約１ヶ月ぶりのアナウンスです。この間離職する決断をするなど色々ありましたが、今後はこれまで通りのペースで更新していければと思います。
新ルール「ざりかにとんぼ」
(9月14日更新：バランス調整により盤面が変更となりました。元々は7x7で、各々下から２段目に各陣営が並んでいましたが上図のようになりました。)
「ざりかにとんぼ」を追加しました。たね企画室考案の、7×7の盤で遊ぶ将棋です。
将棋YouTuberそらさんによるショート動画が
45万回再生されている
など今話題のざりかに将棋ですが、これはこの拡張版とも言えるルールです。「カニ」「ザリガニ」「幼王」に、新しい駒「とんぼ」が加わります。とんぼは、斜め前の2方向と真後ろに1マス動けます。取った駒は持ち駒として使え、成りはありません。
相手の幼王を取れば勝ち。幼王自身は相手の駒を取れません。
動ける方向の違う駒を組み合わせて、幼王を守りながら相手に迫ってみてください！作者のももこさん(@sibazakura2)によると、「ざりかに将棋は几帳面 ざりかにとんぼは乱戦調の感じ」だそうです。実装の提案いただきありがとうございます！
棋譜の表記を改善しました
本将棋では、棋譜の表記をする際に移動元のマスを書かずに行き先のマスを書きますが、同じ種類の駒が複数同じマスに移動できる際には駒種の直後に「左」「右」「直」「上」「寄」「引」といった表記を付け加えて区別をします。これについては日本将棋連盟が文書を公開しています。
ただ、古今東西の変則将棋の駒の動きをこの規則だけでは網羅しきれないため、これを拡張して独自で定める必要があります。例えば、以前導入された「跳」表記が一例です。以下の局面で23→34とするのは「☖３四角上」22→34とするのは「☖３四角跳」となります。
厳密な定義は省略しますが、興味がある方には次のように理解していただければと思います。
- 「直」は同じ筋内での移動を表す。「左」「右」など、左右方向の区別と同類として扱う。（本将棋では直は一マス上がる場合のみだったが、マス数や前後は関係なく扱うこととする。）
- 左右方向の区別が必要ない場合は「直」を省略するなど、本将棋のように扱う（例えば下のように、引く駒が１つであれば「直引」でなく「引」とするなど）
- 「直上」となる場合は本将棋との整合性を取るため、例外的に「直」と表記する。（例えば上で19の駒は29から上がるのと区別するために「直上」のはずだが、「直」となっている）
なるべく本将棋の表記に慣れた人にとって違和感のない表記になるよう努めたつもりです。ご意見あればお聞かせください！（遠隔移動と周囲1マスへ移動できる駒はすべて対応しているつもりです。2マス先に移動できる獅子などの駒へはまだ今後対応が必要です。）
また、表記に関する以下のバグも修正しました。
- 本将棋等において龍や馬が複数ある局面で、「右」「左」「上」「引」などの表記がとずれがあったため修正しました。
- チェスのポーンやシャンチーの炮など、駒を取るときと取らないときで動きが異なる駒について、「左」「右」等の棋譜の表記が記載されないことがあるバグを修正しました。
表記方法について将棋ったーDiscord上で数々の指摘や議論をしてくださったR-Wilsonさん、ありがとうございます！
古将棋のルールの改善
- 中将棋系ルールで、歩兵・香車が敵陣に入ったときに成れないなど、中将棋特有の成りに関わる不具合を修正しました。
- 鉤行・摩羯・天狗・孔雀の、途中で曲がって進む動きを修正しました。例えば「摩羯」は角の動きが二回できるような動きとも言い表わされますが、途中で駒を取った場合に再度動くといった獅子のような動きをできないようにしたものです。これに従って、駒は角の動きを一旦してもう一度動くというよりは、一回で角の動きを2回したような行き先が一度に表示されるようになっています。例えば、摩訶大大将棋で初手で摩羯道を空けた局面での摩羯の行き先は次のとおりです。
これらのバグ報告、ルール確認をしていただいたshibamizo57さん、ありがとうございます！
その他の改善
- 量子将棋の棋譜で、分岐を入力する際に、異なる持ち駒を打とうとしているのに既に本譜や分岐で打たれた異なる持ち駒を打ったものとして扱われ、分岐を作れないバグを修正しました。
- シャンチーとミニ版の駒画像・説明文で、「師」を正しい「帥」に修正しました。
- スイカ将棋のルールページに、らっしーねさん(@rasshiine_sho)による対局動画へのリンクを追加しました。
Haitaka学習日記
ここ最近はHaitaka Variantsの機械学習を進めています。これまで安北将棋でNNUEモデルの学習を行っていましたが、手書きの駒得+α関数より強くなっていなかったため、パイプラインの見直しを行っていました。先週リリースされたGPT 6 Astraに計画の見直しを頼んだところ、バグや学習上の問題を発見したようで、ようやく手書き関数より有意に強いモデルができそうな見通しです。学習に使用した局面でのチェックとなってしまいますが約+100 Eloとなっています。現在、独立したデータによる強さのチェックを行おうとしているところです。これがうまく行けばより大規模データセットでの学習、安北AIの公開、それ以外の性能変化系ルールでの学習へとつなげていけるものと思います。ご期待ください！
今後とも将棋ったーをよろしくお願いします https://shogitter.com