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AIがヒトのプロ相手にポーカーで勝利?ギャンブルにおけるAIの活用事例

カテゴリ:業種/職種別利用シーン


現在のAIは、ヒトを遥かに凌駕する演算処理能力を持っています。こうしたAIの能力を使ってギャンブルに勝つことはできないか、ということは誰もが考えることです。本記事では、こうした誰もが関心を持つであろうギャンブルにおけるAIの活用事例を紹介します。

AIにとって、なぜ囲碁や将棋よりポーカーが難しいのか?

AI研究の歴史において、AIにゲームをプレイさせる試みは古くから行われてきました。というのも、ゲームはルールが明確で、かつ勝敗というかたちで結果も明確なので、AIにその戦略を実装することが容易だったからです。

AIがはじめにヒトのトッププロに勝利できたゲームは、チェスや将棋といった「ターン性ボードゲーム」です。古くは1997年、IBMが開発したAI「Deep Blue」が当時のチェス・チャンピオンであったガルリ・カスパロフに勝利し、2016年3月にはGoogle傘下のスタートアップDeepMindが開発した「AlphaGo」がトッププロ囲碁棋士のイ・セドル氏に勝利しました。
 
チェスや囲碁は考えられる手数の多さに差があるものも(囲碁のほうがチェスよりはるかに多い)、指し手が対戦者に隠されることなく、盤上で見ることができます。こうした情報がすべて明らかなゲームは、完全情報ゲームと呼ばれます。

対して、ゲームに関する情報がプレイヤーに完全には与えられないゲームのことを不完全情報ゲームと呼びます。各プレイヤーの持っているカードが明らかにされないポーカーは、不完全情報ゲームの代表格と言えます。

AIの研究において、不完全情報ゲームが古くからテーマとならなかったのには理由があります。その理由は、不完全情報ゲームにおいては、相手の出方を推測してあえて騙すような戦略を立てる「心理戦」が重要な要素となるからです。AIは、こうした確率的に算出することが難しい心理戦を苦手としていたのです。

プロのギャンブラーに勝利した「Libratus」

ところが、2017年12月、アメリカのカーネギー・メロン大学の研究チームが開発したAI「Libratus」がプロのポーカーギャンブラーに勝利した、という論文をScience誌に発表しました。
 
発表された論文によると、Libratusがプレイしたのはルールが複数あるポーカーのなかでも難しいとされる「ノーリミテッド・テキサス・ホールデム」でした。このゲームでは、各プレイヤーには2枚のカードが配られ、この配られた2枚と全プレイヤーに公開される5枚のコミュニティ・カードとの組み合わせで勝負します。「ノーリミテッド」という言葉は、プレイヤーは全額賭けることができる、ということを意味しています。
 
以上のようなゲームでは、全額賭けることではったりをかます、というような心理戦がゲームの勝敗を左右します。Libratusは、こうした心理戦をプロのギャンブラー相手に行い、ついには勝利したのです。同AIとギャンブラーの戦いは20日にもわたり、手数は12万手、賭け金の総額は20万ドル(約2,300万円)にものぼりました。
 
同AIを開発した研究チームによると、同AIに実装された心理戦を実行する機能は、ポーカーだけでなく広く不完全情報ゲーム一般に応用できるそうです。

回収率151%の競艇予想サービス「みずはのめ」

日本人AIエンジニアの安東卓也氏は、競艇のレース結果を予想するサービス「みずはのめ」を提供しています。このサービスの名称は、日本神話における水神「ミヅハノメ」に由来します。同サービスは、何と151%の回収率(賭け金が約1.5倍になる)をほこっています。

安東氏によると、競艇は競馬や競輪に比べてレースの条件にバラつきが少ないので、AIによるレース予想に向いている、とのこと。こうした事情から、同氏は過去の競艇のレース結果を学習データとするAIの開発に着手しました。
 
もっとも、同サービスに実装されているAIは、例えばAlphaGoのようなAI自身が学習するようなものではなく、同氏が統計解析を繰り返して予想モデルを構築する、というアプローチを採用しました。

ちなみに、同氏が同サービスを開発することを決心したは、競艇で金儲けをしたいというわけではなく、AIがどのようにヒトの役に立つのかについて多くのヒトに分かり易く実感して欲しい、という思いからでした。

 

以上のようなギャンブルにAIを活用する事例は、実のところ、不確実な状況においてAIが意思決定する研究事例ととらえることができます。こうした不確実な状況での意思決定は、ギャンブルだけではなく経営判断や政策立案に応用できると考えられます。それゆえ、ギャンブルにAIを活用する研究から、コンサルティングAIや政策提案AIが誕生するかも知れないのです。

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