きかで軌道が決まります。

目標地を決めて右ターンか左ターンかを決めると軌道が決まるので、その軌道の中で石が衝突をする場

合は衝突のシミュレーションをしてできた局面を作

ります。
鳥海

ここに置くということを決めたあとのシミュ

レーションで、どこかに当たったらそこには置かれずに、弾いた結果が次の局面ということですか？

山本

そうです。実際には弾かれることがそこそこあるので、弾いた局面を作って、それが次の局面になります。そこに対して評価をします。ただ、ここに向けて投げても人によってはこういうところに行っちゃったり、こういうところに行っちゃったりとかするので、それを 2 次元の確率分布で表現して、そこに行く確率が 20％、ここは 10％と算出していきます。

4

そうです。それは 1 ショットにつき 10 秒ぐら

J I L I Sレポート（2023.11.15）

いで終わらせないといけないという時間の制約があきます。2 点取ったら勝ちという局面だったら分かり

実積

で、1 点取るのと 2 点取るのとでどれぐらい勝率が違やすいんですけれども、5 エンドぐらいの中盤ぐらいるので。

当たった側の石は決定論的に動くんですか？

実際のときにどう動くかというのは、どこをスイー

うのか。エンドが終わったときに何点差だったらど山本

重要なところです。

ちらが勝つ確率がどれだけ高いんだというのが実はプすればいいかで変わってくるんですか？

決定的に動きます。人によってはスイープをある局面で何点取れそうかの確率が分かると、エすることで軌道が変わるという意見もありますが、ンドが終わったときに何点差になるかが予測できま

それは誤差の範囲内のため現時点では無視しています。ただし、自分たちは先攻という不利なほうだっす。ここまでがまずショットの生成です。

たとしたとき、実は、選手たちも勝率はよく分かっ勝率の計算ていません。これ勝率はどれぐらいだと思います？

山本というのを目指すということですよね。2 点で逆転で鳥海 相手に 1 点取らせて自分たちが 2 点取ると逆転

これだけで気が遠くなるんですけれども、問すか？

題はそこからの評価関数です。将棋も、今でこそ勝山本率という評価に落ち着いていますが、内部では評価

それで同点です。そのあとさらにまた先攻で関数が弾きだしている数字って＋ 350 点とか− 3200ということになると、実は結構不利に見えるんです。

扱いづらく、＋ 300 点と＋ 320 点のときの 20 点差とす。さらに先攻で 1 点取らなければいけない。実はシ

1 点取って 2 点取っても同点で、さらに先攻だからで点とか、そういう数値になっています。これが結構

別のときの 20 点差は同じなのかという議論になりま

ビアなシチュエーションです。実際勝率は 12％ぐらにしましょうということにしました。

鳥海 相当低いですね。

いです。

す。それだといろいろと問題があるので、全部勝率
たとえばこういう局面があったときに、残り 2 投ず山本

実際の最近のオリンピックとかの試合を分析

投げたあとにこの局面がどうなっているかを予測し実積勝てないのは、先ほどいった目標地点に石がすると、10％を切っています。

つという局面で、ここから両方で 4 投投げます。4 投

置けないということの影響が効いているんですか？

たい。エンドという単位で 8 投ずつ投げて終わるんですけれども、エンドが終わったときにどちらが何点

それとも、ちゃんと石が置けたとしても勝てない？

ので、赤が投げて黄色が投げて赤が投げて黄色が投最善を尽くしたときに、このシチュエーションがど山本取っている確率が高いかを予測したい。先攻が赤な

先ほどの勝率テーブルという話は、お互いがれだけ不利か、この点数差がどれだけ不利かというげて…と終わったあとにこの局面がどうかといったことを意味していて、そこには置けないといったこ

