JP2021128309A - 将棋対局評価判定装置、将棋対局評価判定方法、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】過去の対局結果を統計的に解析して対局者の傾向等を客観的に把握可能な将棋対局評価判定装置を提供する。【解決手段】棋譜データ取得手段１１、対局解析評価手段１２、パターン判定手段１３、評価判定データ蓄積手段１４、及び、評価判定データ出力手段１５を含み、棋譜データ取得手段１１は、将棋の複数の対局の棋譜データを取得し、対局解析評価手段１２は、棋譜データを基に、対局毎の対局結果を解析して対局評価データを生成し、パターン判定手段１３は、予め定義されたパターンを参照して、対局毎にパターンを検出してパターン判定データを生成し、評価判定データ蓄積手段１４は、対局評価データ及びパターン判定データを対局毎に蓄積し、評価判定データ出力手段１５は、評価判定データ蓄積手段１４に蓄積された対局評価データ及びパターン判定データを基に統計処理して評価判定データを生成して出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、将棋対局評価判定装置、将棋対局評価判定方法、プログラム及び記録媒体に関する。

将棋は、従来から人気のある伝統的なボードゲームであり、最近は、実際の将棋盤と駒を使用した将棋に代えて、コンピュータを利用した将棋ゲーム機が各種市販されている。特許文献１には、実際の将棋の対戦に近いような臨場感のある将棋ゲーム機が開示されている。

特開２０１１−１５６１３３号公報

将棋は、トレーニングすることで実力が付き強くなることができるゲームである。このため、将棋の教則本等が多種類発行されている。しかしながら、将棋の定石等を指導する本等は存在するが、過去の対局結果を統計的に解析して対局者の傾向等を客観的に把握できる技術が無かった。

そこで、本発明は、過去の対局結果を統計的に解析して対局者の傾向等を客観的に把握可能な将棋対局評価判定装置及び将棋対局評価判定方法の提供を目的とする。

前記目的を達成するために、本発明の将棋対局評価判定装置は、
棋譜データ取得手段、対局解析評価手段、パターン判定手段、評価判定データ蓄積手段、及び、評価判定データ出力手段を含み、
前記棋譜データ取得手段は、将棋の複数の対局の棋譜データを取得し、
前記対局解析評価手段は、前記棋譜データを基に、対局毎の対局結果を解析して対局評価データを生成し、
前記パターン判定手段は、予め定義されたパターンを参照して、対局毎にパターンを検出してパターン判定データを生成し、
前記評価判定データ蓄積手段は、前記対局評価データ及び前記パターン判定データを対局毎に蓄積し、
前記評価判定データ出力手段は、前記評価判定データ蓄積手段に蓄積された前記対局評価データ及び前記パターン判定データを基に統計処理して評価判定データを生成して出力する装置である。

本発明の将棋対局評価判定方法は、
棋譜データ取得工程、対局解析評価工程、パターン判定工程、評価判定データ蓄積工程、及び、評価判定データ出力工程を含み、
前記棋譜データ取得工程は、将棋の複数の対局の棋譜データを取得し、
前記対局解析評価工程は、前記棋譜データを基に、対局毎の対局結果を解析して対局評価データを生成し、
前記パターン判定工程は、予め定義されたパターンを参照して、対局毎にパターンを検出してパターン判定データを生成し、
前記評価判定データ蓄積工程は、前記対局評価データ及び前記パターン判定データを対局毎に蓄積し、
前記評価判定データ出力工程は、前記評価判定データ蓄積工程で蓄積された前記対局評価データ及び前記パターン判定データを基に統計処理して評価判定データを生成して出力する方法である。

本発明によれば、過去の対局結果を統計的に解析して対局者の傾向等を客観的に把握可能である。このため、本発明を用いれば、対局者の傾向等を客観的に把握した上で、トレーニングすることができ、効率よく将棋の実力を向上させることができる。

図１は、実施形態１の将棋対局評価判定装置の構成の一例を示すブロック図である。 図２は、実施形態１の将棋対局評価判定装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。 図３は、実施形態１の将棋対局評価判定装置における処理の一例を示すフローチャートである。 図４は、実施形態１におけるテキスト形式で開かれた棋譜データの一例を示す模式図である。 図５は、実施形態１におけるログイン画面の一例を示す模式図である。 図６は、実施形態１におけるパーソナルデータ画面の一例を示す模式図である。 図７は、実施形態１において生成される対局評価データの一例を示す模式図である。 図８は、実施形態１におけるパターンの定義方法を説明する模式図である。 図９は、実施形態１における評価判定データの出力例を示す模式図である。 図１０は、実施形態１における評価判定データの出力例を示す模式図である。

本発明の将棋対局評価判定装置において、
前記棋譜データ取得手段による複数の対局の棋譜データの取得は、
前記棋譜データをテキスト形式で開き、前記テキスト形式のデータから、
対局日時、棋戦、手合割、先手後手、各指し手、持ち時間、及び、対戦結果の各情報を取得することにより実施される、
という態様であってもよい。ただし、本発明の将棋対局評価判定装置は、この態様に限定されるものではなく、例えば、前記棋譜データのファイル形式としては、ｋｉｆ形式（Ｂｏｄ形式）、ｋｉ２形式（伝統形式）、ｃｓａ形式、ｓｆｅｎ形式等が挙げられ、これらは、テキスト形式で開かれてもよいし、テキスト形式以外の形式で開かれてもよい。本発明の将棋対局評価判定装置には、前述のファイル形式の中でも、ｋｉｆ形式（Ｂｏｄ形式）、ｓｆｅｎ形式が好適である。

