コンピュータ将棋
2017年、AlphaGoの手法を応用し山岡忠雄はdlshogiの開発を開始した。2017年12月5日、DeepMindは膨大な計算資源を使い3日間学習させたAlphaZeroがチェス、将棋、囲碁の世界チャンピオンプログラム(当時)であるStockfish、elmo、AlphaGo Zero(3日間学習)を破ったと発表した。以降、コンピュータ将棋でもGPUを使用する新しい手法に注目が集まり、モンテカルロ木探索とディープラーニングを用いたPV-MCTS法によるソフトの開発が進められている。
2018年、那須悠がCPUで計算する浅いニューラルネットワークを用いた評価関数NNUEを開発した。従来のアルファ・ベータ法による探索を用いたソフトは、評価関数にNNUEを用いることで強化が図られ、MCTS法を用いるDL系ソフトと対峙した。
2019年5月に行われた第29回世界コンピュータ将棋選手権でやねうら王が優勝し、1位~3位をNNUE系ソフトが占めた。
AbemaTV将棋チャンネルは、2020年1月16日より将棋中継に「SHOGI AI powered by AbemaTV」によるリアルタイム分析を正式導入した。
2020年4月1日、第47回将棋大賞にて、elmoが考案した「elmo囲い」が升田幸三賞に選出された。コンピュータ将棋ソフトの考案した戦法が選出されるのは初めて。
2020年11月に行われた第一回電竜戦でGCTが優勝し、MCTSを用いたディープラーニング系ソフトとして初めて大会を制した。
2000年代前半には、コンピュータ将棋が平手でトッププロ棋士を破る日はさほど遠くないと考えられていた。松原仁は2005年の時点で、2010年代から2020年までにプロ棋士がコンピュータ将棋に負けると予測し、また、コンピュータ将棋協会会長の瀧澤武信も、2007年の時点で10〜20年後にコンピュータがプロ棋士を上回ると予想していた。
米長邦雄によると、2011年には1手30秒などといった早指しならプロ棋士に対しても7〜8割以上の勝率をあげるまでになっており、コンピュータ将棋作者らの共著『人間に勝つコンピュータ将棋の作り方』(2012年)では、「数年以内にトッププロ棋士に勝つ(複数回対戦し勝ち越す)」と予想され、実際に電王戦2013年3月30日の第2回将棋電王戦において、ponanzaが佐藤慎一に勝利した。これは長い持ち時間(各四時間)・公開対局・相手が現役の女流を除いたプロ棋士という条件で初めてコンピュータが人間に勝利した事例となった。
ボンクラーズ作者の伊藤英紀は2013年に、北島康介がモーターボートと戦わないのと同じで今後も人間は人間を応援するだろうと述べた。羽生善治は2014年に、「将棋がコンピュータによって完全解明されてしまったらどうするか」という質問に対して「そのときは桂馬が横に飛ぶとかルールを少しだけ変えればいいんです」と答えた。ただし、ルールを変えてもコンピュータは進歩し続けるので、いずれは対応されてしまうという問題がある。コンピュータが人間を超えたチェスにおいて、新ルールの「アリマア」というゲームが考案されたが、2015年にコンピュータプログラム「Sharp」が7勝2敗で人間を破っている。松原仁は2015年10月に「羽生さんとの対局が実現していないのは残念だが、数年後には人間が全く相手にならなくなるのは確実で、人間との対決を掲げたコンピューター将棋開発の時代は終わったと考えている」と述べた。2016年には将棋ソフト不正使用疑惑が発生した。
将棋よりも早くコンピュータが人間を超えたオセロでは、人間の戦術がコンピュータに強く依拠するようになった。立教大学准教授・強豪オセロプレイヤーの中森弘樹は、コンピュータが人間を超えたことでゲームとしてのオセロの娯楽性は大きく失われたものの、オセロのゲーム性は「最善手という真理を人間が追求する」方向から「コンピュータの弾き出す真理を人間が資源として活用する」方向へ変質したのであり、人工知能は人間同士の駆け引きを決して奪ってはいないと指摘した。一方で、将棋とオセロとでは条件が大きく異なることから、将棋でも同じことが起こるかは断言できないとした。同じくコンピューターが人間超えをしたバックギャモンプロの望月正行は、コンピューターの影響で人間のレベルもどんどん上がると述べた。