ときに、おそらく黄色側が 1 点取っている確率が高いという、こういう分布ができあがるはずです。このとは踏まえた数字です。

がすごいのです。一つは、得点の期待値が計算でき分散が集中している状況だったら数値が変わってく

実積

局面から黄色が 1 点取る確率が高いことが分かること

たとえば、日本側のほうが相手のチームよりるので、ここに対して確率をかけて、この局面は期るということなんですか？

雑な局面では、3 点取ったり 2 点取られたり、バラつを一緒にしているので、ここに行こうと思ったら 8 割

山本

待得点が 0.66 点だということがまず分かります。複

もちろん変わってきます。今はある程度分布きが大きい局面になるので、また分布が異なってき

ぐらいはそこに行く、といったモデル化をしていたとう。そうすると、局面ごとに期待値という一つの指ているときはもう少し値が違ってきますが、だいた

きの AI 同士で戦わせたときの結果です。人同士がやっますが期待値を計算すると 0.7 点だったとしましょいの性質は似ています。通常女子は 10 エンドゲーム

標で比較ができるということが大きいです。

をやるんですが、まず始まったときに後攻が勝つ確

もう一つは、たとえば 3 点は要らない局面というの率が 60％です。

を考えます。1 点取ったら勝ち、みたいな。点を取ら

鳥海 そんなに違うんですか。

れて負けるほうが痛いので、1 点以上取る確率が高ければ、得点の期待値は低いけれども、ゲームの勝率

山本 はい。最初に 2 投ずつ投げてハウスに近いほう思って作ったんですが、実はこっちの分布のほうがいます。

が後攻を取ります。それで、勝つ確率が±で 20％違は高い場合があります。期待値も基準として良いと

鳥海 将棋や囲碁と比べると全然大きいですね。

大事だということが分かって、たとえば 2 点取ったら山本 将棋は今先手が 53％〜 55％程度なんじゃない

このあとの勝率はどうなるかというのが気になって

5

J I L I Sレポート（2023.11.15）【鼎談（座談会）】「人工知能と法律」研究タスクフォース 2022 年座談会「カーリングと AI」

先攻側の勝率というのは、18％ぐらいしかないんでかといわれているようですけれども、それと比べても全然違っていて、ちなみに男子のデータを取ってす。最初に先攻を持ったら勝率が 40％ぐらいしかな

鳥海

そもそも強いほうが後攻を取りがちというの持っている側は、最後のエンドだけを見れば後攻の山本

そういうのもあるんですけれども、たとえば、いという話だったんですが、最後のエンドで先攻をみると、男子は 65.9％。

優位性というのは実は 8:2 ぐらいです。

もあるのでしょうか。

鳥海最後のエンドで後攻を取った時点でほぼ勝ち

山本

そうです。そのために、そこから逆算してい強いチームといわれているようなところが先攻をなんですね。

ぱり差が 20％ぐらいあるんです。だから、ゲームのろいろなことを考えていきます。ただ、この数字自鳥海

全部で何ゲームぐらいデータを使っているんていない選手たちが多いです。

山本

女子は全部で 2,200 ぐらいです。男子は全部どれぐらいですか？

取ったときと後攻を取ったときの勝率を見ると、やっ体もあまり知られていない。ここまで不利だと思っ性質だと思います。

鳥海 ちなみに、1 点勝っていた場合の先攻の勝率はですか？

山本 57％です。

で 2,500 ぐらい。これを公開したら、こんなに違うの？

鳥海 1 点勝っていたら結構勝てるんですね。相手がという反響が大きかったです。ある試合を追っかけながら勝率がどう変わっていくかを Twitter で公開し1 点取って同点になったときに後攻がもらえるという好きなのでそれを見ていてくださって、「すごくため山本

ことですね。

たんですけれども、将棋の渡辺名人がカーリングを

2 点取られたら負けなんだけれども、1 点で抑えるとになって良かった」と好評をいただきました。そこ

そのあと 8 割勝てるということになります。やっぱりから Twitter のフォロワー数がとても増えました。
宍戸

そのときは 8 割ぐらい勝てるので。もちろんリードしているほうが勝ちやすい。これが分かると、勝率が AI でやると 12％で、実際だと 9％とい前の 8 エンド目に頑張って後攻側のほうが 1 点を取る

う局面がありますが、現実には選手が「不利だ」とのと 2 点を取るのとでどれぐらい勝率が違うのかといいうふうに思ってショットをミスしたりするということがここからいえるんですか？それは関係ないんでう差が出たり、今 1 点取られるのがどれぐらいまずい山本

どちらかというと、人間のほうがリードしてうかというのが簡単に分かります。なので、この勝は AI ではその戦略は使わないというか、AI は貪欲に、に高度化します。相手から 2 点取られる可能性が高すんですけれども、もっと安全な勝ち方ってあるじゃ

このテーブルを持っていると、今 2 点取って 93％にが低くても絶対間違わない手を選びます。そういうが計算できます。勝率が高いときに 2 点を取りにいっすか？

かが如実に出てくるので、今ここで冒険すべきかど
率テーブルを内部に持っておくと、AI の戦略が格段いるときに逃げ切る戦略が上手いんですよね。それいというのをどう評価するか難しいんですけれども、勝率をベースにしているので 99 と 98 なら 99 を目指するべきか、失敗して 42.3％に落ちるのを避けるかないですか。将棋とかでも、プロは AI 的には評価値て万が一 2 点取られる展開になるとすごく勝率が落ち

選択肢を選んでいて、何もできないような状況にするのが上手いので、AI 同士よりはトップ選手たちのるんです。だからそういう手は良くなくて、ここは 0

データを入れるとこれが 16% ぐらいまで跳ね上がりと期待値と、得点分布からどうすればいいかというので、トップの人たちは逃げ切りの技術がすごいの

ういう意味で高度な戦略が出てきます。

鳥海

ちなみに、AI がほぼミスらない条件で計算すえるんだけれども、相手にも高得点を取られるかも山本

それをやると、最初から最後までブランクを点に抑えたほうが却っていい。そういう勝率の換算

数字のほうが結構効きます。ちょっと弱いチームののが、人間が不得意な計算をやってくれるので、そます。トップの人たちに絞るとここまで落ちてくるです。

実積

冒険的な手というのは、こっちも高得点を狙るとどうなりますか？

しれないというものも含まれるんですか？

選んで、最後の 10 エンドに勝つというのを選んでうべきかといったときに、結局どれぐらい勝率を落

相手の石を微妙にずらしてというのを正確にやればたちの感覚として、50：50 で成功と失敗があるなあ山本そうです。そういうときに、本当にそれを狙とす作戦なのかということです。そうすると、自分しまうんです。確実にやったことができるとなると、だと、50％でこの勝率、50％でこの勝率になるといやるほど、すべてのエンドをブランクにして、最後

