オセロAIを作り、世界top50位内まで育てた話

個人がオセロAIを研修で作ったあと、CodinGameという競技プラットフォームで改善を重ねた話だ。最初のPython版は390位だったが、改善と言語移行を経て44位まで順位を上げたという。素人目には「すごい改善だ」と映るが、この記事が本当に面白いのはそこではない。

注目すべきは、改善の過程そのものだ。著者は「複数の変更を一気に入れてしまうと、何が効いたのか分からなくなる」と指摘し、改善そのものを測定する仕組みを先に作った。新旧AIの対戦結果、勝数、到達深度、完全読み完了の有無など、客観的な数値を並べて比較する。この地味な作業こそが、改善の加速を生んだ。更に重要なのは、問題が時間から生じたことだ。深く読みたいが計算量が足りない。ここでC++への移行を決めたが、単なる言語変更ではなく「限られた計算資源をどう配分するか」という問題への転換だった。序盤は定石、中盤は探索、終盤は完全読みと、段階ごとに戦略を変える。これは実務のAI導入の縮図である。

AIの強さだけでなく、改善を測定する仕組みと、制約条件の中での最適配置が本物の競争力を生む。中小企業がAIを導入するときも同じ罠に陥りやすい。最新の大規模モデルを選べば強いと思い込むが、実務的には「その施策が本当に何をもたらすのか」を測定する仕組みが先だ。改善できないのは、測定できていないからである。