14-①[AI][Kaggle][python]Kaggle入門(ゲームAIと強化学習入門 1.ゲーム開始)

> Source: Zenn_Python

// Problem

単純なランダムな動きではゲームにおいて勝利を収めることは困難である。盤面の状態（obs）を正しく解釈し、勝利条件（inarow）に基づいた最適な意思決定を行うロジック、およびそれらを定量的に評価する仕組みが必要となる。

// Approach

kaggle_environmentsを利用してゲーム環境を構築。エージェントを「状態」と「設定」を受け取る関数として定義し、特定の列に駒を置いた際の盤面変化をシミュレートする関数を用いて、勝利確定手および相手の勝利阻止を行うヒューリスティックなアルゴリズムを実装する。

// Result

ルールベースの戦略（勝利確定・妨害）を実装することで、ランダムエージェントに対して高い勝率を確保できることを確認。次章以降、より高度な「先読み」や深層強化学習への発展が示唆されている。

Senior Engineer Insight

> 本記事は強化学習の基礎となる「環境（Environment）」と「エージェント（Agent）」の分離、および「状態（Observation）」の定義を学ぶ上で極めて標準的かつ実践的な構成である。実務における強化学習の適用においても、まずはこのような決定論的なルールベースのベースラインを構築し、評価指標（勝率や報酬）を確立することが、モデルの性能を定量的に判断するための不可欠なステップとなる。インターフェースの抽象化が適切になされているため、アルゴリズムの差し替えが容易な設計思想も学べる。