うことを本当は計算してやっていくという感じです。

の 1 エンドで勝ちに行くということをやります。たと鳥海 麻雀でときには降りるような感じですね。

えば、10 エンド（最終エンド）で同点だったときの

6

J I L I Sレポート（2023.11.15）

山本

まさにそのような意味です。プロというか上プの試合だけがルール変更されていたりしています。

級者の考え方は、リスクがあまりにも大きいから降

この前の世界選手権ではちょっとルール変更があっいけない。

そのルールは適用しない（現在は、国内で行われる

りるというのを選ぶということを本来やらなくてはたんですけれども、明日から始まる日本選手権では

大会ではノーティックルールというルールが適用さルールの改定れている）で、古いルールのままだったりします。

加藤 競技によっては、偏りが明らかな場合にはルー

可能性は検討しているんですか？

実積

このモデルでは、間違った戦略を選ぶというルの修正が行われる場合もあると思うのですが、カー

山本

そういうのはやっていないんですけれども、山本

それはいろいろ議論があり、先ほどの男子と略だよねというのは、たぶん上級者はそこにたどり始まる段階で 2:1 のゲームってどうなのかという話がしてもそもそも分からなくて、変な戦略を選んでいところは、ブランク、つまり両方点数が入らなかっのほうのモデルは難しい。しかも、アマチュアって本当はあります。何かが起こってこれが一番良い戦

リングでそのような可能性はあるのでしょうか？

着けるけれども、アマチュアは自分の技術をもって女子のデータで、男子は 66％だったじゃないですか。

る可能性はあります。そういう意味だとアマチュアあるので、出てきてもおかしくはないんです。今のたときに先攻と後攻を入れ替えないというルールがトッププレイヤーの試合を見ているからマネするんるという話があります。また、後攻がどうして有利

いって、そのあと後攻はコーナーガードっていってですよ。とりあえず先攻はセンターガードだよねとあるんですけれども、それを入れ替えるルールにすかというと、ガードで置いたやつを弱いスピードでガードを置くんですけれども、それって上手い人じゃ

それによって先攻が中に入れてもそれを弾いてを繰ぶんアマチュアの場合の最善手は違うと思います。

ないとそれを活かす展開にならないんですよね。たちょっとずらすという技術が増えてきたんですが、

加藤

り返し、最後に自分が中に入れて 1 点という展開が後

アマチュアのほうがむしろそのときに一番合

理的な判断を教えてくれるもののほうが合うという攻優位性を増しているんじゃないかという話になっており、ルールで禁止しましょうという議論もありことでしょうか？

実積

レベルを落として AI でやって、今あなたがたのレベ

ます。

山本

ルールの改正が仮に必要になったとき、先ほ

そう思います。だから、逆にちゃんと本当にルだったらこの戦略が良いと思いますよというほう

どのシミュレーターで検討を行い、勝率を 5 割にする
ためにはこの部分を変更すれば良いですよという提が、実は価値があるかもしれない。

山本 AI が強くなれば我々もルール変更のために使モデルの構築更があって、最初の 4 投までは石を出しちゃいけない

実積

案を行うことは可能ですか？

えるんじゃないかと主張できます。4 年前にルール変というルールから 5 投までダメだというふうに変わっこのシミュレーションで計算された AI の勝率

が人間のそれとは異なるということですが、それはたんです。そのルールがあったときとなかったとき

どうしてですか？

もしれません。ただ、それも膨大な試合数をやらな

ムが 10 試合やったとすると、その 10 試合の氷の曲

山本 一つはアイスの曲がり方です。あるトップチーと、どう AI の戦略が変わるかという議論はできるか
いといけないのと、その試合数をやるためには 1 手

がり方って一定じゃないんです。このシミュレーショ

10 秒ぐらいしっかり考えないとダメなので、10 エンンの設定では若干曲がりづらい設定でやっています。

ドの戦いというのは AI 的にも厳しいとは思います。
鳥海

もちろん、曲がり方を上手くコントロールできるとアマチュアレベルだとそのルールにすると今いうのもあるんですけれども、毎試合曲がり方は微

度はどちらかが圧倒的に有利になるというようなこ

妙に違うので、どこに設定していいかというのが難とが起き得るんですよね。

しい面はあります。評価関数をどう学習するかとい後攻を持ったほうが有利かといったらそうでもないれを実現しています。

山本

ありますね。アマチュアの僕らがやったら、うところに深層学習を 5 層ぐらいのネットワークでそんです。後攻側が有利そうだけれども、後攻がそん

得点分布が分かると、先ほどの勝率テーブルと組

なにいつも点数を取っているわけじゃないので、ア

み合わせると、2 点取ったときに勝率が何％になるか

マチュアとは様相は全然違うかもしれない。どちらということがあるので、得点の期待値ではなくて、1かというと、今細かいルールでやっているのはトッ

点取ったら勝率テーブルを見ると 58％になる、2 点

7J I L I Sレポート（2023.11.15）【鼎談（座談会）】「人工知能と法律」研究タスクフォース 2022 年座談会「カーリングと AI」があって、そこは、自分が投げて相手が投げるとい取ったら 70 何％となり、これが期待勝率になります。

