2026/09/20AIjev-shogi-experiment

Jev将棋実験から見る「局所判断」と「読み」の境界

2026年9月18日に公開された栗林健太郎氏の実験は、Jevを将棋AIとして使った事例の中でも、対局条件と失敗の仕方が比較的よく記録されている。

実験の構成

対局相手はFairy-Stockfish。Jevは常に先手で、探索エンジンは使わず、Jev自身に指し手を選ばせている。

ただし、Jevに盤面だけを丸投げしているわけではない。コード側で合法手を列挙し、各候補について次のような事実を計算して説明へ入れている。

つまりJevに任されているのは、合法性や機械的 tactical fact の計算ではなく、それらを見た上でどの手を選ぶかである。

Skill Level -20 / -10 / 0 / 10 / 20 の5段階で対局し、Jevは -20 と -10 には最後まで詰ませて勝った。一方、0 / 10 / 20 には敗れた。

Skill Levelは人間の級・段位と直接対応しないため、「Jevは何級相当」とは言えない。

負けた対局では、玉を囲わないまま攻められ、中段や端へ逃げ、最後に詰まされる形が目立った。候補説明には駒損などの局所事実は入っているが、玉の安全性は十分表現されていなかった。

これは、stateに何を書くかがJevの“知能”の一部になることを示している。

作者はさらに、

という多段方式と、3手先まで読み進めてから評価する方式を試した。

しかし中以上には勝てなかった。

予測した相手の応手と実戦の一致は、

だった。

ここが重要である。Jevに複数回問い合わせても、相手手の予測自体が弱ければ、その先の局面評価は現実に現れない枝を評価しているだけになる。

この実験から少なくとも次の区別が必要になる。

したがって将棋でJevを使うなら、Jev自身に“読む”ことを期待するより、Jevの確率をmove orderingやpolicy priorとして利用し、通常の探索器と組み合わせる方が構造として自然である。