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大規模言語モデルQiita 機械学習掲載日時: 2026年10月29日 10:01

麻雀AI「v3」、人間の打牌一致率77.81%

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麻雀AI「v3」、人間の打牌一致率77.81%

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    個人開発の麻雀AI「v3」は、天鳳の2009〜2024年の牌譜16年分で学習し、人間が実際に切った牌を当てる一致率(Top-1)77.81%、Top-3で97.65%を記録した。

  2. なぜ重要か

    麻雀AIの設計として新しい選択肢を示す内容とみられる。

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背景と解説

麻雀AIの世界では、Microsoft Research AsiaのSuphxが2020年に天鳳で安定段位8.74段に達したと報告され、強化学習を組み合わせる手法が注目された。今回のv3は、そのSuphxが人間の牌譜で学ぶ段階に当たる部分を、CNNではなくTransformerで作り直したものだ。Suphxは34種類の牌×838個の特徴表をCNNで読み、100個以上の先読み特徴を人が設計して入力する。v3は牌と出来事を1本の系列にし、枚数や河といった生に近い情報だけで学習する。派生特徴を足しても精度差が0.1ポイント未満だったといい、この入力規模ならTransformerが自ら関係を導いている可能性がある。強化学習をしていないため人間の悪い打牌もまねる点は限界として挙げられている。

よくある質問
v3はどんな仕組みで麻雀を打ちますか?
局面を「局情報1個・牌37個・イベント最大128個」のトークン列に変換し、Transformer6層で読ませて、牌ごとに切るスコアを出す仕組みである。
Suphxとの違いは何ですか?
SuphxはCNNを使い強化学習も行うが、v3はTransformerを使い人間の模倣学習のみである。入力の作り方も、Suphxは人が設計した先読み特徴を多数入れるのに対し、v3は入れていない。
77.81%は強いという意味ですか?
いいえ。人間の打牌との一致率であり、強さそのものではない。対局エンジンには未接続で、強さは未測定である。
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