2016年に史上最年少(14歳2か月)でプロ入りした藤井聡太は「(ソフトは)強くなる為のツールという感じです。研究用に私も一応活用しています」「人間と比べるとコンピューターの能力の進化は限度がないです。そういう意味では人間とコンピューターが勝負する時代ではなくなったのかなと思います」と述べている。
コンピュータ将棋は、将棋中継にも利用されるようになり、観る将ブームをもたらした。特に大きな変化がニコニコ生放送で始まった評価値表示で、ABEMAや囲碁・将棋チャンネル、NHKでも同様のシステムが導入された。2020年6月の棋聖戦五番勝負第1局渡辺明対藤井聡太では、藤井がAbemaTVのAIと同じ最善手を続けて詰みを回避。2021年3月の竜王戦2組ランキング戦準決勝藤井聡太対松尾歩では、AIが示した難しい手と同じ手を指して「AI超え」と評された。2021年12月のA級順位戦羽生善治対豊島将之では、AIが羽生94%優勢を予測する中で羽生が投了し、羽生自身も後に知って驚いた。一方指す側としては試される時代になり、佐藤天彦は「評価値ディストピア」と表現、「盤上の真理性を追求するという意味ではそれでもいいかもしれませんが、当時の大局観や『たまたま思いついた』などの偶然や感情など、いわば人間の足跡や匂いを漂白している面もあります。それを回避するには、肉声をどうやって残すかに懸かっている気がしますね」と述べた。
任意の局面における『詰み』の有無を判定する作業は、単純な情報処理能力が力を発揮する分野であり、コンピュータは人間をはるかに超える計算力により、容易に詰みを発見することが可能になっている。
詰将棋の分野では、ほぼ全ての局面においてコンピュータは早々にトップ棋士の解図力を上回った。可能な王手と玉方の応手をすべて検索するコンピュータならではの方法論により、人間を凌駕する実力を備えている。詰将棋の創作にあたって、コンピュータを使用して作品の完全性を検証することは、すでに常識となっているコンピュータソフトを使用するのは、作品に余詰や不詰がないかを確認するためである。また作成途中の補助に使う場合もある。。谷川浩司は「詰将棋は自分でも作るんですけども,完成したものをコンピュータにかけるんですよ。(中略)それこそ,かなり複雑な,1年くらいかけて作った詰将棋でも,コンピュータにかけると1秒で解かれるわけです。その詰将棋がちゃんと出来てるって証明にはなるんですけども,ちょっと切ない気分にはなりますよね……(苦笑)」と述べている。
手数が最長の詰将棋である「ミクロコスモス」すら、解答に成功した詰将棋プログラムが報告されている(ミクロコスモス (将棋)#ミクロコスモスと脊尾詰を参照)。
また、コンピュータによる詰将棋の創作も行われている。
第3回電王戦に出場した豊島将之はコンピュータ対策について「1000局とはいかないが3ケタは練習対局をした」「何度も逆転負けをする中で、序盤の長い将棋や中盤を省略する激しい将棋に勝ち目があると思った」と述べている。第3回電王戦を観戦していた遠山雄亮は「豊島さんはコンピュータの中盤の強さを警戒していました。少しぐらい優位に立っても中盤の難解な局面が続くと簡単に逆転されると。だから、コンピュータに勝つには、序盤の長い将棋にして、中盤に入る時点で大きなリードを奪ってしまうか、逆に中盤のない展開にして一気に終盤で勝負するのがいいと思っているようです。本局は意識して中盤のない展開を狙っているように見えますね。」とコメントした。また、産経新聞も電王戦FINALを総括した記事において「1秒間に数百万〜1000万手以上を読むコンピューター相手では、互角に終盤の寄せ合いに突入したらまず勝ち目はない。中盤も、棋士側が手筋や定跡通りに指していてもコンピューターは正確無比でミスはしない。過去2回の経験からプロ側は『序盤で過激に鬼手を連発し、中盤を飛ばして一気に終盤に持ち込む』作戦が有効と結論づけた」と報じた。
