⇧ 何と言うか、全く頓珍漢な回答が出てくるケースが出てきてしまうのは当然だと思うのだけど...
何故なら、
「ごみ出し案内」業務にはChatGPTを“活用しない”と決断した──生成AIを使った業務効率化を検証してきた、香川県三豊市がそんな発表をした。ChatGPT登場から1年がたち、今や職場に導入する企業・自治体も増え、中にはすでに一定の成果を出した事例もある。三豊市でも、ごみ出し案内業務の効率化を図ろうとしたが、思うようにはいかなかった。
ChatGPTでの業務効率化を“断念”──正答率94％でも「ごみ出し案内」をAIに託せなかったワケ 三豊市と松尾研の半年間（1/2 ページ） - ITmedia NEWS
しかし、三豊市では本格導入の条件を“正答率99％”としていたため、今回ごみ出し案内へのChatGPTの導入は見送られることになった。
ChatGPTでの業務効率化を“断念”──正答率94％でも「ごみ出し案内」をAIに託せなかったワケ 三豊市と松尾研の半年間（1/2 ページ） - ITmedia NEWS
⇧ 100%の精度の回答が求められるFAQのような領域では、現状、導入が厳しいという事例がありましたからな。
登山中にどの道を行けばいいかをAIに聞いて、正答率が99％で100回に1回しか間違えないとしても、もし誤った回答が出てしまったら取り返しのつかないことになります。これは99.9%でも、99.99%でも同じ議論となります。
一方で『このお酒にはどんな料理が合うのか』といった程度の質問への案内なら94.1％でも実用化できるでしょう。なぜなら、残りの5.9%で間違えても、そこそこおいしい料理ができるかもしれないからです。92%でも、90%でも、大丈夫かもしれません。
ですので、どの技術がどこで実用できるかは、技術の信頼度と適用する事例における影響力の大きさの比較によって、導入できるかどうかの判断が変わってきます。
市の担当者によると「チャットGPTの回答に、学習させていない情報が出てくる場合がある。この場合、ミスの原因がわからないため、市民に迷惑がかかってしまう」としています。
ゴミ分別の質問にチャットGPTが回答するシステムの導入を断念 正答率が目標の99％に届かず 香川・三豊市（KSB瀬戸内海放送） - Yahoo!ニュース
⇧ まぁ、普通にユーザーのことを考慮したら、導入を見送らざるを得ないですよね、英断だと思います。
そもそも、
⇧「OpenAI」がFAQでAIを使っていない時点で、FAQの領域でAIを導入するのは困難であるということを物語っている気はしますしな。
「国・地方共通相談チャットボット Govbot（ガボット） 」について、まぁ、発注者と受注者の間で、合意した要件を満たしているのであれば、利用ユーザーのことを全く考慮していないとしても、我関せずといった倫理観なのかも知れないですが...
ユーザーのことを考慮していない時点で、「国・地方共通相談チャットボット Govbot（ガボット） 」の取り組みは、誠実さの欠片もない対応と言れれたとしても致し方ない気がしますが...
残念ながら、一発大逆転できるような「銀の弾丸」は無いと思われるからして、ドキュメントの整備を疎かにしてきた部分を地道に解消していくしか無いとは思いますかね、コストはかかると思いますけど...
とりあえず、国民を蔑ろにする国の対応が続きますな...
