チェスプレイヤーのスタイルをレーティングから分離する埋め込み手法

チェスって、ただ強いだけじゃないって知ってましたか？ 実は、プレイヤー一人ひとりに「スタイル」があるんです。例えば、大胆に攻めるのが好きな人、じっくり守りを固めるのが好きな人。まるで、将棋の羽生善治さんや藤井聡太さんのように、指し手一つ一つに個性が表れるんですね。この研究では、そんなプレイヤーの「スタイル」を、その強さ（チェス界でいうEloレーティング）とは分けて、コンピューターが理解できる「埋め込み」という形で表現しようとしています。

どうやるかというと、まず、ある強さのプレイヤーがどんな手を指しがちかを学習する「ベースモデル」を作ります。これは、チェスAIのMaia-3というモデルの考え方と、強力なチェスエンジンStockfish（ストックフィッシュ）が注目する特徴を組み合わせたもの。このモデルは、指定された強さのプレイヤーなら、こういう手を指すだろう、という典型的なパターンを捉えます。

次に、このベースモデルを「凍らせて」固定します。そして、プレイヤーごとの「埋め込みベクトル」というものを用意します。このベクトルは、そのプレイヤーの実際の棋譜データから学習されるのですが、ポイントは、このベクトルが、ベースモデルが捉える「典型的な強さ」からのズレ、つまり「そのプレイヤーならではのスタイル」だけを説明するように設計されている点です。だから、プレイヤーの強さ（レーティング）にあまり影響されず、スタイルが似ているプレイヤー同士は、この埋め込みベクトルが近くなる、というわけです。

この新しい手法、どれくらいすごいかというと、従来のMaia-3のモデルと比べて、指し手の予測精度が、特にレーティングが高い（2800以上）プレイヤーで27〜37%も改善したそうです。これは、単に強い手を指すだけでなく、そのプレイヤーらしい「味」のある手を、コンピューターがより正確に理解できるようになったと言えるでしょう。Stockfishの特徴量も加えることで、さらに精度が上がったとのこと。この技術が進化すれば、チェスの対戦分析がもっと面白くなったり、AIが人間のプレイヤーの個性をより深く理解できるようになるかもしれませんね。