コンピュータ将棋 橋本 剛
  あらまし コンピュータ将棋は予想を上回る勢いで進化を遂げ、プロレベルまであと一歩のところまで来た。本稿ではその強さを象徴する話題を取り上げ、次に最新技術の紹介を探索、評価関数、詰み探索の順に行う。実現確率探索は人間に近い思考を実現する画期的な方法でブレークスルーとなった。2006年コンピュータ将棋選手権で初出場初優勝を果たしたBonanzaは、これまでの常識を覆す全幅探索と評価関数の学習でこの世界に衝撃を走らせた。今後はさらに進歩が加速すると予想され、名人を超える日もそう遠い未来ではないのかもしれない。
  キーワード コンピュータ将棋、探索、評価関数、詰み探索
     
コンピュータ囲碁 山下 宏
  あらまし 囲碁は中国で2000年以上も前に発明されたゲームです。ルールはいたって簡単、それでいて最高の難易度と最高の面白さを秘めています。しかもチェス、オセロ、将棋といった他のゲームが次々とコンピュータに制覇されていくなか、囲碁だけは難攻不落の砦として多くの研究者、プログラマを寄せ付けないでいるのです。ひょっとしたら今までとは違った何か別のアプローチが必要なのかもしれません。ここでは囲碁のルールから今までに試されてきた手法について紹介します。
  キーワード 囲碁、評価関数、探索、モンテカルロ法
     
パズルの解法 田中哲朗
  あらまし 計算機の進歩により、人間が解けるパズルを計算機に解かせることは困難な問題ではなくなってきた。プログラミング初級者への練習問題としてパズルを解くプログラムを作成させることは多いが、それよりは一歩進んだ求解アルゴリズムをいくつか紹介する。パズルを解くのではなく、面白いパズルの問題を作ることは現在でも研究の対象になっている。これらについても紹介する。
  キーワード パズル、プログラム、最適化問題、バックトラック、A*
     
完全情報ゲームとAND/OR木探索
岸本章宏
  あらまし 人工知能における問題の多くは、ある問題をいくつかの簡単な部分問題に分解し、その部分問題の一つを解くOR手続きと、すべての部分問題を解くAND手続きを行うAND/OR木探索へのモデル化が可能である。完全情報ゲームは、このようなAND/OR木探索が利用できる代表的な分野である。本論文では、ゲームを対象として発展してきたAND/OR探索アルゴリズムの概要と今後の展望について解説する。特に、現状で最も強力である証明数と反証数を用いた手法を中心にして取り扱う。
  キーワード 完全情報ゲーム、AND/OR木探索、証明数、反証数、df-pn
     
不完全情報ゲームの研究 作田 誠
  あらまし 不完全情報ゲーム研究の動向を以下の内容でレビューする。まず不完全情報ゲームがどういうものかを説明した後、研究の意義と重要性について触れる。次に研究手法として、ゲーム理論によるもの、相手モデル化によるもの、理論プログラミング、シミュレーションや探索を主体とした手法、完全情報問題として解く手法などを紹介する。最後に、スクラブル、ポーカーやブリッジ、麻雀、衝立将棋を始めとする主要な問題領域における現状と展望を示す。また新しいゲームであるDI将棋についても言及する。
  キーワード 不完全情報ゲーム、ゲーム理論、最適戦略、相手モデル化、モンテカルロシミュレーション
     
ロボカップ 野田五十樹
  あらまし サッカーなどの標準問題によりマルチエージェント・ロボット技術の評価を行おうとしているロボカップでは、不完全情報・不確実な環境におけるチームワークの善し悪しが重要課題となる。チームワークを形式化してそこにおける意志決定問題の計算量を解析すると、NEXP という現実的に計算が困難なクラスに属することが示される。一方、人間によるサッカーの戦術史を上記の形式化に則って見ていくと、計算量を抑えるさまざまな仕掛けが見えてくる。本稿ではこれらの対比から「チームワーク」をどのようにとらえるべきか、議論する。
  キーワード Multi-agent System, Teamwork, Complexity