遠山雄亮は、2011年に将棋倶楽部24でのボンクラーズとの対局を分析し、コンピュータは人間よりもミスをしないため、乱戦になった場合はコンピュータの方が有利になるとしている。また、感情面で動揺したり、集中力が切れたりしないのも強さであるとしている。また、人間の注意力には限界があり、疲労や錯覚などでヒューマンエラーを起こす場合がある渡辺明は順位戦(1日制で持ち時間6時間)だと「だんだん眠くなってくる」と述べている。。一方、コンピュータは人間と違い肉体的な疲労がないため、持ち時間の長い将棋で終盤になると、疲労しないコンピュータが相対的に有利になる。
また、コンピュータは、プログラムにバグがない限り、二歩や二手指し等の反則手を指すことは皆無である。バグの例としては、2015年の電王戦FINAL第2局において、Seleneが角成らずの手を正しく認識できず、王手放置の反則負けをした事例がある。
Bonanza以降主流になった機械学習において、プロ棋士の対戦データをもとにした教師あり学習では、プロ棋士の対局ではほとんど見られない入玉模様の将棋を学習しにくい。入玉模様では、駒の配置に関する評価値が0に近い値になり、相入玉になった場合は目標が詰ますことから点数計算に変わるため、適切に判断できないことが多かった。2013年の第2回将棋電王戦第4局においては、相入玉に持ち込まれたPuella αは点数計算を正しく認識できず、結果として持将棋(引き分け)成立となった。
しかしながら、コンピュータが生成した膨大な数の局面を教師として学習したり、学習におけるパラメータを増加させて実戦が少ない局面の評価能力を向上させた結果、コンピュータ将棋の入玉模様は大幅に向上した。2015年の第25回世界コンピュータ将棋選手権では、コンピュータ将棋の公式戦で初めてSeleneが入玉将棋においてコンピュータ自身の読みと判断により宣言法による勝利を上げ、同大会の独創賞を受賞した。強豪ソフトにおける入玉将棋の強さと宣言法の実装はほぼ標準化されており、2016年の第4回電王トーナメントにおいても、ponanzaとやねうら王が1度ずつ入玉将棋において宣言法で勝利している。
プロ棋士の序盤研究の多くは公開されることがなく、ソフトは限られた情報を元に序盤戦術を構築していたため、新手に適切に対応できないことがあった。しかしponanzaのように、序盤を既存の定跡データに頼らないソフトも出現した。以降、ソフトの棋力向上による序盤の精度の向上や、人間の定跡に頼らない定跡を自力で作成する工夫などにより、コンピュータ将棋の序盤力は格段の向上を遂げた。
序盤の定跡データベースは平手戦に特化しており、プロ棋士の公式戦で指されなくなった駒落ち戦をコンピュータは苦手としていた。例えば、駒落ち特有の大局観を持ち合わせていないコンピュータは二枚落ちの上手を持っても穴熊に囲って自滅してしまうことがあった。
しかし、これも教師となる局面が少ないケースでの局面評価力を向上させることで改善が見られ、自らもアマ高段の棋力があるponanza開発者の山本一成は、2016年4月に二枚落ちでponanzaに連続して敗れたことを報告している。また、水匠U(2020)やAoba駒落ち(2021)など、上手を持って高段者に勝つ、駒落ちに特化したソフトの開発も行われた。