本発明の将棋対局評価判定装置において、
前記対局解析評価手段は、指し手評価スコア生成手段、好手悪手判定手段、及び、詰め将棋判定手段の少なくとも一つの手段を含み、
前記指し手評価スコア生成手段は、対局の指し手毎に評価スコアデータを生成し、
前記好手悪手判定手段は、対局の指し手毎に好手及び悪手のいずれに該当するかを判定した好手悪手判定データを生成し、
前記詰め将棋判定手段は、詰め将棋における指し手の正解及び不正解を判定して正答率を求めた詰め将棋判定データを生成し、
前記対局評価データは、前記評価スコアデータ、前記好手悪手判定データ、及び、前記詰め将棋判定データの少なくとも一つを含む、
という態様であってもよい。

本発明の将棋対局評価判定装置において、
前記対局解析評価手段は、指し手候補生成手段を含み、
前記指し手候補生成手段は、対局における指し手候補を候補手として自動生成し、
前記指し手評価スコア生成手段は、対局の前記候補手毎に評価スコアデータを生成する、
という態様であってもよい。

本発明の将棋対局評価判定装置において、
前記パターン判定手段による前記パターンの検出は、対局毎において、戦型及び囲いの少なくとも一方の検出である、
という態様であってもよい。

本発明の将棋対局評価判定装置において、
前記評価判定データ出力手段は、グラフ出力手段を含み、
前記グラフ出力手段は、グラフデータを出力可能であり、
前記グラフデータは、横軸が対局の進行を示す軸であり、縦軸が評価判定データの評価判定を示す軸であり、
前記グラフ出力手段は、複数の対局の手数を一つのグラフの横軸に収まるように調整して評価判定データの評価判定結果をグラフの縦軸方向に出力可能である、
という態様であってもよい。

本発明の将棋対局評価判定装置において、
前記グラフ出力手段が出力するグラフデータの横軸が、対局開始から対局終了までの間を多段階の場面に分けられている、
という態様であってもよい。

本発明の将棋対局評価判定方法において、
前記棋譜データ取得工程における複数の対局の棋譜データの取得は、
前記棋譜データをテキスト形式で開き、前記テキスト形式のデータから、
対局日時、棋戦、手合割、先手後手、各指し手、持ち時間、及び、対戦結果の各情報を取得することにより実施される、
という態様であってもよい。ただし、本発明の将棋対局評価判定方法は、この態様に限定されるものではなく、例えば、前記棋譜データのファイル形式としては、ｋｉｆ形式（Ｂｏｄ形式）、ｋｉ２形式（伝統形式）、ｃｓａ形式、ｓｆｅｎ形式等が挙げられ、これらは、テキスト形式で開かれてもよいし、テキスト形式以外の形式で開かれてもよい。本発明の将棋対局評価判定方法には、前述のファイル形式の中でも、ｋｉｆ形式（Ｂｏｄ形式）、ｓｆｅｎ形式が好適である。

本発明の将棋対局評価判定方法において、
前記対局解析評価工程は、指し手評価スコア生成工程、好手悪手判定工程、及び、詰め将棋判定工程の少なくとも一つの工程を含み、
前記指し手評価スコア生成工程は、対局の指し手毎に評価スコアデータを生成し、
前記好手悪手判定工程は、対局の指し手毎に好手及び悪手のいずれに該当するかを判定した好手悪手判定データを生成し、
前記詰め将棋判定工程は、詰め将棋における指し手の正解及び不正解を判定して正答率を求めた詰め将棋判定データを生成し、
前記対局評価データは、前記評価スコアデータ、前記好手悪手判定データ、及び、前記詰め将棋判定データの少なくとも一つを含む、
という態様であってもよい。

本発明の将棋対局評価判定方法において、
前記対局解析評価工程は、指し手候補生成工程を含み、
前記指し手候補生成工程は、対局における指し手候補を候補手として自動生成し、
前記指し手評価スコア生成工程は、対局の前記候補手毎に評価スコアデータを生成する、
という態様であってもよい。

本発明の将棋対局評価判定方法において、
前記パターン判定工程における前記パターンの検出は、対局毎において、戦型及び囲いの少なくとも一方の検出である、
という態様であってもよい。

本発明の将棋対局評価判定方法において、
前記評価判定データ出力工程は、グラフ出力工程を含み、
前記グラフ出力工程は、グラフデータを出力可能であり、
前記グラフデータは、横軸が対局の進行を示す軸であり、縦軸が評価判定データの評価判定結果を示す軸であり、
前記グラフ出力工程は、複数の対局の手数を一つのグラフの横軸に収まるように調整して評価判定データの評価判定結果をグラフの縦軸方向に出力可能である、
という態様であってもよい。

本発明の将棋対局評価判定方法において、
前記グラフ出力工程で出力するグラフデータの横軸が、対局開始から対局終了までの間を多段階の場面に分けられている、
という態様であってもよい。

本発明のプログラムは、本発明の将棋対局評価判定方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明の記録媒体は、本発明のプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

