とつげき東北大学付属システマティック麻雀工学技術開発研究所:
システマティック麻雀工学
  とつげき東北
システマティック麻雀研究所は、観念論を廃し、数理的・理論的・実証的な麻雀研究を目指す、世界で最先端の理論的麻雀研究所である。




学会招待講演・大学招待講演等研究成果

2004年12月 講談社現代新書より『科学する麻雀』出版。
        ベストセラー麻雀戦術書。国立情報学研究所「学術コンテンツ・ポータル」から検索できる唯一の麻雀本。
2005年11月 情報処理学会ゲーム情報学研究会ワークショップで招待講演。
        「コンピュータを用いた麻雀研究の手法等について」(資料一部)
2006年9月 第5回情報科学技術フォーラムイベント「ゲーム情報学の新しい形」においてパネル討論。
        「研究対象としての「麻雀」について」(資料一部)
2007年1月 デジタルハリウッド大学で招待講義(資料一部)
        「ゲーム大好き、ゲーム研究大好き〜1枚のコインからはじめるゲーム情報学」。一部動画(音声注意)
2007年1月 洋泉社より『超・入門 科学する麻雀』出版。
2007年7月 電気通信大学「エンターテイメントと認知科学研究ステーション」における「不完全情報ゲーム特集」にて招待講演。
        「人間の『読み』を超えろ! ――麻雀研究=情報学の時代――」(一部動画(リハーサルバージョン))



外部者向け (自称上級者・プロのみなさま、ふるってご参加ください。コンピュータと対戦しましょう)

コンピュータと勝負しよう:山牌読み(ツモる牌読み)



システマティック麻雀工学論 (すべての理論を退ける麻雀界へ)

0:システマティック麻雀工学概論
1:他家必要メンツのモデル化理論と実装(MJ-0ルーチン)
2:他家必要牌のモデル化(当たり牌読み)理論と実装(MJ-1)
3:点数状況判断技術の定量化理論と実装



基幹工学と研究の副産物 (すべての基礎的な知識・技術を「なかったこと」にする麻雀界へ)

このコンテンツで使われる「安定R」という表記は、その変動が、平均順位変動と比例関係にある強さの指標である。安定R変動=1200*平均順位変動。詳細

麻雀の実力計測に関するシミュレータと理論

平均順位の偏りと信頼できる実力評価
麻雀の成績比較の方法論
みかけR・最高R・安定Rの、実力計測精度の比較
麻雀研究用シミュレータ MJSIM0
麻雀和了放銃方程式の定式化(和了率・放銃率等各種パラメータと、順位分布との定量的関係等に関連する研究)
順位麻雀とトップ麻雀との実力の比較に関して
システマティック麻雀公式集

補助システムと理論

東風荘画面入出力ダイナミックリンクライブラリMJexeIO.DLL(プログラマ向け)
上がりチェック・テンパイチェックの方法(アルゴリズム)
東風の静止画像から、牌が切られた順序を可能な限り決定する方法について(アルゴリズム概要)



麻雀に関する思想他 (すべての語りが蒙昧な麻雀界へ)

諸君の「読み」がヘタクソな理由
自称上級者の権化「麻雀プロ」



講座 (世界で唯一の、実戦的な中〜上級者向け麻雀講座)

最強水準になるための麻雀講座



研究者と研究所入学試験

現在の研究者リスト
システマティック麻雀研究所入学試験 
麻雀思想論文試験2002年度解答例





優良麻雀研究サイトリンク (優れた研究サイトを教えて下さい。自薦他薦問わず。ただしリンクするかどうかは独断で判断)

scene.research.station
才能を感じさせるサイト。「面倒やなそれ・・・」ということをさらっとやってのける。
それだけに本人の目指すレベルも高い。おれみたいに見切り発車とかしないタイプ(笑)
逆アセンブラDispeもここかよ・・・。麻雀界にこんなんがゴロゴロいたら、おれはもう麻雀研究やめます、いややめません←
ひいいの麻雀研究 
comjong.com 
おれはここの、旧「麻雀解析」に触発されて麻雀研究を始めたのカモ。
”あら”のホームページ






