ゲームで学ぶ探索アルゴリズム実践入門〜木探索とメタヒューリスティクス(ゲームデマナブタンサクアルゴリズムジッセンニュウモン キタンサクトメタヒューリスティクス)

ゲーム AI の技術要素には大きく分けて「ルール」「探索」「機械学習」の 3 つがあります。近年話題になることの多い機械学習ですが、機械学習だけでは遠い将来の状況を正確に読むことは難しく、特に探索がなければ真に強い AI は生まれません。また、ゲーム AI の技術を競う各種コンテストなどでは使用できるメモリ量やファイルの容量に制限が課され、機械学習を利用することが現実的ではないケースもあります。これは実務においても同様で、与えられた要件によっては今も探索技術が主要素となり得ます。本書は、この探索技術とそれを支えるアルゴリズムにフォーカスを当て、ゲーム AI を題材にその重要性と魅力を楽しく学ぶための入門書です。さまざまなゲームの種別に対応した探索アルゴリズムについて、動作のしくみと実装方法を丁寧に解説します。

探索アルゴリズムの教科書は抽象的な記述に終始しがちですが、本書はゲーム (迷路、パズル、対戦ゲーム) を題材にすることで、アルゴリズムが「何を解いているのか」を目に見える形で示す構成をとっています。著者の青木栄太はプログラミングコンテストのヒューリスティック部門で実績のある開発者で、理論だけでなく「どう実装すると速いか」という実践感覚が文章に反映されています。

前半は幅優先探索や深さ優先探索から始まり、ビームサーチ、モンテカルロ木探索 (MCTS) へと進みます。後半ではメタヒューリスティクス (焼きなまし法、遺伝的アルゴリズムなど) を取り上げ、厳密解を求められない組合せ最適化問題への実践的なアプローチを扱います。各章にゲームの実装例が添えられており、動かして結果を確認しながら読み進められます。

AtCoder Heuristic Contest (AHC) への参入書として読む人も多く、コンテストで必要な「時間制限の中でどれだけ良い解を見つけるか」という視点が根底にあります。競技プログラミングに限らず、スケジューリングや経路最適化など実務の組合せ問題にも通じる手法が身につく点が、本書の射程の広さです。