あるゲーム開発者が、将棋のAIをMini-Max法で作った。先読みを深くすると1手の計算に時間がかかりすぎるため、αβ法を導入することにした。αβ法の導入に関する説明として、最も不適切なものを1つ選べ。
1つ選んでください
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解説
正解C
ポイント
αβ法は結果に影響しない枝だけを刈るため、Mini-Max法と同じ評価値をより少ない計算量で求められます。
選択肢ごとの解説
- A
適切
αβ法はMini-Max法の探索を効率化する方法で、手の評価のしかたは変えません。自分の手番では評価値が最大の手を、相手の手番では最小の手を選ぶという前提は同じです。
- B
適切
αβ法は、調べても結果が変わらないと確定した枝の探索を打ち切ります。これを枝刈りといいます。浮いた計算時間を使えば、同じ時間でより深い手数まで読めます。
- C
不適切 ◯ 正解
αβ法が刈るのは、根の評価値に影響しないことが確定した枝だけです。そのため、同じ深さまで読めば、根の評価値はMini-Max法とまったく同じになります。精度を犠牲にする手法ではありません。
- D
適切
αβ法の効率は、手を調べる順番に左右されます。良い手を先に調べるほど、ほかの手を早く打ち切れます。逆に悪い順番では、枝刈りがほとんど起こりません。
試験での狙われ方
枝刈りによって結果が変わるかどうか、何が減るのか（計算量か精度か）を問う形がよく見られます。
関連用語
参考
- G検定 試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版 （技術分野 項目3 探索・推論） 2026年10月30日閲覧
- Knuth and Moore, An analysis of alpha-beta pruning (1975) 2026年10月30日閲覧