麻雀とは
Wikipediaによると、
概要
4人のプレイヤーがテーブルを囲み、数十枚から百枚あまりの牌を引いて役を揃えることを数回行い、得点を重ねていくゲーム。勝敗はゲーム終了時における得点の多寡と順位で決定される。ゲームのルールは非常に複雑であるが発祥の地である中国のほか、日本、東南アジア、アメリカ合衆国などの国々で親しまれている。
⇧とのこと。
「テーブルゲーム」の一種でありますと。
「テーブルゲーム」はと言うと、
⇧ とありますと。
マインドスポーツとは
Wikipediaによると、
偶然の要素を含むテーブルゲーム
ボードゲームではバックギャモン、タイルゲームでは麻雀、カードゲームではポーカー、コントラクトブリッジなどは偶然の要素が含まれるが戦略性が重要であり、マインドスポーツに含まれる。
⇧ とあり、「偶然の要素を含むテーブルゲーム」の1つとして「麻雀」が分類されていることから、この「偶然」という部分だけに焦点を当てられてしまうと、「運ゲー」と捉えられてしまうのも仕方ない気はしますと。
複雑系とは
Wikipediaによると、
複雑系（ふくざつけい、英: complex system）とは、相互に関連する複数の要因が合わさって全体としてなんらかの性質（あるいはそういった性質から導かれる振る舞い）を見せる系であって、しかしその全体としての挙動は個々の要因や部分からは明らかでないようなものをいう。
⇧ とありますと。
「麻雀」で考えてみると、「麻雀」は様々な要因が絡んできて、どの要因がどの程度、結果に影響しているのかがブラックボックスな点があることから（というよりも、自分の手元に来る「牌」が予測できないので対局中に完璧な分析ができないと思われる。また、心理的な要素も多分にあると思うので）、「複雑系」と言えると思われますと。
競技麻雀とは
Wikipediaによると、
⇧ ということらしい。
競技団体
現在、日本国内には8の競技麻雀のプロ団体が存在する。競技麻雀を統括する団体は存在しないが、最高位戦日本プロ麻雀協会・麻将連合-μ-・日本プロ麻雀協会・日本プロ麻雀連盟・RMUの5団体を主要団体として扱うこともある
プロ団体
- 一般社団法人格あり
- 一般社団法人格なし
アマチュア団体
⇧ かなりの数の団体がある模様。
Mリーグとは
Wikipediaによると、
リーグ参加チームの所属選手に対しては最低年俸として400万円が保証されるが、一方で賭博行為への関与を固く禁じており、仮に関与が確認された場合は即解雇などの厳罰に処される。
対局時はチームごとに定められたユニフォームの着用が義務付けられる。
⇧ とありますと。
リーグに参加している期間は、最低年俸を保証してくれたり、ユニフォーム着用だったり、何よりチーム戦という概念を「麻雀」に取り入れたのは革命的な気がする。
ユニフォームやチームの概念は「eスポーツ」を参考にしたというような話をしていたような気がしますが、目の付け所が良いですな。
サイバーエージェント社長の藤田さん自身も「麻雀」は好きだけど、イメージが悪過ぎるのを払拭したいと仰っていたようですが、
- AS IS（現在の状態）
- TO BE（理想の状態）
を把握して、原因分析、問題特定、課題発見をしたってことなんかね？
「競技麻雀」をプロスポーツとしての地位にまで持っていきたいと考えていると思われますが、エンターテインメントとスポーツの融合というアプローチが流石です。
参加する選手として老若男女問わないようにしたというのも良い気がしますな。
ちなみに、
麻雀にも囲碁や将棋のようにプロがいる。「日本プロ麻雀連盟」「日本プロ麻雀協会」「最高位戦日本プロ麻雀協会」「麻将連合」「RMU」のいずれかに所属しており、2022年4月時点でおよそ3000人。
2018年、そんな麻雀プロ業界に「Mリーグ」設立という大きな転機が訪れた。Mリーグとは各プロ団体に横串を刺した形のチーム対抗戦ナショナルリーグ。サイバーエージェントの藤田晋社長の主導で発足した。ゲーム会社コナミアミューズメントなど８企業のクラブチームがあり、約30人の選手が契約している。
⇧ とあるので、「Mリーグ」に参加できるのは、全ての麻雀プロの内の約1％になると。麻雀プロの数が増えてると仮定すると、更に狭き門となっていそう。
他の競技と比べてみても、
ちなみに日本のプロ野球では、支配下登録選手は各球団70名なので、70名×12球団＝840人が上限になっています。サッカーのJリーグ（J1・J2・J3の合計）の登録選手数がおよそ1600名なので、プロ野球選手よりは多く、Ｊリーガーよりは少ない、といったところです。
「麻雀」vs「トランプ」対決――プロとして稼げるのは、どっちだ？ | 勝つのはどっち？ ライバル対決 おもしろ雑学 | ダイヤモンド・オンライン
⇧「Mリーグ」に参加するのは至難の業と言えそう。
2部リーグ制とか導入できれば、もう少し、参加できる人が増えるのかもしれませんが、オーナー企業が集まらないと難しそうですな。
「Mリーグ」の公式サイトを見た感じ、
今のところ、
| No | チーム名 | オーナー企業 |
|---|---|---|
| 1 | 赤坂ドリブンズ | 株式会社博報堂DYメディアパートナーズ |
| 2 | EX風林火山 | 株式会社テレビ朝日 |
| 3 | KADOKAWAサクラナイツ | 株式会社KADOKAWA |
| 4 | KONAMI麻雀格闘俱楽部 | 株式会社コナミアミューズメント |
| 5 | 渋谷ABEMAS | 株式会社サイバーエージェント |
| 6 | セガサミーフェニックス | セガサミーホールディングス株式会社 |
| 7 | TEAM RAIDEN / 雷電 | 株式会社電通 |
| 8 | BEAST Japanext | 株式会社ジャパネットブロードキャスティング |
| 9 | U-NEXT Pirates | 株式会社U-NEXT |
⇧ 9チーム体制の模様。
選手が1チーム4名だから、仮に、2部リーグ制にしてチームが倍になったとしても、
の枠しかないので、全ての麻雀プロの約2%しか参加できないと...
