モンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

モンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search）

モンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search）は、ゲームや意思決定の問題で、「最善の手」を見つけるための探索アルゴリズムです。
特に囲碁や将棋など、選択肢が膨大な場面で有効で、AlphaGoでも使用されたことで有名です。

モンテカルロ木探索の特徴は下記の通りです。

• 完全な読み切り（全通りの探索）が困難な問題に対して有効

• 計算資源に応じて性能が上がる（「思考時間」が長いほど強くなる）

• ランダムにプレイアウト（試し打ち）して「良さそうな選択肢」を見つける

モンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search）の４ステップ（基本ループ）

1. 選択（Selection）
   → すでに探索済みの木から、次に探索するノードを選ぶ（例：UCB1でバランス調整）

2. 展開（Expansion）
   → 新しい選択肢（ノード）を木に追加する

3. シミュレーション（Simulation）
   → そのノードからランダムにゲームを最後までプレイして勝敗を見る（モンテカルロ法）

4. バックプロパゲーション（Backpropagation）
   → シミュレーション結果（勝ち・負け）を親ノードに伝えて評価を更新

このプロセスを何千回、何万回と繰り返して、最も勝率が高い選択を見つけます。

モンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search）関連用語

モンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search）に関連する単語は以下の通りです。

モンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search）やさしい解説

モンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search）は、「どの選択肢が良さそうか、試しに何回もシミュレーションしてみる方法」です。

例えば、遊園地で「どのアトラクションに行くのが一番楽しいか」を決めたいとします。
全部行く時間はないけど、いくつか試してみて、一番よかったところにまた行くような感じです。

AIもこれと同じで、「この手を打ったらどうなるか？」をランダムに何度も試して、「勝てそうな手」を選んでいくわけです。

AI関連の用語集【まとめ】

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