オセロ開発解説 - AIロジック

AIロジック

AIはMinimaxアルゴリズムを採用し、5段階の難易度で最適手を選択。盤面評価関数はコマ数の差を基準に、計算負荷を抑えつつ強いプレイを実現します。

設計思想

Minimaxは再帰的に盤面を探索し、最適手を評価。深さ（`aiLevel`）に応じて探索範囲を調整し、レベル1はランダム、レベル5は最大5手先まで読む。評価関数は単純なコマ数差だが、角や辺の戦略的重要性も考慮可能。盤面コピーを用いてゲーム状態と分離し、試行中の副作用を排除。

サンプルコード

function minimax(boardState, player, depth) {
    const moves = getValidMoves(boardState, player);
    let bestScore = -Infinity;
    let bestMove = moves[0];
    for (const move of moves) {
        const newBoard = simulateFlip(boardState, move.row, move.col, player);
        const score = evaluateBoard(newBoard, player, depth - 1);
        if (score > bestScore) {
            bestScore = score;
            bestMove = move;
        }
    }
    return bestMove;
}

function evaluateBoard(boardState, player, depth) {
    if (depth === 0) {
        return countPieces(boardState, player) - countPieces(boardState, player === 'black' ? 'white' : 'black');
    }
    const moves = getValidMoves(boardState, player);
    if (moves.length === 0) {
        return countPieces(boardState, player) - countPieces(boardState, player === 'black' ? 'white' : 'black');
    }
    let bestScore = -Infinity;
    for (const move of moves) {
        const newBoard = simulateFlip(boardState, move.row, move.col, player);
        const score = -evaluateBoard(newBoard, player === 'black' ? 'white' : 'black', depth - 1);
        bestScore = Math.max(bestScore, score);
    }
    return bestScore;
}
            

解説

`minimax`は有効手を列挙し、各手をシミュレーションしてスコアを計算。`evaluateBoard`は深さ0でコマ数差を返し、それ以外は相手の最善手を再帰的に評価。時間計算量はO(M^D)で、Mは有効手数、Dは深さ。レベル5でも現実的な遅延（数百ms）で動作。将来の拡張として、アルファベータ枝刈りやヒューリスティック評価（角の重み付け）が可能。