Policy-ValueMonte-Carlo木探索を用いた将棋の解説文に出現する手順の予測

将棋などの完全情報ゲームのプログラムは任意の盤面から最善と考えられる指し手とその評価値（形勢判断）を正確に提示できるが、その理由まで説明することは難しく解釈性が課題となっている。本研究では解説文に出現する手順を予測する部分ゲーム木（解説木）をゲームエンジンを用いて生成する手法を提案する。Policy-ValueNetworkを用いたMonte-Carlo木探索(PV-MCTS)によって得られたゲーム木を再帰的に枝刈りして解説木を生成する。この手法により、解説文のコーパスに依存しない解説木の予測が可能となる。また、PV-MCTSを制御するPUCTアルゴリズムを調整することによる予測精度の変化についても調査した。