@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00180991,
 author = {石川, 純平 and 中山, 泰一},
 book = {第79回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {将棋やチェスなどの人工知能(AI)については古くから研究され、現在これらゲームのAIはプロの人間を打ち負かすまでに至っている。将棋はプロ棋士の対局の棋譜が数多く存在し、機械学習の教師データが不足しない点で研究題材として優れているが、例えば「駒落ち」「10分切れ負け」といった特殊なルールでは十分な数のプロ棋士の棋譜が無いため、一般のプレイヤの棋譜を教師データとして用いる必要が出てくる。しかし、こうした棋譜にはプロ棋士の棋譜と違い、教師データとして適切でないものが数多く含まれると考えられる。本研究では、この「適切でない棋譜」がどれほどの割合で存在するのか調べ、これを抽出して機械学習の教師データから排することで、どの程度AIに影響があるのかを検証した。},
 pages = {459--460},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {ゲームの機械学習に用いる対戦譜の抽出方法},
 volume = {2017},
 year = {2017}
}