棋士でありながら、東大大学院生、AIエンジニアなど、複数のキャリアを実践している谷合廣紀氏に、AIと将棋の関係やエンジニアと棋士の共通点などについて伺った。人間の直感を、AIがもちうることができるのか。

取材2021年11月18日株式会社トリプルアイズ本社ビルにて

谷合 廣紀（たにあい ひろき）

1994年生まれ。棋士（四段）。東京都出身。東京大学工学部電気電子工学科を卒業、同大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻博士課程に在籍中。自動運転ベンチャー｢ティアフォー｣のエンジニアとしても勤務している。2006年に新進棋士奨励会に６級で入会。2011年9月に三段に昇段し、2020年4月1日付で四段昇段・棋士となる。

著書に『Pythonで理解する統計解析の基礎』（技術評論社）がある。

目次

• 本当に将棋が好きになれるかどうかで強さに違いが出る
• Pythonを使ったデータ分析の仕事からAIに興味を持つ
• 自動運転の物体認識領域でブレークスルーを目指す
• メンタルを持たないはずのAIが直感的な手を指すようになった？

本当に将棋が好きになれるかどうかで強さに違いが出る

桐原永叔IT批評編集長（以下、桐原）　将棋は小さい頃からお強かったのですか。

谷合廣紀四段（以下、谷合）　そうですね。小学生の高学年の頃には全国大会の東京代表になっていたので、同世代のなかではそこそこ強い方だったのかなと思います。

桐原　将棋の場合、覚えはじめの時点から強い人とそうでない人は差があるものですか。

谷合　最初の頃は本当に将棋が好きになれるかどうかで強さに違いが出るものだと思います。好きな人ほどどんどん伸びていくのかなと。

桐原　他のインタビューで、小学4年生で数学の面白さにも目覚めたとおっしゃっていますが、数学と将棋は共通点があるものでしょうか。

谷合　たしかに将棋が好きな人には数学が好きだという人が多いですね。具体的な共通点と言われるとちょっと思い浮かばないですが。まあ、論理的思考が鍛えられるという意味で、理系の学問とマッチするかもしれなというぐらいは言えるかもしれません。

Pythonを使ったデータ分析の仕事からAIに興味を持つ

桐原　コンピュータにはじめて触れたのはいつぐらいですか。

谷合　家にパソコンがあり、小学生の頃にネット将棋をやるために触ったのがはじめてだと思います。その後、ネットゲームにハマって、おかげでタイピングはすごく上達しましたが、パソコンの中身やプログラミングまでは興味が及びませんでした。最初にパソコンに触れたときには、すごく弱い将棋ソフトが入っていて、小学生の私でも勝ったり負けたりという力量でした。

桐原　『IT批評』が籍をおいているトリプルアイズ社の創業者が、昔やっていた将棋ソフトと久しぶりに指したら、劇的に強くなっていたことに驚いて、「いま囲碁AIに取り組まないと時代に取り残される」という危機感で囲碁AI研究を始めたと言っていたのを思い出しました。そんなに昔の将棋ソフトは弱かったのですね。

谷合　Bonanza（ボナンザ）が出てくる2006年以前の将棋ソフトはルールベースで手を組み立てていましたから、よくてアマチュア高段者ぐらいだったんじゃないかと思います。私が奨励会三段になったあたりから電王戦も始まって、だいぶ将棋AIも一般に認知されるようになり、周りの棋士も使う人が増えはじめました。私も将棋の研究のために将棋AIを使うようになったのは、奨励会で三段に上がってからです。Bonanzaが出てきた頃から強くなっていることは認識していましたが、いよいよ人間が将棋AIを参考にする時代になってきたと感じました。

桐原　谷合さんはご自分でも盤面の画像解析による棋譜の自動プログラムをつくっていらっしゃいますね。

谷合　2014年ですので、ディープラーニングがブームになる前です。学校の課題で、古典的なルールベースの手法を用いたプログラムで作成しましたので、今のAIの手法とはだいぶ違っていました。

桐原　そんななかで、受験勉強にも力を入れて東大に合格されるわけですが、大学に入って勉強しようと思うテーマが具体的にあったのですか。

谷合　特にはありませんでした。東大で得られる人脈は得難いものがあるだろうというのと、目指すならトップをと考えたことは確かです。AI研究に興味を持ったのは大学院に進んでからで、東京大学先端科学技術研究センター特任助教の辻真吾先生に出会い、Pythonを使ったデータ分析の仕事をいただいてからです。そこからAIに興味が出始めたというのがきっかけですね。学校の勉強と違って、企業のデータを使って分析するので、具体的に人の役に立つのが実感できたというのが大きいです。それと、世界的なデータ分析のコンペティションがありまして、他人と競うというのが好きな性分なもので、そこからハマっていったというのもあります。今はAIモデルもつくりますしデータ分析もします。あえて分類するならば「データサイエンティスト」という呼び名がしっくりくるなと思っています。