@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00225274,
 author = {廣瀬, 雄一 and 和賀, 正樹 and 末永, 幸平},
 issue = {13},
 month = {Mar},
 note = {将棋 AI は近年目覚ましい成果を上げており，プロ棋士による将棋の研究にも用いられるようになってきている．一方で，将棋 AI の選ぶ指し手については解釈可能性が低いという問題点がある．解釈可能性を向上させることにより，将棋研究における将棋 AI の有用性が向上すると期待される．本研究では，将棋 AI である dlshogi の評価関数の feature attribution に基づく解釈可能性向上手法を提案する．dlshogi は入力特徴量として，各マスにどの駒があるか，どのような利きがあるかなどの，解釈が容易な盤面情報を用いている．本研究では，与えられた指し手にとっての各特徴量の貢献度を数値化する手法を提案する．提案手法は SARFA と呼ばれる各特徴量の関連度と特異度から貢献度を算出する手法の拡張となっている．本手法をいくつかの棋譜に適用した．本論文ではその有用性と改善点について議論する．},
 title = {Feature Attributionを用いたdlshogiの指し手の解釈可能性向上手法},
 year = {2023}
}