なかなかに厳しい世界ですな...
麻雀は運ゲー以前に複雑系と思われるので、運か技術かだけの議論はあまり意味が無いと思われる
で、昔から議論されていると思われる問題として、
『「麻雀」は「技術」と「運」の割合はどれぐらいなのか』
ってものがあると思うんですが、
麻雀は、136ある牌を組み合わせて役を完成させていく頭脳ゲームです。伏せられた牌の山から一牌ずつ引いていくわけですから、実力だけでなく、運にも左右されます。そのせいか「麻雀は運ゲーだ」と言う人も少なくありません。私の感覚としては実力にそこまで差がなければ、運が7、実力が3といったところでしょうか。
サイバーエージェント藤田晋社長「麻雀も仕事も人生も、運7実力3」 お調子者は弱く動じないヤツは強い | PRESIDENT Online（プレジデントオンライン）
運が7とは大きな割合に感じるかもしれませんが、少しだけ長い目で見れば、その3の実力で強いか弱いかがほとんど決まります。運がよいときと悪いときは誰にでもあるわけですから、ある意味平等です。すると残った3、つまり努力や才能といった実力の部分で大差がつきます。結局は「実力ゲー」なのです。
サイバーエージェント藤田晋社長「麻雀も仕事も人生も、運7実力3」 お調子者は弱く動じないヤツは強い | PRESIDENT Online（プレジデントオンライン）
⇧ 藤田さんの肌感覚としては『運が7、実力が3』という感じらしい。
ネットの情報で、他の人の考えをいくつか確認してみると、
⇧ まぁ、概ね、似た感じなのかなと。
確かに、
⇧ 最初の手牌は、完全に「運」以外の何物でもないし、
⇧ 自動配牌が主流となって、積み込みとかも無い状態の話になると、ほぼ自分でコントロールできないので、どの牌が手牌になるかは「運」ってことになると。
ただ、「麻雀」は、自分以外に3人の人間の思考、振る舞いを考慮する必要があり、このあたりの「運」以外の考えるべき要素が多過ぎるのと、数値化が難しいことから、要因について考えるのが面倒になって「運ゲー」と捉えられてしまうのだと思われる。
定量的に測れない部分について、科学的な分析が不可能に近いという面が大きいということですかね。
加えて、「Mリーグ」のようにチーム戦という概念を導入していると、更に、チームが勝つためには、個人の相性だけでなく、他チームの相性なども考慮する必要が出てきて、選択肢も複雑になってくる気がしますと。
もう、手に負えない複雑さになってくるんではないかと。
ネット上で公開されている『麻雀戦術の歴史人類学 ―「オカルト / デジタル」戦術のアクターネットワーク―』というPDFで、
麻雀の戦術は、大別して「デジタル」、「アナログ」、「オカルト」の三種による
類型化が一般に行われている。
https://dlisv03.media.osaka-cu.ac.jp/contents/osakacu/kiyo/2758786x-2-22.pdf
⇧ とあったり、人によって思考が異なると思われるので、分析とかも重要になってくるっぽいですね。
何となく、分からないけど、数値化できない複雑さが存在する気がするという直感に向き合った結果「オカルト」という戦術が生まれたのかな？
自分でコントロールが難しい外部要因が多過ぎるので「運ゲー」と一言で片付けられがちなのですが、各々の要因の影響が解明できないだけであるからして、実際には、
『限りなく「運」の影響に依存するとは言え、「運」以外の様々な要因の影響も受けることから、「運ゲー」ではない何か』
ということになるんかね。
「傾向分析」するとしても、人の思考や振る舞い、ゲームの状況に依って分析対象となる内容が変わってくると思うので、難しいですな。
ちなみに、
プロ雀士の強さには至らなかったものの，ネット麻雀 天鳳にて七段，つまりプレイヤの上位1.2%という強さに到達した（図-1）．極は，従来の麻雀AIとは異なり，1位の獲得が重要なプロ麻雀向けの判断と，4位回避が重要なネット麻雀向けの両方を行うことができる（図-2）．ツールとしては，牌譜解析ツールを開発し，期間限定で一般公開した．有用なツールとするため，手牌推測にも取り組み，従来のシステムより高い精度を達成した．手牌推測の良さを評価する新指標もいくつか提案した．
⇧「麻雀」においてもAIの研究が進んでいるようです。