本発明の実施形態について図を用いて説明する。本発明は、以下の実施形態には限定されない。以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用でき、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。

［実施形態１］
図１は、本実施形態の将棋対局評価判定装置１の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、将棋対局評価判定装置１は、棋譜データ取得手段１１、対局解析評価手段１２、パターン判定手段１３、評価判定データ蓄積手段１４、及び、評価判定データ出力手段１５を含む。本発明の将棋対局評価判定装置は、例えば、サーバに組み込まれていてもよい。また、本発明の将棋対局評価判定装置は、例えば、本発明のプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であってもよい。

図２に、将棋対局評価判定装置１のハードウエア構成のブロック図を例示する。図２に示すように、将棋対局評価判定装置１は、例えば、ＣＰＵ（中央演算処理装置）１０１、メモリ１０２、バス１０３、記憶手段１０４、入力装置１０５、表示装置１０６、通信デバイス１０７等を有する。将棋対局評価判定装置１の各部は、例えば、それぞれのインタフェース（Ｉ／Ｆ）により、バス１０３を介して相互に接続されている。

ＣＰＵ１０１は、将棋対局評価判定装置１の全体の制御を担う。将棋対局評価判定装置１において、ＣＰＵ１０１により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。具体的には、例えば、ＣＰＵ１０１が、棋譜データ取得手段１１、対局解析評価手段１２、パターン判定手段１３、及び、評価判定データ出力手段１５として機能する。本発明において、ＣＰＵに代えてＧＰＵ等の他の演算処理装置を用いてもよい。

バス１０３は、例えば、外部機器とも接続できる。前記外部機器は、例えば、管理者の端末（ＰＣ、サーバ、スマートフォン、タブレット端末等）、ユーザの端末（ＰＣ、スマートフォン、タブレット端末等）、外部記憶装置（外部データベース等）、プリンター等があげられる。将棋対局評価判定装置１は、例えば、バス１０３に接続された通信デバイス１０７により、通信回線網に接続でき、前記通信回線網を介して、前記外部機器と接続することもできる。前記通信回線網は、特に制限されず、公知のネットワークを使用でき、例えば、有線でも無線でもよい。前記通信回線網は、例えば、インターネット回線、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）、電話回線、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷｉＦｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）等が挙げられる。

メモリ１０２は、例えば、メインメモリ（主記憶装置）が挙げられる。前記メインメモリは、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）である。また、メモリ１０２は、例えば、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）であってもよい。ＣＰＵ１０１が処理を行う際には、例えば、後述する記憶手段１０４に記憶されている本発明のプログラム等の種々の動作プログラムを、メモリ１０２が読み込み、ＣＰＵ１０１は、メモリ１０２からデータを受け取って、プログラムを実行する。

記憶手段１０４は、例えば、前記メインメモリ（主記憶装置）に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。前述のように、記憶手段１０４には、本発明のプログラムを含む動作プログラムが格納されている。また、記憶手段１０４は、例えば、評価判定データ蓄積手段１４として機能する。記憶手段１０４は、例えば、記憶媒体と、前記記憶媒体に読み書きするドライブとの組合せであってもよい。前記記憶媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、ＨＤ（ハードディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＭＯ、ＤＶＤ、フラッシュメモリー、メモリーカード等が挙げられ、前記ドライブは、特に制限されない。記憶手段１０４は、例えば、記憶媒体とドライブとが一体化されたハードディスクドライブ（ＨＤＤ）であってもよい。

将棋対局評価判定装置１は、例えば、さらに、入力装置１０５、表示装置１０６を有する。入力装置１０５は、例えば、タッチパネル、キーボード、マウス等である。表示装置１０６は、例えば、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ等が挙げられる。

将棋対局評価判定装置１において、メモリ１０２及び記憶手段１０４は、管理者からのアクセス情報及びログ情報、ユーザからのアクセス情報及びログ情報、及び、外部データベース（図示せず）から取得した情報を記憶することも可能である。

次に、本実施形態の将棋対局評価判定方法の一例を、図３のフローチャートに基づき説明する。本実施形態の将棋対局評価判定方法は、例えば、図１及び図２に示す将棋対局評価判定装置１を用いて、次のように実施する。なお、本実施形態の将棋対局評価判定方法は、図１及び図２に示す将棋対局評価判定装置の使用に限定されない。

（Ｓ１１）棋譜データ取得工程
まず、棋譜データ取得手段１１により、将棋の複数の対局の棋譜データを取得する（Ｓ１１）。棋譜データ取得手段１１による複数の対局の棋譜データの取得は、例えば、前記棋譜データをテキスト形式で開き、前記テキスト形式のデータから、対局日時、棋戦、手合割（ハンデキャップ）、先手後手、各指し手、持ち時間、及び、対戦結果の各情報を取得することにより実施されてもよい。図４に、前記テキスト形式のデータの一例を示す。図４に示すように、本例のテキスト形式のデータでは、「１手目 ７六歩」のように、各指し手（駒を動かした履歴）が順番に書かれている。なお、図４には、テキスト形式のデータを例示したが、前述のとおり、本発明において、前記棋譜データは、テキスト形式以外の形式で取得されてもよい。取得した前記棋譜データは、例えば、記憶手段１０４に格納してもよい。