覚え書き



04/05/20

すばらしい共同研究者が現れた。
東京工業大の学生さん(学歴マンセーキャラとして一応言っておかねば)で、プログラムとかを書いてくれて研究も進めてくれる。
おかげで延び延びになってる原稿が進む。
裏スジは危険ではないこととか、色々と証明されてきた。
一通り研究を終えてから、こちらにフィードバックしますので、しばしお待ちを。


03/07/07

山牌読みテストの追試をかねて、広く一般に「山牌読みテスト」を公開することにした。
プロ、実戦上級者、東風上級者のいずれもがコンピュータの「読み」に挑戦できる。
諸君は麻雀界において、パラダイムそのものを転換させる現場に立ち会っているのかもしれない。


03/06/15

点数状況判断の理論が完成し、テストも終了。
安定R2050〜水準の正確な点数状況判断を、理論的に行うことができるようになった。
局にまたがる全ての「状況の判断」においてコンピュータは人間を上回ったと思う。
手前味噌だが、これは今まで世界に存在したどんな「麻雀アルゴリズム」の水準も楽勝で越えている。
まあ、この研究結果を人間が実戦的に使えるかどうかはともかく(笑)。そんなことはもっともどうでもいい問題であって。
研究には何より優秀な頭脳が必要なので、システマティック麻雀研究所の研究員を募集する(笑)。
ついでに、ひさびさに意味なく毒を書けて満足だ( ≧∇≦)ブハハハ!


03/01/01

ひさびさに研究してみたりして。
「麻雀の和了放銃方程式」完成しました(笑)。
基幹工学のところの「和了率・放銃率等〜〜関連する研究」のところを参照。
とりあえず人手が足りないわ。
語る人でなく、プログラムが組めたり頭がよかったり学歴が高い人(笑)をシスマ研究員として募集したりしなかったり(笑)。
現在の会員? おれだけですが( ≧∇≦)ブハハハ!


02/06/26

ああ、麻雀研究とどこおってる(笑)。
実生活や、他のプログラミング修行含めて、色々やることが山積みになってこときれてしまっている・・・

とりあえずMJexeIO.dllを使ったソフトがようやく出てきた。
「ツモツモ君♪」
東風荘で、リーチ時に自動で和了・ツモ切り・カンをしてくれる。これはこれで便利。

あと、テンパイチェック関数を自前で作り直したら、今まで使ってたコピペしたやつより10倍くらい高速化した・・・
どこまで適当に組んであったんだろう(涙)
一応ここに公開しとくね。自由に使って。

麻雀自動打ち最強ツール、いつになることやら・・・トホホ(トホホて!)


02/02/11

とりあえず「メンゼン最速和了目指しアルゴリズム」を作っている。
ワニ、たすけ、代表、紅孔雀らも参加している。
「麻雀解析」というHPで、「棒テンを目指すプログラム」での17順目までのツモ和了率を出してあるのを見たことがあるが、それによると17.5%前後だった。
まだ改良の余地はあるが、今のところおれのルーチン(T5)では同条件で19.5%程度。
打ち方をなるべくおれの打ち方に似るようにかなり工夫しているつもりだが、この2%は大きいのか、小さいのか・・・(笑)。
もうしばらくしたらルーチン同士を対戦させ、各々のルーチンの概要を報告しあい、良い点や悪い点を検討しあう。
現段階でT5の牌譜を見ると、まずまず自然な感じで打てているようだが、やはり「おえドヘタ!」というつっこみもけっこう入る( ´Д`)

