説明可能な麻雀AIに向けた2段階Dual-LoRAを用いたニューロシンボリック指示学習

不完全情報ゲームの代表格である麻雀において，Suphx[1]をはじめ，NAGA[2]やMAKA[3]等の近年のAIは人間を凌駕する性能を達成している．しかし，これらのシステムは主に行動の確率分布や価値を出力するブラックボックスとして動作するため，なぜその打牌が最適なのかという戦略的根拠を人間に教授することは困難である．特に，攻守のバランスが問われる「何切る」問題において，数理的根拠に基づく説明可能なAI(XAI)[4]が求められている．大規模言語モデル（LLM）は流暢な説明生成において有望であるが，麻雀特有の厳密な計算（シャンテン数や有効牌等）において事実と異なる幻覚[5]を生じやすい．また，戦略的な意思決定能力と，その言語的な説明能力を単一のモデルで同時に学習させると，相互干渉により性能が低下する破滅的忘却が発生するという課題がある．そこで本研究では，説明可能な麻雀AINeSy-Mahjongを提案する．提案手法は以下の2つの特徴を有する．第一に，意思決定を担う直感LoRA[6]と推論LoRAを分離した2段階Dual-LoRAを採用し，干渉を回避する．第二に，確定的なシンボリック計算機を導入し，客観的指標を注入することで，LLMの推論を数理的事実に接地させる[7]．天鳳の鳳凰卓における高段位プレイヤーの対局データを用いた評価実験の結果，提案手法を適用した7B規模のオープンソースモデルは，決定精度および説明の質の両面において，DeepSeek-V3やQwen-Plusなどの大規模商用モデルを上回る性能を示した．