モンテカルロ木探索

モンテカルロ木探索とは、ランダムに終局まで打ち進める試行を大量に繰り返し、その勝率から有望な手を見つける探索手法です。

囲碁のようにすべての手を読み切れない問題でも、有望そうな枝に試行を集中させることで、限られた時間で良い手を選べます。

評価関数を人が作り込む必要がない点が画期的で、AlphaGo ではディープラーニングと組み合わせて使われました。