本実施形態の将棋対局評価判定方法は、下記のユーザ認証工程（Ｓ０１）及びユーザ情報出力工程（Ｓ０２）を含んでもよい。なお、本実施形態の将棋対局評価判定方法において、ユーザ認証工程（Ｓ０１）及びユーザ情報出力工程（Ｓ０２）は、任意の工程であり、含まれなくてもよい。また、本実施形態の将棋対局評価判定方法において、ユーザ認証工程（Ｓ０１）及びユーザ情報出力工程（Ｓ０２）は、前述の棋譜データ取得工程（Ｓ１１）の前に実施しても、後に実施しても、同時に実施してもよい。

（Ｓ０１）ユーザ認証工程（図３に図示せず）
ＣＰＵ１０１により、通信デバイス１０７を介して、ユーザの端末にログイン画面を表示することで、ユーザ認証を行う（Ｓ０１）。ログイン画面の一例を、図５に示す。ユーザは、ＩＤ（ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ、身分証明）及びＰＷ（パスワード）を入力し、ログインボタンを押下する。なお、ＩＤ及びＰＷを所持していない初回利用のユーザは、新規登録ボタンを押下することで表示される新規登録画面にて登録を行う。前記登録には、従来公知の方法を用い得る。

（Ｓ０２）ユーザ情報出力工程（図３に図示せず）
次に、ＣＰＵ１０１により、通信デバイス１０７を介して、ユーザの端末にパーソナルデータ画面を表示することで、ユーザ情報を出力する（Ｓ０２）。パーソナルデータ画面の一例を、図６に示す。図６に示すように、パーソナルデータ画面には、例えば、ユーザに関する現在の会員状況及び利用期間、勝率の高い戦型等の情報を表示する。また、パーソナルデータ画面には、分析画面、設定画面、ログアウト画面等の各画面へ遷移するためのメニューボタンを表示してもよい。

（Ｓ１２）対局解析評価工程
次に、対局解析評価手段１２により、前記棋譜データを基に、対局毎の対局結果を解析して対局評価データを生成する（Ｓ１２）。対局解析評価手段１２は、例えば、図１及び図２に示すように、指し手評価スコア生成手段１２ａ、好手悪手判定手段１２ｂ、詰め将棋判定手段１２ｃ、及び、指し手候補生成手段１２ｄを含んでもよい。なお、対局解析評価手段１２において、指し手評価スコア生成手段１２ａ、好手悪手判定手段１２ｂ、詰め将棋判定手段１２ｃ、及び、指し手候補生成手段１２ｄは、任意の構成要素であり、必須ではない。また、対局解析評価手段１２は、指し手評価スコア生成手段１２ａ、好手悪手判定手段１２ｂ、及び、詰め将棋判定手段１２ｃのいずれか一つを含んでもよいし、いずれか二つを含んでもよいし、三つ全てを含んでもよい。対局解析評価手段１２は、指し手候補生成手段１２ｄを含む場合には、指し手評価スコア生成手段１２ａも含む。

図３には、指し手候補生成手段１２ｄ、指し手評価スコア生成手段１２ａ、及び、好手悪手判定手段１２ｂにおける処理の一例を示している。

（Ｓ１２ｄ）指し手候補生成工程
まず、指し手候補生成手段１２ｄにより、対局における指し手候補を候補手として自動生成する（Ｓ１２ｄ）。前記候補手の自動生成は、例えば、既存のＡＩ（Ａｒｔｉｃｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、人工知能）将棋ソフトウエアのエンジンを登録したＳｈｏｇｉＧＵＩ（フリーソフトウエア、http://shogigui.siganus.com/download.htmlから入手可能）等を用いて実施してもよい。前記既存のＡＩ将棋ソフトウエアとしては、例えば、やねうら王（ライセンス：GNU General Public License version 3（GPLv3）、URL：https://github.com/yaneurao/YaneuraOu/blob/master/README.md、配布元：磯崎元洋）、apery（ライセンス：GNU General Public License version 3、URL：
https://github.com/HiraokaTakuya/apery、配布元：HiraokaTakuya）、技巧（ライセンス：GNU General Public License version 3、URL：https://github.com/gikou-official/Gikou、配布元：出村洋介）等が挙げられ、これ以降において同様である。

（Ｓ１２ａ）指し手評価スコア生成工程
次に、指し手評価スコア生成手段１２ａにより、対局の指し手毎及び対局の前記候補手毎に評価スコアデータを生成する（Ｓ１２ａ）。前記評価スコアデータの生成は、例えば、既存のＡＩ将棋ソフトウエアのエンジンを登録したＳｈｏｇｉＧＵＩ等を用いて実施してもよい。

（Ｓ１２ｂ）好手悪手判定工程
次に、好手悪手判定手段１２ｂにより、対局の指し手毎に好手及び悪手のいずれに該当するかを判定した好手悪手判定データを生成する（Ｓ１２ｂ）。好手悪手判定データの生成は、例えば、既存のＡＩ将棋ソフトウエアのエンジンを登録したＳｈｏｇｉＧＵＩ等を用いて実施してもよい。