この分布がすごく重要になるので、分布をいかに正うこともやらなければいけないんだけれども、そう各局面をランダムに、ある投球数に対しては 100

こに対してやっぱり同じ最善手を求め、実際投げて単純なニューラルネットワークになっていて、一番ト 1 投の局面だから、先ほどのニューラルネットワー

ストーンか、ハウスの中に入っているかどうか、プ

鳥海

これは同一局面が必ずあるという前提です山本

ニューラルネットワークで学習しているので、いう局面をまた 100 万通り作っておいて、今度はそ確にやれるかどうかがポイントになります。

起こった局面ができます。できあがった局面はラス

万局面生成して、それを学習していきます。すごくクを使って評価をします。

内側に近いストーンの x 座標・y 座標とか、どちらのか？一番近いものを選ぶ感じですか？

レー中かどうかです。
鳥海

これって、xy が決まったらインハウスかどう

未知のものでも対応できるという仮定です。ラストかが決まるんじゃないんですか？あえて入れたほうが効率が良いんですか？

の 100 万通りの局面が学習されているとすると、だのを入れておいたほうが実は良かったというのででネットワーク上ではそれが汎化されてできていると山本

いたいどんな局面も近いものがあって、ニューラル

そうですね。得点に直接絡むかどうかという

考えられます。なので、その状態を残り1 投の局面のきています。そういうのを順番に入れていって、最終的には 8 点取る確率、7 点取る確率…と 17 出力をニューラルネットワークに入れてやると、そこで分

鳥海 100 万回プレーした結果を直接入れているん

る局面の学習に使っていきます。最善手を求めると布が出てきます。その分布を教師信号と考えて、あ出します。

そこから何投か投げると違った局面ができあがるん

ですか？
山本

だけれども、その違った局面に全部評価関数を割りそうです。ここからポイントにはなるんです

けれども、まず最後の局面から学習していくんです。

当てて、それを実際平均化して、この局面の評価関なるような最善手を選んで、最後ここを弾けばいい前の場面を学習します。

数にするんです。それをひたすら、教師信号にして残り1 ショットのときに、ここからは期待勝率が高く

貪欲的に得点を狙いに行くような最善手を求め、というのが出たら、弾くショットを 300 回くらい投投げたときにできあがる局面でこれを学習する。そげます。確率のブレがあるので、自分の石も出ちゃっ

れを 3、4、5 とどんどん積み上げていって、最初のて 1 点しか取れなかったとか、失敗してスルーして相手に 2 点あげちゃったとか、それぞれのときに得点が1 投が投げたときにできあがった局面を前のニュー

度も同じショットを投げ続けた場合の得点分布ができます。最終局面からどんどん強化学習的な感じで、

ラルネットワークを使うということを繰り返してい決まります。そうすると、最後の局面については何

葉っぱのほうは絶対正しいというところからだんだ

きあがるので、これを正しいデータにします。任意の局面に対して、このポジションの正確と思われる

ん前に伝播させていくようなネットワークを作ってこのようにして最善手をいったんここで求めます。

ります。たとえば何も教えていないのにセンターガー

いくと、結局人間が取るような戦略を取るようにな

得点分布を作るという形で、100 万局面作ります。

その最善手はハンドクラフトで作った一次的な AI でド、ダブルセンターガードといわれている戦略を取あがります。ぶつかるスピードでいろいろ変わって、

けれども、ニューラルネットワークで学習しただけるようになりました。基本的には何も教えていない

いったん求めてから、ひたすら何百回投げるとできで、それなりの戦略を取るようになりました。

いろいろな局面ができて、2 点取ったり1 点取ったり

平昌オリンピックのとき 3 位決定戦の日本対イギとバラつくような局面もあったりもします。これをひたすら、いろいろな AI 同士でやったときの最終局

リスで、同点で日本側が黄色で先攻なんですが、同意して計算させたものが教師信号です。それに対し

い。このとき藤澤さんが投げたのが、AI が推奨して局面で精度を確認して、収束する具合を見てみます。

る前のこの局面を評価させたときは、43％日本側に落ちてくるというのを確認して、この辺が限界だろて、日本は全く入っていないのに。ここに隠せる石

して決めます。最終局面用のニューラルネットワー

出していました。実際投げたあと、その局面をまた点だけれども先攻だから日本の勝率は 26％しかな

面だけ大量に取り出してきて、それを 100 万局面用

いる目標点に綺麗に隠れました。実は、ショットすてひたすら学習をして、90 万局面を学習して、10 万勝率があるといっていたんです。同点で、負けていだいたい 4 万ポジション分ぐらいやったときに誤差ががあるから、隠すとスチールのチャンスがあると算うということにして、それを最終投球の評価関数とAI にかけると 55％に跳ね上がりました。これは、投クを 1 個作り上げます。次に、ラスト 2 投という局面

