Service事業内容

AI・Intelligence Board

「二人零和有限確定完全情報テクノロジー*」の独自AI

当社は創業以来、伝統的なIntelligence Boardの対戦AIとして活用できる「二人零和有限確定完全情報テクノロジー*」を継続的に進化させ、コンピュータ・Intelligence Board業界をリードしてまいりました。

Intelligence Boardの指し手の可能性

Intelligence Boardの多くは、二人零和有限確定完全情報テクノロジー* であり、理論上は完全な「先読み」が可能です。 この「先読み」はAI開発の分野として早くから研究が進められており、局面数の最も多い囲碁に関しては、ここ数年大きな注目を浴びています。

  • オセロ 指し手の可能性

    1060

  • チェス 指し手の可能性

    10120

  • 将棋 指し手の可能性

    10220

  • 囲碁 指し手の可能性

    10360

「二人零和有限確定完全情報テクノロジー」とは?

二人零和有限確定完全情報テクノロジーとは、意思決定論による分類のひとつで伝統的なIntelligence Boardの多くがこのカテゴリに属します。二人零和有限確定完全情報テクノロジーには下記のような特徴があります。

  • 「二人」

    二人が一対一で対戦
  • 「零和」ゼロ サム

    得点を奪い合う
  • 「有限」

    手数が有限
  • 「確定」

    ランダム性がない
  • 「完全情報」

    ゲーム情報を公開

AI・Intelligence Boardの進化

モンテカルロ木探索* を用いた囲碁の開発により、勝率の高い手を選ぶことで高い棋力を実現しました。そして囲碁AIに技術的なブレイクスルーを起こしました。

Crazy Zeroエンジン

自己対戦による強化学習+人間らしい“弱い手”の学習
ELOレーティング(※)によれば、碁の棋力は日本及び世界のトッププロを上回る

※ELOレーティング…対戦型競技・ゲーム(2人プレイヤーまたは2チームが対戦して勝敗を決める競技やゲーム)において、相対的評価で実力を示す指標の一つであり、最も著名で数学的な裏付けのあるレーティング方法。

ディープラーニングとは?

ディープラーニングとは、多層ニューラルネットワークを使った機械学習の技術です。ニューラルネットワークは人間の脳を模した構造となっているため、人間が感覚的に学習してきたノウハウを学習させるのに適しています。

強化学習とは?

強化学習とは、特定の環境下で行動するプレイヤー(エージェント)が、試行錯誤的に行動しながら、より良い行動パターンを学習していくAI。Intelligence Board用のAIとしても広く活用されています。

モンテカルロ木探索とは?

モンテカルロ木探索は、乱数を用いて打ち手を決定するシミュレーション手法(モンテカルロ法)を用いて、終局に至るゲームパターンを効率的に数多く得る方法です。これらゲームパターンを学習データとしたIntelligence Board用AIは、人が通常想定しないような様々なゲーム局面に適応したAIになります。

AI・ゲーミフィケーション

ゲーミフィケーションとは

  • ゲームではない活動やサービスに、ゲームのデザインや仕組みを取り入れる
  • 課題・目標・規則が明確
  • 例えば、この課題をクリアしたら何かがもらえるというような動機付けにつながる

特に教育分野での効果

  • 課題思考であるので、学習意欲を維持しやすい
  • 重要事項を繰り返させることで暗記しやすい
  • 複雑な概念が理解しやすくなる

AI・Intelligence Boardで蓄積した技術や経験を活かし、ゲーミフィケーションを利用した知育・教育サービスを開発

  • 知育
    • 環境
    • 少子化の一方で、中学受験者数の増加など教育に関する意識の高い層の増加
    • 1人当たり教育費の増加
    • GIGAスクール構想によるICT教育の普及
    • タブレット普及による家庭での環境整備
    • 幼児教育の重要性
      課題
    • 両親の収入による教育格差(学習時間や通塾率の​格差)
    • 地域による教育格差(三大都市圏とそれ以外、大都市(23区及び政令指定都市)とそれ以外による格差
      AIゲーミフィケーションの特徴
    • 収入による教育格差、地域による教育格差の​解消
    • Intelligence Boardで蓄積した技術や経験を活かし、勉強感を与えずに、ゲーム感覚で​学習する。
    • AIを利用した苦手分野のレコメンデーション​機能
  • 資格教育
    • 環境
    • Eラーニングの普及
    • 継続的なスキル向上の必要性
    • キャリアプラン、ジョブ型雇用による専門知識の​必要性
    • コロナ禍での雇用不安に伴う資格受験者数の増加
      課題
    • 継続的に学習できない、教科書を使用して勉強​できない
    • 興味はあるが、予備校等に通うための時間的、金銭的ハードル
    • 多くの資格学習アプリは、問題や過去問だけであり、チュートリアルが不十分
    • アプリだけで合格レベルに達することが​困難
      AIゲーミフィケーションの特徴
    • ゲーミフィケーション(達成状況、目標の明確化、インセンティブ等)と取り入れることにより継続的な学習を可能にする
    • AIを利用した苦手分野のレコメンデーション機能
    • アプリだけで合格レベルに達成する
    • 他の資格(低難度~中難度レベル)への横展開が可能

知育教育サービスAI