@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02007475,
 author = {シュエ,ジュウシュエン and 窪木,響大 and 池田,心},
 issue = {8},
 month = {Feb},
 note = {多くのゲームにおいて，AIプレイヤーは人間のトッププロを強さの面で凌駕している．近年は，単なる強化や汎用性向上とは別に，人間を楽しませたり教えたりすることを目的としたAIも注目されている．先行研究では，手加減の度合いと自然さのバランスを取る役割分担により，好ゲームを演出する接待碁AIが提案された．本稿では，この手法をもとに，相手プレイヤーの着手を“誘導”する手法を提案する．例えば，相手（生徒役）の着手における期待目数損失を計算し，その値が小さくなる着手を自分（先生役）が選びやすくすることで，「相手が自然に良い手を打てる碁」への展開誘導が可能になると考える．逆にすれば，「相手が失敗しやすい歯ごたえのある碁」への誘導も可能になると考える．本稿では，この期待目数損失に基づく誘導を一例として実装・評価する．相手着手の選択確率推定にはKataGoのHumanSLネットワークを用い，誘導対象として囲碁プログラムPachiを用いた．誘導の方針と強度を制御するパラメータを0.6（相手が自然に良い手を打てる），0.8，1.0（誘導なし），1.2，1.4（相手が失敗しやすい）と設定した．その結果，相手の平均目数損失は1.805，2.014，2.310，2.907，3.160と単調増加し，誘導効果が確認できた．},
 title = {人間プレイヤーの着手を誘導する囲碁AIに向けて},
 year = {2026}
}