8

J I L I Sレポート（2023.11.15）

山本

げる前はここを目指してもどこに行くかがブレるのそうなんです。カーリングって局面が難しす

で、その要素を加味すると 43％しかなかったが、綺ぎて分からないとか、なんでこんなことをしている

まり、これはショットの良さを評価するのにも使えた人たちに対して支援ができます。AI が「実はこうなる場合もあり得るのでその場合は失敗したとなるションをビジュアルとして見せながら、これによっ

れでショットを評価することもできます。

白いですよね。

に対面した場合、「日本有利」と判断できるのですか？

説明可能性

43％という認識はたぶんないし、50％は越えていな

鳥海

麗なところに置かれたことで 55％に上がったと。つのか分からないという方も一定数いるので、そういっます。やる前は 43％だったのがやったあとに 30％にいうショットを狙っています」といったシミュレー

し、成功したときは勝率が上がるということで、こ実積

通常のカーリングの指導者はこの状況に実際

山本

チャンスとは思っています。おそらく、このて勝率がこう変化します、などが出せたりしたら面

いので不利は不利だと思っているんだけれども、スすか。

ここで見せているのは一番確率が高いものでチールのチャンスはあると思っています。結局 1 点日

山本 1 個の最善手に対して 50 通りの局面を生成した。4 対 3 で最終エンドを迎えて、相手のイギリスがれども、それを説明するのはちょっとできないので。

本がスチールして 4 対 3 になって、勝率が逆転しましてそこの期待分布を合算して作られているんですけ

後攻で 1 点負けているんだけれども、日本側の勝率が一番可能性の高いところでどういうことが起こるか

56％ぐらいです。最終的には 2 点取られそうな局面というのを見せて、「だから 2 点取れるよね」というで相手がミスって、日本が 1 点取って、逆転しました。

説明の仕方しかないんじゃないかなと思います。

数字自体の信ぴょう性は先ほどいったシミュレー

鳥海

でもその確率って実際には非常に低いわけ山本

そうです。10％の手をたどっていったら実は鳥海だから実際には一番太いものを持ってきたら

山本

そういう意味でいくと、選手の頭の中、もしションをベースにしているのでどこまでかというとじゃないですか。

て勝率テーブルとの合わせ技をすることでこういう

0. 何％しかない。

ころの議論はあるんだけれども、こういう見方をし見た目の勝率を局面ごとに出すことができ、それを面白いと評価していただいています。

− 1 点になる可能性もあるんですよね。難しいですね。

ながらだったら、なんかわくわくしますよね。

くは AI の頭の中で考えている最善手が理想としてい鳥海

ルールがよく分からなくても勝率の変化を見る結果がこうだというものの連鎖は見せられるという感じかもしれないですね。
鳥海

実際どの形になったのかは分からないですよ山本

たとえば 4 点取れる確率が 8% あるといってくね。全部違うパターンだから。

れたとしても、本当に提示したパターンの 4 点かは分

からない。
鳥海

その中には当然最後実際に取れた 4 点の形も8％のどこかに入っているということですよね。

山本 そうだと思っています。

鳥海 これは最善手の評価なのですか？

山本

実際にはこの局面を評価しているのですが、最善手の先を読んでいるというのが実際には正しいです。
鳥海

この場面であり得る手を計算しているわけじゃないですか、実際には。ということは、それを合算すれば、この局面での次の手を出せますよね。

山本

はい。ただ、無駄な手が入ってしまうから、単純に合算するかというとそうではないです。

宍戸 今のお話だと、2 段階で、最善手をまず選ぶという段階があって、そのあと最善手をやったらどう9

J I L I Sレポート（2023.11.15）【鼎談（座談会）】「人工知能と法律」研究タスクフォース 2022 年座談会「カーリングと AI」なるという評価があると思うんです。最善手ではな

家の視点から合理性や何か根拠付けができる解釈可考えることも可能なのでしょうか。

に上乗せで人間の解釈可能性で、選択肢を一つとか3 番手の手があるように、そのときの評価値としてどるような、そういう局面であれば AI の活用はすぐにす。

説者の方がこれを見たときに論点の見落としチェッ能性を持って 3 つぐらい選択肢を出して、さらにそこく、3 手ぐらいとりあえず考えて、それでどうするか
山本

二つとか足して、合計五つの中で比較衡量して考えそれはあり得ると思います。将棋でも 2 番手、でもできるのかなと思いました。たとえば、プロの解

うなるか、2 番手や 3 番手の評価を行うことは可能で実積クに使ったりするようなものです。野球の解説者な

比較的単純な物理の話であって、ストーンが意思を持って動くことはないにも関わらず、説明がどは前の晩まで、直前の試合のチェックまでしてそたら結構難題ですね。

う等を全部頭に入れて説明するけれども間違ってし材とかだと、全くそういうところまで行かないんでいう AI があると、基礎的なデータで、こういう試合

れまでのデータを読み込んで、選手で誰が登板しそとても難しいと感じます。数学に詳しくない方が見山本

まうこともあると思うんです。そういうときにこうこれを説明するのは相当難しくて、新聞の取展開だったらこうみたいなシナリオをいくつか想定

すよね。
鳥海

でも、理解できるかできないかでいえば、こして、自分なりの味付けをそこにやって解説ができ界だと全然理解できない範囲というのもあるので、側も面白くなるし、解説する側も楽になるというか、るようになるのではないかと思いました。見ているれは理解できる範囲じゃないですか。人工知能の世充実させられるような、そういう使い方に繫がるん