プロはアマチュア相手に駒落ちあるいは平手での指導対局を行うが、コンピュータが「うまく手抜きをして負けてあげる」などといったような指導対局については、研究は行われてきたものの、そのような対局が広く行われていない点で発展途上であり、この分野では人間に追いついていないとも言える。羽生善治によれば、北陸先端科学技術大学院大学では、いわゆる「接待将棋」(人間といい勝負をして、最後負けてくれるというソフト) の研究にチャレンジしているが、負け方があからさますぎないようにするのが難しいとしている。
また、羽生善治は別の取材で、「接待将棋を指すのって、難しいのです。接待将棋は、基本的に相手の人がどれくらいのレベルで、どれくらいの将棋を指すのかを推測できないとできない。力を加減することはできるのですけど、あからさますぎてバレバレになるのですぐわかっちゃう」「AIに仕事が奪われる、みたいな話もありますが、ぼくの答えはいつも決まっていて、『接待ゴルフのような仕事は絶対なくなりませんよ』って答えるようにしています(笑)」と意見を述べている。
2021年、互角に近い評価値の指し手を選ぶことで接待を行う、接待水匠が公開された。
コンピュータで全幅探索をしている場合、途中局面の善し悪しではなく最終的にどうなるかで全てのパターンを読むので、「一見ひどい手のため人間は検討対象に加えないが、実は良い手」を見落とさない長所がある。人間の場合、全てのパターンを読むのではなく直観、大局観を使って筋の良い手・悪い手を判別、検討対象を絞っているため、見落としをすることがある。
一方、ディープラーニング系ソフトは、"大局観"で指し手を絞っている。
水平線効果とは、読みの深さの限界により、手の選択肢の中で、のちに極端に不利となる手を選んでしまうこと。もしくは、小さな損を繰り返すことで、大きな損をする状態を先延ばしにし、本来よりももっと不利になってしまうこと。技術の発展により、水平線効果が見られることは少なくなっている。
対コンピュータ将棋に特化した戦法として「丸山スペシャル」というものがある。これは、基本的には自陣の歩を動かさず、守備に駒を配置したあとはひたすら手待ちして相手の時間切れを目指す戦法である。人間にとっては簡単に打開できる駒組みでも、コンピュータにとっては読む手順が難しい穴となっていることによる。この戦法を改良した「稲庭将棋」というソフトウェアは、2010年の第20回世界コンピュータ将棋選手権に出場し、一次予選を無敗で勝ち抜いた。稲庭将棋が出場した当時の世界コンピュータ将棋選手権は時間切れ負けで秒読みが無いため、有力な戦法となった(後に「持ち時間10分で切れたら1手10秒以内」→「持ち時間10分で1手指すごとに10秒加算」と変化し、この戦法で勝つことはできなくなっている)。第20回世界コンピュータ将棋選手権では、「新しい技術や工夫、面白い趣向を凝らして選手権を盛り上げたプログラム」に与えられる「独創賞」として、「丸山スペシャルをさらに進化させて実装し、コンピュータ将棋の弱点をあらわにした」ことを理由に稲庭将棋が選出された。
第2回将棋電王戦開催記念イベント「ニコニコ本社(原宿)で誰でもGPS将棋に挑戦! 勝てたら賞金100万円!!」で、ponanza開発者の山本一成が前述の稲庭将棋の戦術を使ってGPS将棋の無理攻めを誘う作戦(山本曰く「400手以上攻めないで待ってると、無理に攻めてくるバグを見つけた」)を取ろうとした。あまりにも時間がかかり、順番待ちの人が対局できなくなるために、明文化はされていなかったが、勝又清和の裁定によって引き分けとなった。なお、その後のイベントでは256手目まで指して決着がつかなければ引き分けなどのルールが明文化されている。
その他、通常あり得ない手を指すことにより、考察する分岐を省いて計算するコンピュータにバグのような挙動をさせることができる。基本的に同じ挙動をするコンピュータでは、相手に応じて指し手を変化させることのできる人間には不利になってしまう戦法である。
