【G検定】探索木とは？場合分けを木構造で表す考え方と探索の基本を解説
2026年5月12日
迷路を解くとき、分かれ道に来るたびに「右へ行く場合」「左へ行く場合」と枝分かれを書き出していくと、可能性の全体が1本の「木」の形に整理できます。この木こそが探索木で、コンピュータによる問題解決の最も基本的な道具です。この記事では探索木の考え方をやさしく解説します。
【G検定】STRIPSとは？前提条件・行動・結果で計画を立てるプランニング手法を解説
2026年5月12日
ロボットに「隣の部屋の箱を取ってきて」と頼んだとき、ロボットはどうやって「ドアまで移動→ドアを開ける→部屋に入る→箱をつかむ」という段取りを自分で組み立てるのでしょうか。その古典的な答えがSTRIPSです。この記事では、プランニングの代表的手法STRIPSをやさしく解説します。
【G検定】SHRDLUとは？積み木の世界で言葉を理解した初期AIをわかりやすく解説
2026年5月12日
「赤いブロックを青い箱の上に置いて」と英語で頼むと、画面の中のロボットアームが本当にそのとおり動く——SHRDLUは、1970年前後にそれを実現してみせた伝説的なAIシステムです。この記事では、SHRDLUが何をしたのか、なぜAIの歴史で重要なのかをやさしく解説します。
【G検定】Mini-Max法とは？相手の最善手を前提に打つゲーム木探索をわかりやすく解説
2026年5月12日
将棋やチェスのAIは、どうやって「次の一手」を決めているのでしょうか。その最も基本となる考え方がMini-Max法です。「相手は必ず最善手を打ってくる」という厳しめの前提を置いて、自分にとって最も有利な手を逆算する——ゲームAIの原点となる探索手法を解説します。
【G検定】αβ法とは？Mini-Max法の無駄な探索を枝刈りする仕組みをわかりやすく解説
2026年5月12日
ゲームAIの基本戦略Mini-Max法には、「すべての盤面を調べるので計算量が膨大になる」という泣きどころがあります。そこで「調べても結論が変わらない枝は、途中で切り捨てよう」と改良したのがαβ法です。αカットとβカットという2つの枝刈りを、初心者向けにていねいに解説します。