本例においては、前記対局評価データは、前記評価スコアデータ及び前記好手悪手判定データを含む。本例において生成される前記対局評価データの一例を、図７に示す。図７において、四角で囲った「第１手 ２六歩」の部分について詳述する。図７の四角で囲った部分の上段（２行目）が、対局の指し手（ユーザの手）についての前記対局評価データであり、下段（３行目）が、対局の前記候補手（ＡＩ等で自動生成された手）の前記対局評価データである。前記候補手としては、例えば、ＡＩ将棋ソフトウエアが第１手目の局面を全探索し、最も評価値の高い手が選択される。各行における「深さ」、「ノード数」、及び、「評価値」は、例えば、既存のＡＩ将棋ソフトウエアのエンジンを登録したＳｈｏｇｉＧＵＩ等を用いて自動生成されるが、概要は、次のとおりである。各行における「深さ」は、何手先まで検討したかを示すものである。各行における「評価値」は、前記評価スコアデータであり、ＡＩ将棋ソフトウエアのエンジンの一部の評価関数によって、局面に点数をつけている。各行における「ノード数」は、解析した手の数であり、例えば、１つの局面に２０手の候補手群が存在するとき、１０手先まで総探索する場合には、２０^１０となるが、局面によって候補手群の数が異なるため、上限が設定されている。また、各行における「読み筋」は、対局相手が次に指してくると予測される手であり、例えば、既存のＡＩ将棋ソフトウエアのエンジンを登録したＳｈｏｇｉＧＵＩ等を用いて生成できる。前記好手悪手判定データは、例えば、対局の前記候補手の評価スコアデータから前記対局の指し手（ユーザの手）の評価スコアデータを差し引いた評価スコア（評価スコア＝候補手の評価スコアデータ−ユーザの手の評価スコアデータ）の値に基づいて生成し得る。例えば、好手悪手判定手段１２ｂは、前記評価スコアが第１の基準値以下であれば好手と、第２の基準値以上であれば悪手と、第１の基準値を超えて第２の基準値未満であればそれ以外と判定して前記好手悪手判定データを生成する。

本例では、指し手候補生成工程（Ｓ１２ｄ）及び指し手評価スコア生成工程（Ｓ１２ａ）の後に、好手悪手判定工程（Ｓ１２ｂ）を実施しているが、本実施形態は、これに限定されない。本実施形態において、指し手候補生成工程（Ｓ１２ｄ）及び指し手評価スコア生成工程（Ｓ１２ａ）の前に、好手悪手判定工程（Ｓ１２ｂ）を実施してもよいし、両者を同時に実施してもよい。

また、本例では、評価スコアデータ及び好手悪手判定データを生成する例について説明したが、これに代えて、詰め将棋判定手段１２ｃにより、詰め将棋における指し手の正解及び不正解を判定して正答率を求めた詰め将棋判定データを生成してもよい。この場合には、前記対局評価データは、前記詰め将棋判定データを含む。

（Ｓ１３）パターン判定工程
次に、パターン判定手段１３により、予め定義されたパターンを参照して、対局毎のパターンを検出してパターン判定データを生成する（Ｓ１３）。パターン判定手段１３による前記パターンの検出は、対局毎において、戦型及び囲いの少なくとも一方の検出であってもよい。

前記パターンは、例えば、図６に示すパーソナルデータ画面の「設定」ボタンを押下することで表示される設定画面において、予めユーザが独自に定義してもよい。前記設定画面における前記パターンの定義の例を、図８に示す。図８では、ユーザが、左側の棋譜（駒組み）を「戦型Ａ」と、右側の棋譜（駒組み）を「囲いＢ」と定義している。また、四間飛車、三間飛車、中飛車等の戦型、美濃囲い、穴熊等の囲い等、代表的な駒組みが存在するものについては、それらのマスターデータを用いて、前記パターンを予め定義してもよい。

パターン判定手段１３は、前記棋譜データの第１手から最終手までと、前記パターンとを比較し、例えば、第１３手における棋譜（駒組み）が図８に示す「戦型Ａ」と一致したときに、これを検出してパターン判定データを生成する。

図３には、対局解析評価工程（Ｓ１２）の後に、パターン判定工程（Ｓ１３）を実施した例を示したが、本実施形態は、これに限定されない。本実施形態において、対局解析評価工程（Ｓ１２）の前に、パターン判定工程（Ｓ１３）を実施してもよいし、両者を同時に実施してもよい。

（Ｓ１４）評価判定データ蓄積工程
次に、評価判定データ蓄積手段１４により、前記対局評価データ及び前記パターン判定データを対局毎に蓄積する（Ｓ１４）。

（Ｓ１５）評価判定データ出力工程
次に、評価判定データ出力手段１５により、評価判定データ蓄積手段１４に蓄積された前記対局評価データ及び前記パターン判定データを基に統計処理して評価判定データを生成して出力する（Ｓ１５）。評価判定データ出力手段１５は、例えば、図１及び図２に示すように、グラフ出力手段１５ａを含んでもよい。なお、評価判定データ出力手段１５において、グラフ出力手段１５ａは、任意の構成要素であり、必須ではない。

グラフ出力手段１５ａは、グラフデータを出力可能である。前記グラフデータは、横軸が対局の進行を示す軸であり、縦軸が評価判定データの評価判定結果を示す軸である。グラフ出力手段１５ａは、複数の対局の手数を一つのグラフの横軸に収まるように調整して評価判定データの評価判定結果をグラフの縦軸方向に出力可能である。