第2回将棋電王戦第5局の総括インタビューで三浦弘行は「事前の研究で、GPS将棋の弱点には気づきませんでしたか?」と質問されて「明らかな癖などは見つかりませんでした。でも逆に、それでよかったと思っています。もし見つかっていれば、そこを衝くべきかどうか思い悩んだでしょうから。弱点を衝いて勝ったとしても、それで勝ったといえるのかというところがありますので。ただ団体戦だから、本当はやりたくなくてもそうすべきだという考え方もありますし･･･難しいところです」と答えている。
高見泰地は「(自分が電王戦の対局者だったらどうするかとの問いに)まず貸し出されたソフトで本番と同じ環境・時間設定にして同じ作戦を試して、どのくらいの確率で使えるのか、もちろん研究はしますね。ただ使えたとしても、やはり『ハメ手』ではあるので、今回のような一発勝負のイベント対局ではいいと思うんですが、電王戦では(プロとしての)自尊心の問題も出てくると思います。難しいですね」と答えている。
電王戦FINALの第二局において永瀬拓矢がSeleneに対し「2七角不成」という通常あり得ない手を指した打ち歩詰めなどを避ける場合、稀に不成を選ぶ場合がある。ソフトウェアは角、飛、歩が成らない局面を省くことで探索効率を上げており、こういった手を指し、ソフトウェアに一から計算させることで持ち時間を使わせることができる。この対局の場合はSeleneに角不成を認識できないバグがあり、王手放置によって反則負けとなったただし、「不成」を指す前の局面は永瀬優勢で、仮に成ったとしても優勢は変わらないとする意見が大勢であった。それでも指した理由を、永瀬は「優勢になったと思ったが、万が一を考えて指した」「修正されているかもしれないと思っていた」としている。また、同年3月27日放送の『Session-22』にゲスト出演した際に、「敗勢になっていたら指したか?」という質問には「そのような場合は選ばなかっただろう」と答えている。この時、開発者は事前にバグを認識できていなかった。
電王戦FINALの第五局において阿久津主税があえて自陣に隙を作ることでコンピュータの「2八角」を誘いこの角は馬に成ることができるが、その後捕獲されてしまうAWAKEに勝利した(開発者による投了)。この戦法は、ponanza対策として以前から知られていた戦法の一つであり、コンピュータ将棋が短期的には有利と評価されても、長手数後に不利になることを読めない(計算コストの問題からその前に探索を打ち切る)ことに基づくコンピュータ将棋共通の弱点(水平線効果)を突いたものである。対局前に弱点は明らかになっていたが、プログラムの修正は認められていなかった。
コンピュータは局面の形勢を評価値で数値化して表す。
Ponanzaの場合、300点くらいで勝率6割、800点で勝率8割くらいとしている。
商用版のやねうら王に収録されているQhapaqの場合、評価値500点は勝率7割強を意味するのに対し、評価値-500点の勝率は2割未満である。
水匠の開発者の杉村達也はコンピュータ同士の対戦の場合、「評価値÷30+50=勝率」という関係が成り立つとしている。
コンピュータ将棋は振り飛車の価値を基本的に低く評価する。その結果として、コンピュータによる研究が深い藤井聡太二冠(2021年当時)に対して、居飛車党の棋士が研究されにくい振り飛車で挑んで勝利した事例もある。一方、振り飛車を好んで指すソフトも開発されている。
やねうら王の開発者の磯崎は「飛車を振るということで評価値が大きく落ちる。けど持久戦模様になった時は、一手の価値がそこまで大きくないので、最初に下がった分の評価値を維持できない」と述べている。
やねうら王の開発者の磯崎は2022年1月に「いまの将棋ソフト、人間からすると強くなりすぎて、ソフトの大会での先手勝率が高すぎることが問題になりつつある。例えば、先日の電竜戦では、先手勝率70.0%、後手勝率25.6%であった」と述べている。
脊尾詰(詰将棋専用)