まだ説明可能性が高いほうではありますね。
実積

じゃないかなとふと思いました。だから、説明可能

説明可能性としては高いにもかかわらず、そ性ではなくて解釈可能性で良いんじゃないかと。

れでもまだ普通の人には分からないのが問題ですね。
非常に単純化しながらも説明がとても難しいというどのレベルで説明可能なのかというのと、最実積

特定の局面を解説者に見せたら、みんな同じ山本

そんなことはないと思います。もちろんこの

後使う側の問題に行きつきますよね。

のは、何か良い方法はあるのでしょうか。
山本

宍戸

正直無理かなという感じですかね。最終局面のシミュレーションから作られる得点分布をベース

ような解説をされるわけですか？

丁寧に説明して、分かっていただけるかどうか。

データは解説の方に実際見ていただいたわけではなにして、それが 1 個手前でどう分布するかというのを、鳥海いですけれども。ただ、たとえば 4 点ってなぜ 1.5％

将棋では AI を使いながら解説しているじゃな

あるんだろうとか、そういうことで発想が提起されいですか。あれはほぼ確実に正しい手なんですよね。

でも、話を聞いていると、プロ棋士は AI の手をあまるという効果は結構あって、そういう意味での見て

山本 最近はかなり信用してきているとも思います。

いて思いました。一部選手の方にコンタクトを取っいただくような意味はあるんじゃないかと今聞いてり信用しないんですよね。

鳥海 信用はしているんですけれども、「これは AI のていて、少しずつ理解はされるようになってきてい手ですね」みたいな。

るので、数字を真剣に考えてみようという動きは出

ろは当然ありますよね。

加藤

たとえばこの数値だけ見て＋ 4 点の道筋が見山本

それはたぶんできると思います。実際私もこ山本

人間が選びにくいですねとか、そういうとこ鳥海

この手じゃないんじゃないですかとか、だかてくるんじゃないかなとは期待しています。

えるということもあるのでしょうか。

ら、信用していないというか人間は指さないという手だったりとか。

こからどうやって 4 点取るのかと考えれば、その一つないという手はいっぱいあると思いますよね。

番高くなる分岐は見つけられます。その先は 4 点に近山本

自分が間違う可能性も含めると、むしろ指せ鳥海場面によって全然違う話なのですが、説明可のシナリオが出てくるんですよね。4 点取る確率が一づく一つのシナリオなので、そういったことはでき能性が本当に必要なのか、解釈可能性で良くて、なるかもしれないですね。

あるからどうしましょ、くらいで良いのかもしれな

走ると。

加藤

うですね。

鳥海 4 点取らないと負けるんだったらギャンブルにんかよく分からないけれども、これぐらいリスクがい。

インターフェースをちゃんと充実させればできそ

説明可能性ということで、網羅的になぜこれ山本を取ったのかというのを一から十まで説明しろといそうなんです。それを本当はやりたくて、AIが最善手を出すということが仮にできたとしても、こうアプローチが取られがちなんですけれども、専門

10

J I L I Sレポート（2023.11.15）のショットだったらじゃあどうなんだというのが見なら入れられるけれど、その日もぐもぐタイムに何価値どうなっているの？というのが見たくなるので、それ以上はちょっと難しいですよね。

たくなるじゃないですか。実際のショットが実は評を食べるかによって変わってきちゃったりするので、山本

そういうのを表示したいですね。そうすると、自分の考えていたこの手はこんなに悪いんだとか、そう手を付けられていないです。たとえば、今日調子が良いというのをどう考えるのかということにいうのがたぶん見えてくると思うんですよね。

なってくると、今までショット率が 80％だった人がにして、もともと次の展開を絞り込むということはいうことになってきます。

山本

AI の使い方

宍戸

相手がそれなりに賢い人だということを前提

今日 90％だったらそのときにモデルを変えるのかとできるわけですか？

実際同じ評価関数を使って 2 手先まで考えると、相手は次に嫌なことをやってくるということを前提にした戦略ということになってくるので、それ

実積

実際の試合で最善手が採用される確率はどの

山本

まだ採用されていないほうが多いのかなといはある種賢いのか、AI と同じ評価基準を持っているくらいですか？

加藤

う気はします。特に、序盤の戦略というのは、将棋相手だったらできます。

冷静に数値で見るとこの分布なんだけれども、相手方の頭の中の分布はこうなっていないという可の AI でも本当に純粋に学習した評価関数で学習する

能性もありますよね。

と、評価関数値の最も高い初手はいつも 7 六歩とかば今日のアイスの状態だと後ろに回られたやつを弾スを入れることで、わざと振っていたりします。同

山本

それは十分あるんじゃないですかね。たとえ

特定の手になります。そこに定石みたいなデータベー

けないという恐怖が先に立って手を選ぶこともありじような感じで、ほぼどんなシチュエーションでもないですけれども、いったん思い込むと思考がこち

バリエーションはあります。実際には選手たちはこます。意識付けなのかその日の調子で思考か分から最初の手はこれ、となってしまいます。同じようにらに戻ってこないんですよね。
宍戸のシチュエーションだったらコーナーガードにしま

