近年コンピュータ将棋の進歩は凄まじく、2017年にコンピュータ将棋が現役名人を破ってからその差は広がるばかりである。しかし、コンピュータ将棋は推定機構の都合上、ある局面における最善手や評価値を出力することしかできず予測した手の意味や局面の状況の良し悪しの根拠は利用者が独自で判断するほかない。本研究ではある局面を、それまでの手順をテキストに変換して言語モデルに入力することで、解説文を自動生成するモデルを構築する。このモデルは局面の状況を言語的特徴量に変換しており、様々な拡張可能性が存在する。

将棋は完全情報ゲームの一種であり、運や駆け引きの要素がないため自動推論と相性が良い。1975年に早稲田大学の高橋らにより世界で初めてコンピュータ将棋が開発されて[1]以来、将棋に特化した人工知能の研究が行われている。機械学習手法の発展や計算機の性能が向上するにつれて、将棋、囲碁などのテーブルゲームコンピュータは人間のトップレベルを超えるようになった。2016年にはGoogleDeepMind社が開発したAlphaGo[2]がトップ棋士のイ・セドル九段に勝利した。2017年にはコンピュータ将棋Ponanzaが佐藤天彦名人に勝利した[3]。現在はディープラーニングの推論アルゴリズムが将棋エンジンの基盤となっている。一方で、コンピュータ将棋は局面の状況を読み筋と評価値を示すだけで、自然言語を介して説明することはできない。解説文生成に関して、将棋の構成要素に着目した様々な研究が行われてきたが、発展途上段階にあり、確立された手法は存在しない。本研究では言語モデルの有用性を活かした新たな入力形式および学習方法を提案し、解説文生成モデルを構築する。具体的には、入力形式として局面の状態を駒の配置ではなく、現在までの手順を連ねたテキスト(以下、手順の列挙と記す)を利用する。テキスト生成モデルT5[4]により事前学習とファインチューニングの2段階の学習を行い、ファインチューニングでは将棋のゲーム理解に関する複数のタスクを一度に学習させる。評価実験の結果、提案手法は局面に合致する妥当な文章を生成することができ、その有効性を確認した。