@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00175336,
 author = {猪原, 弘之 and 小山, 聡 and 栗原, 正仁 and Hiroyuki, Ihara and Satoshi, Oyama and Masahito, Kurihara},
 book = {ゲームプログラミングワークショップ2016論文集},
 month = {Oct},
 note = {ゲームAIはコンピュータ黎明期から盛んに研究されており，コンピュータが扱いやすいものから順に研究していく意味で特に完全情報ゲームの研究が中心だった．しかし，チェス，将棋，囲碁などの主要な完全情報ゲームにおける研究は人間のトッププロよりも高い実力が発揮できるレベルまでに達し，単純に強いだけの完全情報ゲームのAIを作る研究は終焉を迎えつつある．そこで，本稿では数多くある不完全情報ゲームの中でも，盛んに研究されているポーカーや麻雀などにないゲーム特性を持ったポケモン対戦を対象として，そのゲームが持つ特徴を紹介し，それぞれ異なる工夫を施したいくつかのUCTアルゴリズムの有効性を検証した．その結果，ポケモン対戦でUCTの実力を一番引き出す方法が分かったが，モンテカルロ法とUCTの実力に有意差がなく，ポケモン対戦にはUCTアルゴリズムが有効とは言えない可能性があることが分かった．, The study of perfect information games attracted a lot of attention in the field of game AI. Recently, however, the study of major perfect information games such as chess, shogi, and the game of Go, has almost reached its goal, because their game AI became stronger than human top professionals. What should be our next goal? In this paper, we introduce Pokémon, which has unique characteristics other imperfect games do not have and evaluate the effectiveness of UCT algorithms for Pokemon Battles. The results show that there are no significant differences between the Monte Carlo method and the UCT algorithms in effectiveness, and there is a possibility that the UCT algorithms are not effective for Pokemon Battles.},
 pages = {44--48},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {ポケモン対戦に対するUCTアルゴリズムの有効性の調査},
 volume = {2016},
 year = {2016}
}