AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から『AIを入れろ』と言われて困っているのです。三人麻雀のAIについて面白い論文があると聞きましたが、うちのような現場で役に立つのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！三人麻雀、SanmaのAI研究は戦略が変わるため学びが多いです。結論を先に言うと、この論文は『限定された情報での意思決定の設計方法』を示しており、業務での部分最適化に応用できるんですよ。
限定された情報での意思決定、ですか。うちの現場でも全ての情報が揃うわけではありません。具体的には何が新しいのですか？
要点は三つです。1) 3人制のゲーム特性を反映するデータ設計、2) 行動ごとに専用の畳み込みモデルを事前学習する実務的な分割、3) 自己対戦で戦略を磨く強化学習の組合せ。これで『不確実で攻める場面』を学ばせやすくなりますよ。
なるほど。行動ごとにモデルを作るというのはコストがかかりませんか。導入時の投資対効果が気になります。
良い質問です。ここでは『分割して学ぶ』ことで初期の学習が安定し、短期間で実用的な振る舞いが得られる点が利点です。費用対効果を高めるために、最初は最も影響の大きい『捨て牌（discard）の意思決定』だけを優先する運用もできますよ。
それは要するに、まず効果が大きい部分に限定して導入して様子を見る、という段階的な取り組みが現実的だということですか？
そうですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは核心を絞って投資し、得られた振る舞いを現場のルールに合わせて微調整する。それを繰り返すことで導入リスクを小さくできるのです。
自己対戦というのは人手で学習させるのですか。それとも外部データを使うのですか。現場データの保護も心配です。
自己対戦はシミュレート環境でAI同士を戦わせる手法です。これなら機密データを外に出さずとも学習可能ですし、現場固有のルールもシミュレータに組み込めます。安心できる形で進められるんです。
分かりました。最後に私の方で説明する際に役立つポイントを3つにまとめてもらえますか。会議が短いときに使いたいものですから。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。1) 重要な意思決定だけ先行導入して効果を確かめること、2) シミュレーション自己対戦で安全に学習させること、3) モデルを役割ごとに分けて段階的に最適化すること。これで本番のリスクを抑えられますよ。
分かりました。要は『まずは投資対効果が見えやすい一部分にAIを入れ、安全なシミュレーションで学習させ、段階的に広げる』ということですね。自分の言葉で言うとそういうことです。