今のこういう分析を踏まえて考えると、選手

しょうということが綿密に決まっていて、定石の部の意図を読み解く上で、現実に行われたことを解釈

分も、特に序盤の入り口が結構違うので、展開が全する上で AI が逆に利用できそうですね。
実積

然違ってきます。
加藤

実際に取られた戦略と AI が想定した戦略は違ったのであれば、このチームはこう考えたんだろ

そのチームとか選手によって、その場面の最善の価値観って変わるんですか？いくつか選択肢がうなというのが分かるかもしれませんね。

あったときに、その選択肢を取ったときの成功確率

ロコ・ソラーレ AI は作れるのか

う進めていくのが自分たちにとって良いかの最善は、

実積

ちなみに、ロコ・ソラーレの AI ってできるん山本

それは違うといえますね。個人によっても違山本

難しいのは、個人の技量をモデル化すること

加藤

そうすると、AI が出した最善というのは、人や、得点確率があったときに、このあとの展開をどチームによって違ってくるんですか？

ですか？

うと思いますね。

と、ロコ・ソラーレが考える相手チームのモデル化の価値観における最善とは一致していないけれども、

鳥海 フレーム問題が起きそう。

で、いわば補助線のようなものがあってそれに対しも、本来はそれでもう1 回すべてのニューラルネット

使えるのではないかと感じました。冷静に数値を見数学的なところで見た場合は一定の妥当性はあるの

ですね。
山本

て自分がどういうスタンスでいるかの確認、道標に

仮にそういう技量のモデル化ができたとしてながら、局面のことを思い出して理詰めで振り返るワークを作り直さなければいけない。スキップの人がこれだけ上手いというんだったら、評価関数自体という使い方もできるのではないかと。

ンを作り直さなければいけないです。アイスが今日ていまして、バッグギャモンをプレーしたあとに解山本 そうですね。振り返りがやっぱり重要だと思っが違うはずなので、全部それに応じてシミュレーショ

析をかけると、どの局面でエラーがあったか、AI のはすごく曲がるといったら、そのアイスコンディショ

推奨手とどれだけ勝率を落としたか、AI は絶対なのンでもう1 回ニューラルを作り直さなければいけない

で神のような領域にあって、エラーをするというこということまで必要になってきます。
鳥海とは何％勝率を落としたというような具体的な数字

チームのおおざっぱな戦略の傾向とかぐらい

11

J I L I Sレポート（2023.11.15）【鼎談（座談会）】「人工知能と法律」研究タスクフォース 2022 年座談会「カーリングと AI」

山本

が出るんです。ここでエラーをしたということでそそうですね。A チームと B チームが戦う場合、の局面を見直して、結局なんでなのかといって考え

当然その統計的・平均的なものと違う戦いが行われインターフェースも含めて組織化されたシステムと率 3 割の投手がいるといったときに、その数字の意ています。だけど、たとえば防御率 1.5 の投手と、打てみんなが技術向上をしています。なので、上手く味がないかといったらやっぱりあるんです。だからしてできあがったとすると、一通り試合が終わった

その基準となる統計的な数字を知った上で、自分たときに全部の局面が評価されて、AI と違った点が示

ちはどうするべきかを考えて欲しい、AI を鵜吞みにされ、最善手と実際に取った手の分布の違いなどをする、勝率テーブルを鵜吞みにするというのはまず見ることで、自分たちが取った手がどれだけリスク方向として間違っていると思っています。ただし、があったという気づきはあるんじゃないかと思っています。理想的なモデルでいっていることが基準にその情報を知るのが良いか知らないほうが良いかとかなと思っています。

れを提供しています。

いったら、たぶん知ったほうが良いという立場でこなって、戦略の議論がされる場には十分なり得るの鳥海

鳥海

たとえば、ここの場面が本当は上手く行ってこれからスポーツの AI は、基本的に勝ち負けではなく、そういう方向でどんどん使われていくん

いれば得点のチャンスだったのに、ミスしたからダメだったのであれば、どの技術を上げればいいかとだろうなとは思います。特に将棋などと違って技量

山本

実は将棋って AI を入れるとつまんなくなる部分もあが入ってくるというのが一番面白いところですね。

いうのが分かりますね。

そうですね。ショットをする前のショットをしたあとの勝率の差を見ると、技術的にミスしたかるんですよね。正解手が分かると、どんなすごい人

鳥海 AI もどう使うかですね。

で、藤井竜王ですら、すごい手を指しても当然だとでも AI のいう正しい手ができるかが見えてしまうのどうかが分かるんですよね。
山本

思ってしまうんですよね。それに対してこれは、こまさにそうです。プロ棋士が将棋の AI に負けの難しいショットを決めたという素晴らしさが前面たという事実があると、カーリングの AI が出てきたといったら「AI に負けません」という話にどうしてに出るから、こういうほうが AI の使い甲斐がある気