2002年の第12回以降は毎年5月上旬のゴールデンウィーク期間中に開催されており、毎回約40種のプログラムが参加している。また、第16回以降の大会では、開催期間中、インターネットで棋譜のライブ中継が行われている。
世界コンピュータ将棋選手権の大会ルールに、対戦のためのプロトコルも定められており、2017年現在では対戦サーバを介してオクテットストリームで行うこととされている。なお、対戦サーバが利用できない場合など(あるいは、以前は)、シリアル(RS-232)通信や手入力の規定で対戦が行われる。持ち時間は15分だが、1手指すごとに持ち時間に5秒が加算されるフィッシャールールを採用している。
2013年の第一回から2017年の第五回まで、毎年秋に開催されていた。
2020年に第一回が開催された。以降、毎年11~12月に本戦が開催され、その他指定局面戦やハードウェア統一戦も開催されている。
将棋はお互いが1手ずつ指すゲームのため、指し手の選択のために局面評価が必要で、局面の有利不利に序列をつけるための評価関数が必要である。通常は評価関数は局面を実数化(高速化のために整数化)する関数を使う。探索では、評価関数を利用し、数手先の変化を読み、相手が最善を尽くしてきたときに、もっとも自分が有利になる手を探す。ここでいう「有利」は、相手の玉を詰ませられる、駒得になるなど、数値化できる基準で評価する。評価関数の作り方と何手先までを探索の対象とするかでコンピュータ将棋の強さが決まってくる。駒の損得を中心に、玉形や駒の働きなどを評価対象としているものが多い。
かつては、手作業で評価関数が作られていたが、Bonanzaの開発者保木邦仁は、機械学習によって評価関数を作成した。これによりこれまでの他のソフトが見落としていた(あるいは開発者が軽視していた)指し手に高い評価を与えることが可能となった。この「評価関数のパラメータの自動生成」は「ボナンザ・メソッド」と呼ばれ、コンピュータ将棋史上最大のブレイクスルーの一つと見なされている。
2009年に開催された第19回世界コンピュータ将棋選手権では、決勝に進出した8ソフトの内、シードの激指とYSSを除く6ソフトが「ボナンザ・メソッド」を採用した。この結果、激指は2勝5敗、YSSは1勝6敗と惨敗し、翌年の選手権では「ボナンザ・メソッド」を採用した。
機械学習には、過去のプロ棋士の対戦棋譜からの教師あり学習と自己対戦による強化学習がありえるが、2015年頃まではプロ棋士の棋譜を用いた教師あり学習が主流であった。教師あり学習の場合、プロ棋士の手を再現するというのが機械学習のテーマとなる。ミスの少なさ、読み手数の長さでプロ棋士を超えようとしている。教師あり学習の欠点として、入玉模様など過去のプロ棋士の対戦棋譜にあまり出てこないパターンが弱くなる問題がある。
かつてはプロ棋士の対戦棋譜が学習用教材として用いられていたが、自己対戦棋譜による強化に成功したNineDayFeverの登場以降、コンピュータ同士の対戦棋譜が重視されるようになっている。2016年以降はプロ棋士の棋譜を使わず、自ら棋譜を生成し数億~数十億局面から浅い探索での評価値を深い探索での評価値に近づけるように学習するNineDayFeverの強化学習が一般的になり、入玉の評価も大幅に改善された。
王を1つ以上含む三駒の組み合わせおよび位置関係から評価関数を作る方法。Bonanzaは2009年のVer. 4から採用している。YSSは王からの相対座標で三駒の組み合わせを計算している。また、4駒での組み合わせで計算しているソフトもある。
将棋の場合、平均着手可能手数は80通りもあるので、n手先までの局面数はおおよそ80^nという膨大な数になる。これを全て計算すると限られた時間内では深く先読みすることはできなくなる。そこで、実際に計算する局面数を少なくし、深く読めるようにすることを枝刈りと呼ぶ。
枝刈りには全局面を評価した場合の結果と正確に同じ値を返す枝刈りと、誤差を含む結果を返すことを許容することでより多くの枝刈りを行うものの2種類がある。前者を後ろ向き枝刈り、後者を前向き枝刈りと呼ぶこともある。
