KADOKAWA Technology Review
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「アルファ碁」から10年、
AIは囲碁から
創造性を奪ったのか
Photo Illustration by Sarah Rogers/MITTR | Photo Getty
人工知能(AI) Insider Online限定
AI is rewiring how the world’s best Go players think

「アルファ碁」から10年、
AIは囲碁から
創造性を奪ったのか

「答えをなぞるように手をコピーするなら、それはもはやアートではない」。10年前、歴史的な対局で「AlphaGo(アルファ碁)」に敗れて引退したイ・セドルはそう語る。だが現在の囲碁界では、AIなしにプロとして競技することは事実上不可能になった。 by Michelle Kim2026.03.04

この記事の3つのポイント
  1. AlphaGo登場から10年で囲碁界は根本変革を遂げ、プロ棋士はAI分析なしには競技が不可能となった
  2. 何世紀の定石をAIが覆し棋風の均質化が進む一方、その思考過程はブラックボックスで謎に包まれている
  3. 完璧すぎるAI対局よりも人間の選択と個性が光る対局をファンは好み、棋士は新たなアイデンティティを模索している
summarized by Claude 3

ソウル東部の静かな住宅街、弘益洞の路地にひっそりとたたずむ、色あせた石タイル張りの建物には「韓国棋院」と刻まれている。ここはプロ囲碁を統括する団体である。囲碁は古代から続く競技であり、韓国では神聖な地位を占めている。

しかし建物の内部では、かつて木製の碁笥に石を入れる柔らかな音に満ちていた部屋に、今ではマウスのクリック音が響いている。プレイヤーたちはモニターに身をかがめ、人工知能(AI)プログラム上で自分の対局を再現している。碁盤を囲んで次の最善手を議論する者もいれば、コーチがその選択がAIの判断とどの程度一致しているかを報告している者もいる。また、AIプログラム同士の対局を静かに見つめる者もいる。

およそ10年前、グーグル・ディープマインド(Google DeepMind)のAIプログラムであるAlphaGo(アルファ碁)が、韓国の囲碁棋士イ・セドル(李世ドル

)を破り、世界を驚愕させた。それ以来、AIは囲碁界を根底から覆してきた。何世紀にもわたって受け継がれてきた最善手に関する原則を覆し、まったく新しい原則を導入したのである。プレイヤーたちは今や、機械の思考が謎に包まれていても、自ら独創的な手を生み出すよりも、AIの手をできる限り忠実に再現するよう訓練している。今日では、AIを用いずにプロとして競技することは事実上不可能だ。この技術が囲碁の創造性を奪ったと指摘する者もいれば、なお人間の創意の余地は残されていると考える者もいる。一方で、AIは訓練へのアクセスを民主化し、その結果、より多くの女性プレイヤーが上位へと台頭している。

世界ランキング1位の囲碁棋士シン・ジンソ(申眞諝)にとって、AIはかけがえのない訓練パートナーだ。毎朝、彼はコンピューターの前に座り、「KataGo(カタゴ)」というプログラムを起動する。その手がAIを忠実に模倣していることから「Shintelligence」という愛称で呼ばれる彼は、プログラムが示す次の最善手を表す光る「青い点」を追い、デジタル盤上の石を並べ替えながら、機械の思考を理解しようと努めている。「なぜAIがその手を選んだのかを常に考えています」とシンは語る。

対局に向けた準備期間中、シンは起きている時間のほとんどをKataGoの研究に費やす。「まるで修行のようなものです」。2022年に韓国棋院が実施した研究によれば、シンの着手がAIと一致する割合は37.5%に達し、全プレイヤー平均の28.5%を大きく上回っている。

「私の囲碁は大きく変わりました。ある程度はAIが提案する方向性に従わなければならないからです」とシンは言う。韓国棋院は、イ・セドルに対する勝利から10周年を記念して、シンとAlphaGoの対局を実現させたいとして、グーグル・ディープマインドに連絡を取ったと述べている。同社の広報担当者は、現時点では情報を提供できないと回答した。しかし、新たな対局が実現すれば、より高度なAIプログラムで訓練を積んできたシンは勝利に自信を見せる。「当時のAlphaGoにはまだ欠点がありました。その弱点を突けば勝てると思います」。

AIが囲碁の定石を書き換える

囲碁は2500年以上前に中国で発明された抽象戦略ボードゲームだ。2人のプレイヤーが19×19の格子上に黒石と白石を交互に置き、相手の石を包囲して領地を確保することを目指す。驚異的な数学的複雑性を備えたゲームであり、可能な盤面の状態数はおよそ10170にも達し、宇宙に存在する原子の総数をはるかに上回る。チェスが戦闘に例えられるなら、囲碁は戦争である。一方の隅で相手を窒息させつつ、別の隅での侵攻を防がなければならない。

囲碁をプレイするAIを訓練するには、膨大な人間の着手データをニューラルネットワーク(人間の脳内のニューロンの網を模倣した計算システム)に入力する。イ・セドルへの勝利後にAlphaGo Leeと呼ばれるようになったAlphaGoは、3000万手の着手で訓練され、さらに自己対局を何百万局も重ねることで洗練された。2017年、その後継であるAlphaGo Zeroは、囲碁をゼロから習得した。人間の対局を一切参照せず、ゲームのルールのみに基づいて自己対局することで学習したのだ。この「白紙」からのアプローチは、人間の知識の限界に縛られないため、より強力であることが示された。わずか3日間の訓練で、AlphaGo Leeに100戦全勝した。

グーグル・ディープマインドは同年にAlphaGoを引退させた。しかしその後、AlphaGo Zeroに着想を得たオープンソースモデルの波が登 …

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MITテクノロジーレビューの記者と編集者は、未来を形作るエマージング・テクノロジーについて常に議論している。年に一度、私たちは現状を確認し、その見通しを読者に共有する。以下に挙げるのは、良くも悪くも今後数年間で進歩を促し、あるいは大きな変化を引き起こすと本誌が考えるテクノロジーである。

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