どんなに頑張ってロボットを作ったところで全然対山本がするんですよね。

もなるんです。でも、そもそも AI はプレーしないし、とんでもなく危なかった局面がすごく良い等にはならないので、そういう勝負を目指しているショットで改善されていったというのがある種数値

いのが大変です。

率が 30％ぐらい落ちたり上がったりしているんだとのデータとして見られるので、その 1 ゲームの中で勝わけではないのですが、そこがなかなか理解されな鳥海いうのを見ていただければ良くて、それがたとえば選手の特徴とかを入れるともっと精度が良く2％精度が違うじゃないかといわれても、それは大しなるという話もあったけれども、精度を上げることた問題ではないという考え方です。

もメインの目的ではないですね。

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J I L I Sレポート（2023.11.15）

鳥海

応援している人から見たら、「ピンチを乗り越実積

解説コメントが画面に出ると面白いかもしれのカテゴリを上手く取り出せてそこにタグ付けがでえた！」と興奮できますよね。

きれば、ショットの違いが見えてきます。

ませんね。このショットによって勝つ確率が上がり

山本

得点分布の類似性を測ればある程度分かるか

と面白い。

鳥海

最終的な勝率の類似性と、得点分布の類似性

鳥海 それを分析できますよね？

なと思います。

ましたとかって、ヒートマップ的な色だけでも出る
鳥海と、位置の類似性ですかね。その辺を使ってクラスある石を吹き飛ばしたいというための手は何

タリングすると、
結構ちゃんと色分けができて。あと、種類もあるじゃないですか。そのガードを吹き飛ば

意味はまあ解釈するしかないのかもしれないですけ

したいという意図がちゃんと言語化でき、説明が自れど。実際そこに置いた場合はそのあとの局面が見然にできると良いですよね。

山本

えれば解釈できる。

そうですね。ここを目標点にするという言い山本方だとどの手も違いがないんですけれども、この手そうですね。ここに置かれたときに次の手がをやるとテイクする、この手はドローで、この手はどういうことになっているのかというのが何らかの割り振られています。このドローというのはこの辺というのはあると思います。

ですとかってなっているんですよね。そこに対する

ころでお時間になりましたので、皆様最後に一言ずたらどうなるのかとか、ドローだったらどうなるのか

実積

形で見せられると、この手の意味が少し見えてくる

フリーズするという結果が、本当は一つ一つの点に

鳥海の周りは全部ドローですとか、この辺は全部テイク

つお願いします。

評価値の分布があって、そのテイク系のショットだっヒートマップで見せることはできないんです山本

先ほどのヒートマップはまさにそれです。こか？

カーリングという競技にはあまりなじみがなかったのですが、AI での解析シミュレーションを通があるはずなんですよ。
鳥海

あとは作り込みでできそうですね。というとして競技を観察することでその奥深さの一端に触れられた気がします。次回があるならば、実際の試合
会場での AI 生解説を伺いたいものです。

こら辺に置く手は全部良い、少しぐらい先に伸びて宍戸こに投げるとこの赤に当たっちゃって、後ろのハウ

かりました。AI が人間の営みに新たな光を当てたり、ダメだというのも分かります。

持たせるご研究だと思います。ありがとうございま

今日、山本先生の話を伺って、その面白さがよく分もこれに隠れれば良いと見えるんですよ。一方、こその可能性を引き出したりする AI の使い方に期待をスに入らないので、ここら辺を目標にする手は全部
鳥海

私はカーリングに詳しくなかったのですが、それだったら外に放り投げたほうがまだマシ

した。

山本

放り投げたほうが全然良いですといっているを通じて 100％説明ができなくても良く、プロが合鳥海

これを見ればなんとなく解釈はできるわけでかという理解にいたりました。やはり実際の AI の活山本

そうです。この辺で先ほどやっていた候補手

山本

加藤 AI の説明可能性について、カーリングの事例ということか。

理的に理解できる解釈可能性でも十分なのではないんです。

用事例を伺うことは大切だなと再認識しました。

すよね。

不確実な要素を含むカーリングというスポー

ツへの AI 活用は、まだまだ課題も多く難しい面があの分布が分かるんですけれども、最善手の周りに 2 番

手・3 番手が来ちゃうので、実はトップ 3 を見ても全ることは否めませんが、今回の議論を通して目指すて、これはドローするというカテゴリ、ここら辺をおいて重要な役割を果たせるよう継続していきたい

べき方向も見えてきたので、将来 AI がカーリングに部同じ類のものなんですよ。そこで、カテゴリを作っと思います。

こっち側にぶつけていなくならテイクとか。数種類

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