驚くのは、「こういう判断を入れればより良くなるだろう」と思って導入する判断のかなり多くの部分が、和了率を逆に下げるという「無駄」に終わるということだ。テンパイルーチンの和了率を上げるために決定的に重要なのは「打ち方の概要、大きな方針」であり、決して「細かな技術」でないことがわかる。むしろ、細かい技術の場合、それによって時々生ずるデメリットの方が大きくなることが多いらしい。
現段階での50万局を超えるシミュレーションから、「明確な技術(明らかに有利だと判断でき、かつ、その影響が大きいもの)こそが技術である」ということを改めて知らされた。
例えば、「場に出ている枚数」を全く把握していない段階でも、リャンメンの構成法を少し工夫するだけで和了率は劇的に(10%も)上昇した。
逆に、リャンメンの構成法を工夫しない段階で、いくら正確に「場に出ている枚数、場に出るだろう枚数」を正確にパラメータとして与えても、和了率は無視できる程度にしか上昇しなかった(せいぜい1%・・・誤差に吸収されるレベル)。
麻雀にはたくさんの技術要素があるが、重要なのはそのうちごく一部であり、重要な技術の差が成績の差になるということだ。
例えば・・・ベタオリする際に重要なことは、不明瞭な読みで相手の当たり牌を絞ることではなく、メンツ構成から相手のアンパイを単純に算出することだろう。基礎技術が身についていないのに読んだり「状況を加味」したりしても何の意味もない。ものによっては余計に弱くなる(切り順や捨て牌の感覚や相手の仕草から、「引っ掛けかも・・・」などと読んでスジではなく無スジの端牌を切ったりしていると、たぶん余計に弱くなる)。

場に出た牌・これから場に出る牌の分布まで正確に(MJ-0がやったような高精度の方法で)行っても、ほとんど成績は変化しないのだ。
「読み」によって場に出る牌の分布のうち一部をちょっとだけ知ったとして、それが一体何になろう?
高い水準で基本を身に付けているおれが、「読みもできないくせに」と言われながらも彼らより圧倒的に強いのは、このことが要因だろう。おれは基礎技術において彼らよりも洗練されているということだ。そしてなぜおれが「読まない」のかと言えば、麻雀技術のこうした性質(失敗した時のデメリットが成功した時のメリットと同程度に大きいような技術、例えば「読み」は、麻雀ゲームの性質上不可能だろうと思われるほど高精度でない限り技術になり得ないということ、なったとしても非常に微妙な差にしかならないこと)を知っているからだ。なお、人間の「様々な状況を加味した読み」の精度がいかにあてにならないかは、当コンテンツの「山牌読み」「当たり牌読み」で、数え上げだけ正確なコンピュータによって示された通りである。

基礎が身についていないのに先に進み、その先でもミスっているのなら、強くなれるわけがない。
我々が今すべきは、「様々な状況を加味すること」ではなく、いちはやく正確に「数え上げの精度を高めること」であることが実によくわかる研究である。


02/02/01

こうなったらいいなあという希望をかいとく。

東風にいるプログラマの人へ。
東風荘画面入出力DLL(MJexeIO.DLL)の機能がもう少し整えば、「Cでちょこっとウインドウズプログラムが書けてコンパイルできる人なら誰でもすぐ、自動打ちツールを作れる」ようになります。
みんなで自動打ちツール作り競争しよう!
安定Rではなく、自動打ちツールの安定Rで勝負! 知的やし楽しそうやん(笑)
たすけ、わに、代表、いいよあたりはぜひ参加希望。
え、ちいといつ? ん〜〜〜負けそうなので・・・←  いや、ぜひやってほしいけどね(笑)
もちろんアルゴリズムなどの情報は段階ごとにお互いやりとりして、みんなで最強の麻雀アルゴリズム作ろう(笑)

同時に、よいコンピュータ思考ルーチン発案者(システマティック麻雀工学部生 笑)募集。
ちなみにその程度に論理的な作業になると、ちょっと東風で最強水準程度に強いというだけでは全く役立たないし(自称「強い」人など論外、死んで)、実際に動かないと意味ないので、プログラムを書けて実装できる人がいいな〜(ノ´▽`)ノ


02/01/31

東風荘の牌画像入力ライブラリがやっと動くようになった。
網がかかった牌を判別するのとか、超めんどかったなあ・・・網のかかる位置が場所によって違うっぽいし。
だから牌を「動的に」読まないといけない。
おそらく、東風ツール製作者の30%が「やってみたい」と思った機能で、かつ面倒すぎて全員挫折したルーチンだろうな(笑)
だって牌サイズ「小」の2マンと3マンの網かかったやつなんて、肉眼でもほとんど見分けつかんぞ?( ≧∇≦)ブハハハ!

