これからの麻雀研究

　今回のＮＯＴＥは備忘録である。
　書きなぐっただけで特に論理的に書いているつもりはないので、それは御海容いただきたい。

　これからの麻雀研究のアプローチとしてどんな方法があるか。

　１つは最強のＡＩの作成というのがある。
　機械学習などの新しい手段を使えば、従前の方法とは異なる方法によって強いＡＩを作ることができる。
　その研究を推し進めるというのは麻雀研究における重要なテーマの一つになるだろう。

　しかし、機械学習で強くなったＡＩの強さの原因をＡＩのプログラムなどから調べることはできない。
　そこで、「強いＡＩに対して人間から課題を与え、その反応を集計することで、ＡＩの強さの原因を探る」というアプローチも麻雀研究として有効なアプローチになるだろう。


　あと、麻雀研究としてどんな方向性があるか。
　上に述べたのは主に麻雀戦術研究である。
　しかし、「麻雀とは何か」にスポットをあてた研究はいくらでもあるように思う。

　具体例のうち、私が興味をもっているものを挙げると

天鳳位、天鳳位、天鳳位、特上民がＭリーグルールで１００試合打った。特上民の優勝確率はどうなるか

などである。
　これも「麻雀を知る」観点から見れば重要な情報であるから、これも立派な麻雀研究になる。
　あるいは、リーグ戦の突破確率なども研究のテーマとしては面白いかもしれない。

　他にもテーマはありそうである。

鳳凰民と特上民では何が違うのか。
鳳凰民と天鳳位では何が違うのか。

みたいな研究もまた参考になるだろう。
　天鳳位と鳳凰民の牌譜解析結果をもってきて両者を比較する、重回帰分析にかけるなどしたら、面白いかもしれない。

　あと、麻雀学習の効率化の観点から研究テーマを決めるというのも面白いかもしれない。

　例えば、

　先制は総てゼンツ、先行されたらベタオリを徹底したとする、天鳳でどこまで行けるか（その実力はいかん）

みたいなネタは「麻雀が強くなるうえでとりあえず何を鍛えるべきか」と言う観点から参考になると思う。
　もちろん、「学習」という観点から見た研究ネタは山ほどあるだろう。

　こう考えると、リソースの問題（これがかなり重要な問題である）がクリアされれば、麻雀研究のネタなど山ほど転がっているのだなあ、と思う。
　もちろん、そのためには統計・シミュレーション・プログラミングの知識が必要にはなるが。

　ところで、最近、福地さんが「麻雀プロは研究者か？」というＮＯＴＥを起案なされた。

　私は福地先生の結論に全面的に賛同する。
（結論部分は有償部分に書かれているため、その内容を書くことができないが）。
　つか、元のツイートに関しては私自身思うところがあったので、私と同趣旨の意見を述べてくれた福地先生には感謝しかしていないが。

　では、今回はこの辺で。