図９に、前記グラフデータの一例を示す。図９の右上部に示すように、前記グラフデータにおいては、戦型解析の実施及び囲い解析の実施の有無を選択できるようにしてもよい。図９では、「戦型解析の実施」で「はい」が、「囲い解析の実施」で「いいえ」が選択されているため、戦型解析結果のグラフデータが出力されている。また、前記グラフデータにおいては、図９の右端に示すように、各戦型の表示（出力）・非表示（非出力）を選択するチェックボックスが設けられていてもよい。図９は、総対局数１００局の戦型を統計解析したものである。図９のグラフの縦軸方向に出力される前記評価判定結果は、例えば、前述の好手悪手判定における評価スコアと同様にして生成でき、１０００点を超える場合には、１０００点として出力してもよい。

図９に示す例では、前記グラフデータの横軸が、序盤、中盤、終盤の３段階の場面に分けられている。ただし、本実施形態は、図９に示す例に限定されない。本実施形態において、前記グラフデータの横軸は、１段階の場面としてもよいし、前半・後半の２段階の場面に分けてもよいし、４段階以上の場面に分けてもよい。なお、指し手数（最終手が何手目であるか）は、対局毎に異なるが、前記グラフデータにおいては、全ての対局が同じ横軸になるように調整する。

グラフ出力手段１５ａは、図９に例示するように、前記グラフデータに加え、各戦型での勝率、各戦型の採用数、ＡＩ等で自動生成された候補手に対する正答率（好手率、悪手率）等を出力してもよい。図９に示す例では、戦型「四間飛車」での勝率が５２．８％、戦型「四間飛車」の採用数が１００局中２３局であり、戦型「三間飛車」での勝率が４８．６％、戦型「三間飛車」の採用数が１００局中１９局であり、戦型「中飛車」での勝率が３２．４％、戦型「中飛車」の採用数が１００局中７局であり、定跡手を除いた好手率が４９．２％、悪手率が３４．７％であるとの出力がなされている。また、図９には示していないが、グラフ出力手段１５ａは、前記グラフデータに加え、平均対局手数等を出力してもよい。

図１０に、前記グラフデータの別の例を示す。図１０では、「戦型解析の実施」で「はい」が、「囲い解析の実施」で「はい」が選択されているため、戦型及び囲いの組合せでの解析結果のグラフデータが出力されている。また、前記グラフデータにおいては、図１０の右端に示すように、各戦型及び囲いの組合せの表示（出力）・非表示（非出力）を選択するチェックボックスが設けられていてもよい。図１０に示すグラフデータは、総対局数１００局の戦型及び囲いを統計解析したものである。その他の点は、図９に示すグラフデータと同様である。

図１０に示す例では、戦型「四間飛車」及び囲い「美濃囲い」の組合せでの勝率が５２．８％、戦型「四間飛車」及び囲い「美濃囲い」の組合せの採用数が１００局中２３局であり、戦型「四間飛車」及び囲い「穴熊」の組合せでの勝率が４８．６％、戦型「四間飛車」及び囲い「穴熊」の組合せの採用数が１００局中１９局であり、戦型「三間飛車」及び囲い「美濃囲い」の組合せでの勝率が３２．４％、戦型「三間飛車」及び囲い「美濃囲い」の組合せの採用数が１００局中７局であり、戦型「三間飛車」及び囲い「穴熊」の組合せでの勝率が５０．８％、戦型「三間飛車」及び囲い「穴熊」の組合せの採用数が１００局中２１局であり、戦型「中飛車」及び囲い「美濃囲い」の組合せでの勝率が４６．６％、戦型「中飛車」及び囲い「美濃囲い」の組合せの採用数が１００局中１７局であり、戦型「中飛車」及び囲い「穴熊」の組合せでの勝率が３０．４％、戦型「中飛車」及び囲い「穴熊」の組合せの採用数が１００局中５局であり、定跡手を除いた好手率が４９．２％、悪手率が３４．７％であるとの出力がなされている。また、図１０には示していないが、グラフ出力手段１５ａは、前記グラフデータに加え、平均対局手数等を出力してもよい。

評価判定データ出力手段１５は、例えば、前記グラフデータ等を、ユーザの端末に出力してもよい。

本例では、評価判定データ出力手段１５が、グラフ出力手段１５ａを含み、前記グラフデータ等を出力しているが、本実施形態は、これに限定されない。本実施形態において、評価判定データ出力手段１５は、例えば、前記グラフデータに代えて、表（テーブル）を出力してもよい。

本実施形態によれば、過去の対局結果を統計的に解析して対局者の傾向等を客観的に把握可能である。このため、本実施形態によれば、対局者の傾向等を客観的に把握した上で、トレーニングすることができ、効率よく将棋の実力を向上させることができる。

［実施形態２］
本実施形態のプログラムは、実施形態１の将棋対局評価判定方法の各工程を、コンピュータに実行させるためのプログラムである。また、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク等が挙げられる。