雀譜からも読み込めるようにしたいね。
出力も整えば、「思考ルーチン」部分だけ書くだけで立派な自動打ちツールが作れることになる。


02/01/28

やることが多すぎて細部に手が回らない。

東風の画像情報を読み出してこっちのプログラムに送ったり、こっちのプログラムが東風に打つ牌を決めて送ったりする入出力ルーチンを作っている(東風の画像から、ある点が何色であるかを拡大したりして調べる地道な作業含む)。
当たり牌読みまではモデル化でき実装できたので、次の麻雀技術をモデル化する方法を色々考えている。
当たり牌読みルーチンで、組み合わせの数が極端に少なくなるときに無限ループに陥る状態なので改善する必要がある。
リーチ宣言牌と当たり牌の相関や、ドラと当たり牌の相関くらいはモデルに入れたい。メンツ構成において役牌くらいは優遇するパラメータ(データ)を集めなければいけない。
テンパイチェックが低速なので、なんとか高速化したい。
投稿されたデータを集計しなければならない。

キエェエ


02/01/27

現段階での当たり牌予測プログラムMJ-1の性能を評価した。
結果は・・・見てのお楽しみってことで。
モデルや理論が出せる人(一番大事)、計算方法を考えられる人、プログラムを手伝える人等、システマティック麻雀工学の体系化に向けて有用な研究協力者を募集します。
例えば「効率的にテンパイするためのルーチン」さえ、まだアイデアもないです。
他に「相手が染め手であるかどうかをどのように判断するか」などもまだ考えてない。


02/01/26

単純な山牌読みと違って、当たり牌読みはかなり難しい・・・
今はまだとても簡単なモデルでやっていて、リャンメン率とかが実際の麻雀のものと全然違う値になってしまう。
色々考えてるがむずいね。
たぶん今回は人間の方がかなりいい点数出せるんちゃうかな〜(笑) 
それから、低い点数が出ても名前公開とかしない予定なので、安心して投稿よろしく(笑)
みなさま、当たり牌読みのデータ収集にご協力ください!


02/01/24

システマティック麻雀工学公開開始。
もともとは、東風の画面から牌情報などを読み取って、「自動ベタオリしてくれるツール」を作ろうと思って他家の当たり牌を読むルーチンを考えていた副産物(笑)。
牌山読みルーチン(他家必要牌読みルーチン)のモデルがなかなか綺麗に作れたので、人間の読み精度と比較してみようと思ったのが始まり。
正直、例えばおれのベタオリ技術というのは第一東風荘で最高水準レベルであると同時に、ちょっとしたコンピュータのそれより劣っていると思っていたが、やっぱりそうらしい(笑)。
複雑でない「メンツ構成モデル」だが、非常に優秀な結果を出しており満足できる。人間が「色々な状況を読んで・・・」などと言ってるのがいかに適当であるかが身にしみてわかる。
自称上級者と山牌読み勝負してやってもええよ?( ´ー`)y-゚゚ 楽勝。「山牌読み」に関しては一応「ある程度ハイレベルな答え」を計算によって出せるようになったね。すばらしい!
ただ当たり牌読みになると、カンチャンよりリャンメンを優先したり、点数に応じてメンツを変えたりする影響が大きくなってくるので、そう簡単にはいかない・・・かな?
状況を手入力で入力して他家が使っているメンツや場に出る牌数を計算するツールなら既にできている(MJ-0)のだが、公開しようかしら・・・迷うね。
ちなみに自動ベタオリツールは一般には公開しない(笑) だってこれみんなが使ったら、おれ勝てね〜もん( ≧∇≦)ブハハハ!
ま〜とりあえず頑張るか。