ある局面下で指すことが可能な手をしらみつぶしに読む手法(力まかせ探索)。探索法としては原始的でプログラミングも他と比べると単純だが、CPUに負荷がかかるため効率は悪いと考えられていた。しかしBonanzaの開発者である保木によれば、選択的な探索は選択を行う処理が複雑となり全幅探索よりも負荷がかかるとして、全幅探索をBonanzaに採用している。
ミニマックス法はチェス、将棋、リバーシ、チェッカー等の完全情報ゲームで次の手を決めるための基本アルゴリズム。数手先まで読み、その時点で評価関数により局面に点数(手番の方がプラス)をつけ、手番の方は評価値が最大の手を、手番ではない方は評価値が最小の手を選ぶとして、次の着手を選択する。局面の分岐数をN、先読みする深さをLとすると、評価が必要な局面数はN^Lとなる。
基本的にミニマックス法と同じだが、再帰的に局面の評価を行う関数を呼ぶときに、その時に判明している評価値の下限値(これをα値と呼ぶ)と上限値(これをβ値と呼ぶ)を引数として渡し、その範囲外を計算することは無駄なので、ミニマックス評価に於いて途中で得られた値がα値β値の範囲外の場合は評価を打ち切るアルゴリズム。ミニマックス評価で評価する局面数は N^L だが、αβ探索ではおよそ N^(L/2) となる。
激指などが採用している手法。探索時に、過去の対局データから、次の一手の実現確率を求め、実現確率の高い方をより深く探索する。激指は実現確率の計算に2004年にロジスティック回帰を採用した。
かつてはマシンを疎結合クラスタリングしても強くならず、あから2010の時は疎結合クラスタリング無しの重み付けを大きくしたが、2011年にボンクラーズが6台クラスタリングで優勝し、2012年は797台のGPS将棋が優勝した。ボンクラーズを開発した伊藤英紀は、もしボンクラーズが700台つかえるのであれば、レーティングが200-300程度上がるという見解を示している。レーティング差が200-300だと、期待勝率は(レーティングが高い方から見て)75-85パーセント程度となる。第2回 将棋電王戦第5局を振り返り、三浦弘行は、670台のGPS将棋に対して「私の勝算は5パーセントしかなかったんです」と語った。勝算が5%だとレーティング差500程度になる。
2010年以降からは、複数の思考エンジン間の合議(多数決)によって指し手を決める手法が研究されている。2009年に行なわれた第19回世界コンピュータ将棋選手権では、複数のBonanzaを搭載した「文殊」が3位という好成績を収めた。
2018年に開発された、局面の評価に浅いニューラルネットワークを使用するNNUEと呼ばれる評価関数手法は将棋ソフトで大きな成果を上げ、従来型ソフトの主流となった。2021年、NNUEはコンピュータチェスソフトのStockfishにも導入された。
また、2017年、AlphaZeroは囲碁AIで成功を収めたモンテカルロ木探索とディープラーニングにより好成績を残したと発表された。AlphaGoやAlphaZeroの登場以後、AlphaZeroの追試を目的としたAobaZeroや、AlphaGoに触発されて開発が始まったdlshogiなど、ディープラーニングを用いて探索を行う将棋ソフトが開発されるようになった。
2020年に開催された第一回電竜戦においては、探索部にdlshogiを採用したGCTが優勝を果たした。ディープラーニング系の将棋ソフトの登場によって、NNUEを含めBonanzaの手法をベースにすることが主流だったコンピュータ将棋の世界に根本的な革新がもたらされたとの見方もある。
やねうら王の開発者・磯崎元洋は、ディープラーニング探索を採用した将棋ソフトは「序盤がメチャ強いです。大局観が優れているので」とした上で、「GCTの大局観は人間と同じレベルに達している」と分析している。