＜付記＞
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
棋譜データ取得手段、対局解析評価手段、パターン判定手段、評価判定データ蓄積手段、及び、評価判定データ出力手段を含み、
前記棋譜データ取得手段は、将棋の複数の対局の棋譜データを取得し、
前記対局解析評価手段は、前記棋譜データを基に、対局毎の対局結果を解析して対局評価データを生成し、
前記パターン判定手段は、予め定義されたパターンを参照して、対局毎にパターンを検出してパターン判定データを生成し、
前記評価判定データ蓄積手段は、前記対局評価データ及び前記パターン判定データを対局毎に蓄積し、
前記評価判定データ出力手段は、前記評価判定データ蓄積手段に蓄積された前記対局評価データ及び前記パターン判定データを基に統計処理して評価判定データを生成して出力する、
将棋対局評価判定装置。
（付記２）
前記棋譜データ取得手段による複数の対局の棋譜データの取得は、
前記棋譜データをテキスト形式で開き、前記テキスト形式のデータから、
対局日時、棋戦、手合割、先手後手、各指し手、持ち時間、及び、対戦結果の各情報を取得することにより実施される、
付記１記載の将棋対局評価判定装置。
（付記３）
前記対局解析評価手段は、指し手評価スコア生成手段、好手悪手判定手段、及び、詰め将棋判定手段の少なくとも一つの手段を含み、
前記指し手評価スコア生成手段は、対局の指し手毎に評価スコアデータを生成し、
前記好手悪手判定手段は、対局の指し手毎に好手及び悪手のいずれに該当するかを判定した好手悪手判定データを生成し、
前記詰め将棋判定手段は、詰め将棋における指し手の正解及び不正解を判定して正答率を求めた詰め将棋判定データを生成し、
前記対局評価データは、前記評価スコアデータ、前記好手悪手判定データ、及び、前記詰め将棋判定データの少なくとも一つを含む、
付記１又は２記載の将棋対局評価判定装置。
（付記４）
前記対局解析評価手段は、指し手候補生成手段を含み、
前記指し手候補生成手段は、対局における指し手候補を候補手として自動生成し、
前記指し手評価スコア生成手段は、対局の前記候補手毎に評価スコアデータを生成する、
付記３記載の将棋対局評価判定装置。
（付記５）
前記パターン判定手段による前記パターンの検出は、対局毎において、戦型及び囲いの少なくとも一方の検出である、
付記１から４のいずれかに記載の将棋対局評価判定装置。
（付記６）
前記評価判定データ出力手段は、グラフ出力手段を含み、
前記グラフ出力手段は、グラフデータを出力可能であり、
前記グラフデータは、横軸が対局の進行を示す軸であり、縦軸が評価判定データの評価判定結果を示す軸であり、
前記グラフ出力手段は、複数の対局の手数を一つのグラフの横軸に収まるように調整して評価判定データの評価判定結果をグラフの縦軸方向に出力可能である、
付記１から５のいずれかに記載の将棋対局評価判定装置。
（付記７）
前記グラフ出力手段が出力するグラフデータの横軸が、対局開始から対局終了までの間を多段階の場面に分けられている、
付記６記載の将棋対局評価判定装置。
（付記８）
棋譜データ取得工程、対局解析評価工程、パターン判定工程、評価判定データ蓄積工程、及び、評価判定データ出力工程を含み、
前記棋譜データ取得工程は、将棋の複数の対局の棋譜データを取得し、
前記対局解析評価工程は、前記棋譜データを基に、対局毎の対局結果を解析して対局評価データを生成し、
前記パターン判定工程は、予め定義されたパターンを参照して、対局毎にパターンを検出してパターン判定データを生成し、
前記評価判定データ蓄積工程は、前記対局評価データ及び前記パターン判定データを対局毎に蓄積し、
前記評価判定データ出力工程は、前記評価判定データ蓄積工程で蓄積された前記対局評価データ及び前記パターン判定データを基に統計処理して評価判定データを生成して出力する、
将棋対局評価判定方法。
（付記９）
前記棋譜データ取得工程における複数の対局の棋譜データの取得は、
前記棋譜データをテキスト形式で開き、前記テキスト形式のデータから、
対局日時、棋戦、手合割、先手後手、各指し手、持ち時間、及び、対戦結果の各情報を取得することにより実施される、
付記８記載の将棋対局評価判定方法。
（付記１０）
前記対局解析評価工程は、指し手評価スコア生成工程、好手悪手判定工程、及び、詰め将棋判定工程の少なくとも一つの工程を含み、
前記指し手評価スコア生成工程は、対局の指し手毎に評価スコアデータを生成し、
前記好手悪手判定工程は、対局の指し手毎に好手及び悪手のいずれに該当するかを判定した好手悪手判定データを生成し、
前記詰め将棋判定工程は、詰め将棋における指し手の正解及び不正解を判定して正答率を求めた詰め将棋判定データを生成し、
前記対局評価データは、前記評価スコアデータ、前記好手悪手判定データ、及び、前記詰め将棋判定データの少なくとも一つを含む、
付記８又は９記載の将棋対局評価判定方法。
（付記１１）
前記対局解析評価工程は、指し手候補生成工程を含み、
前記指し手候補生成工程は、対局における指し手候補を候補手として自動生成し、
前記指し手評価スコア生成工程は、対局の前記候補手毎に評価スコアデータを生成する、
付記１０記載の将棋対局評価判定方法。
（付記１２）
前記パターン判定工程における前記パターンの検出は、対局毎において、戦型及び囲いの少なくとも一方の検出である、
付記８から１１のいずれかに記載の将棋対局評価判定方法。
（付記１３）
前記評価判定データ出力工程は、グラフ出力工程を含み、
前記グラフ出力工程は、グラフデータを出力可能であり、
前記グラフデータは、横軸が対局の進行を示す軸であり、縦軸が評価判定データの評価判定結果を示す軸であり、
前記グラフ出力工程は、複数の対局の手数を一つのグラフの横軸に収まるように調整して評価判定データの評価判定結果をグラフの縦軸方向に出力可能である、
付記８から１２のいずれかに記載の将棋対局評価判定方法。
（付記１４）
前記グラフ出力工程で出力するグラフデータの横軸が、対局開始から対局終了までの間を多段階の場面に分けられている、
付記１３記載の将棋対局評価判定方法。
（付記１５）
付記８から１４のいずれかに記載の将棋対局評価判定方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
（付記１６）
付記１５記載のプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をできる。