だが、しかし、
だが一方で、多井プロの実力をNAGAでは上手く評価できない。現時点で筆者が持っているNAGA度のデータを総合すると、多井プロはMリーガー32人中の23位(1月15日時点)となる。
⇧ チーム戦での「麻雀」における強さの定義が難しいという問題がありそう。
プレイヤーが4人っていうゲームにおけるAIの研究は、「オセロ」「チェス」「囲碁」「将棋」といった1対1のゲームと異なるからして、
新しい予測探索と自己対戦により不完全情報性の困難に挑戦
不完全情報ゲーム: チェスや碁は、プレイヤーが対戦相手の盤上の動きをすべて見ることができる「完全情報ゲーム」ですが、麻雀は多くの情報が隠されている「不完全情報ゲーム」です。より具体的に言えば、各プレイヤーには 13 個の手牌と 84 個の自摸がありますが、把握できる情報はそれぞれ自分の手牌と捨牌しかなく、他のプレイヤーの手牌やまだ自摸られていない牌の情報は知り得ません。つまり、120 牌以上の未知の情報があることを意味します。このように、不明瞭な情報が非常に多いため、麻雀 AI の開発は非常に困難です。ランダム性が高いため、プレイヤーは、対戦相手の牌や山の牌など、見えていない牌を推測しなければならず、ゲームの結果に対する運の要素を排除することができません。これは、AI の学習にとって大きな課題となります。
麻雀 AI Microsoft Suphx が人間のトッププレイヤーに匹敵する成績を達成 - News Center Japan
より複雑な現実世界の課題解決のため、 AI 研究の限界を突破する
AI にとって、麻雀などの「不完全情報ゲーム」は、碁やチェスなどの完全情報ゲームよりも困難であり、その点では、AI のアルゴリズム開発のための理想的環境を提供します。
麻雀 AI Microsoft Suphx が人間のトッププレイヤーに匹敵する成績を達成 - News Center Japan
現実世界には多くの偶発的事象があり、多くの場合「運」が重要な要素になります。そして、知っている情報よりも知らない情報の方がはるかに多く、それでもその不完全な情報に基づいて多様な意思決定を行わなければならない場合も数多くあります。麻雀における複雑な推論と偶発的なゲームのプロセスは、「完全情報ゲーム」と比較して、人間が住む複雑な現実世界との類似性が高いと言えます。
麻雀 AI Microsoft Suphx が人間のトッププレイヤーに匹敵する成績を達成 - News Center Japan
⇧ 難易度が高い模様。
ちなみに、
⇧ 配牌のパターン数だけで、上記の数になるそうな。
どの牌が来るか予測できないので、自分の「手牌」と全てのプレイヤーの「捨牌」から、自分以外のプレイヤーの「手牌」と残りの「山牌」を推測していくしか無いので、AIとしてもこのルールに則す必要がある以上、都度、最適解となる選択を得るのは難しそうですな。
選択が最適だったのかどうかは、最後まで打ってみて、自分以外のプレーヤーの手牌も確認してから分析するしかない気がしますし。
と思っていたら、
⇧ 上記サイト様によりますと、「深層強化学習」を利用したAIモデルらしく、かなりの性能を叩き出してる模様。
「将棋」みたいに、トレーニングでAIが利用されていくようになるんですかね。
⇧ 基本が理解している人にとっては、AIを利用するのは悪い事では無さそうという感じですし。
とは言え、麻雀はプレーヤー4人ってところが、最適な選択になることをより困難にしていると思いますし、自分以外の人間の選択による影響を受けざるを得ない部分でも3人分の要因が絡んでくるからして、より複雑になってくるといえそうですかね。
自分以外の人間が何を考えているか分からないから、予想も付かない結末になることが往々にしてあると思いますし。
AIが人間の心理を理解できない限りは、人間のプレイヤーを常に超えるというのは難しそうな気がしますかね。
まぁ、仮に、AIで人間の心理を理解できてしまうぐらいの状態が実現されてしまったとしたら、人類が滅ぼされる可能性も出てきそうなわけで、複雑な心境ですな...
ちなみに、私自身は「麻雀」については全くの門外漢ですし、「麻雀」に関するAIについても全く詳しくありませんので、悪しからず。
毎度モヤモヤ感が半端ない...
今回はこのへんで。