本発明によれば、将棋の実力を効率的に向上させることが可能である。

１ 将棋対局評価判定装置
１１ 棋譜データ取得手段
１２ 対局解析評価手段
１２ａ 指し手評価スコア生成手段
１２ｂ 好手悪手判定手段
１２ｃ 詰め将棋判定手段
１２ｄ 指し手候補生成手段
１３ パターン判定手段
１４ 評価判定データ蓄積手段
１５ 評価判定データ出力手段
１５ａ グラフ出力手段

Claims (10)

1. 棋譜データ取得手段、対局解析評価手段、パターン判定手段、評価判定データ蓄積手段、及び、評価判定データ出力手段を含み、
   前記棋譜データ取得手段は、将棋の複数の対局の棋譜データを取得し、
   前記対局解析評価手段は、前記棋譜データを基に、対局毎の対局結果を解析して対局評価データを生成し、
   前記パターン判定手段は、予め定義されたパターンを参照して、対局毎にパターンを検出してパターン判定データを生成し、
   前記評価判定データ蓄積手段は、前記対局評価データ及び前記パターン判定データを対局毎に蓄積し、
   前記評価判定データ出力手段は、前記評価判定データ蓄積手段に蓄積された前記対局評価データ及び前記パターン判定データを基に統計処理して評価判定データを生成して出力する、
   将棋対局評価判定装置。
2. 前記棋譜データ取得手段による複数の対局の棋譜データの取得は、
   前記棋譜データをテキスト形式で開き、前記テキスト形式のデータから、
   対局日時、棋戦、手合割、先手後手、各指し手、持ち時間、及び、対戦結果の各情報を取得することにより実施される、
   請求項１記載の将棋対局評価判定装置。
3. 前記対局解析評価手段は、指し手評価スコア生成手段、好手悪手判定手段、及び、詰め将棋判定手段の少なくとも一つの手段を含み、
   前記指し手評価スコア生成手段は、対局の指し手毎に評価スコアデータを生成し、
   前記好手悪手判定手段は、対局の指し手毎に好手及び悪手のいずれに該当するかを判定した好手悪手判定データを生成し、
   前記詰め将棋判定手段は、詰め将棋における指し手の正解及び不正解を判定して正答率を求めた詰め将棋判定データを生成し、
   前記対局評価データは、前記評価スコアデータ、前記好手悪手判定データ、及び、前記詰め将棋判定データの少なくとも一つを含む、
   請求項１又は２記載の将棋対局評価判定装置。
4. 前記対局解析評価手段は、指し手候補生成手段を含み、
   前記指し手候補生成手段は、対局における指し手候補を候補手として自動生成し、
   前記指し手評価スコア生成手段は、対局の前記候補手毎に評価スコアデータを生成する、
   請求項３記載の将棋対局評価判定装置。
5. 前記パターン判定手段による前記パターンの検出は、対局毎において、戦型及び囲いの少なくとも一方の検出である、
   請求項１から４のいずれか一項に記載の将棋対局評価判定装置。
6. 前記評価判定データ出力手段は、グラフ出力手段を含み、
   前記グラフ出力手段は、グラフデータを出力可能であり、
   前記グラフデータは、横軸が対局の進行を示す軸であり、縦軸が評価判定データの評価判定結果を示す軸であり、
   前記グラフ出力手段は、複数の対局の手数を一つのグラフの横軸に収まるように調整して評価判定データの評価判定結果をグラフの縦軸方向に出力可能である、
   請求項１から５のいずれか一項に記載の将棋対局評価判定装置。
7. 前記グラフ出力手段が出力するグラフデータの横軸が、対局開始から対局終了までの間を多段階の場面に分けられている、
   請求項６記載の将棋対局評価判定装置。
8. 棋譜データ取得工程、対局解析評価工程、パターン判定工程、評価判定データ蓄積工程、及び、評価判定データ出力工程を含み、
   前記棋譜データ取得工程は、将棋の複数の対局の棋譜データを取得し、
   前記対局解析評価工程は、前記棋譜データを基に、対局毎の対局結果を解析して対局評価データを生成し、
   前記パターン判定工程は、予め定義されたパターンを参照して、対局毎にパターンを検出してパターン判定データを生成し、
   前記評価判定データ蓄積工程は、前記対局評価データ及び前記パターン判定データを対局毎に蓄積し、
   前記評価判定データ出力工程は、前記評価判定データ蓄積工程で蓄積された前記対局評価データ及び前記パターン判定データを基に統計処理して評価判定データを生成して出力する、
   将棋対局評価判定方法。
9. 請求項８記載の将棋対局評価判定方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
10. 請求項９記載のプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
    
    

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