【G検定対策】探索手法の違い｜幅優先探索・深さ優先探索・Mini-Max法・αβ法を整理

探索手法の違いとは、問題の答えや最善手を探すときに、どの順番で候補を調べるかの違いです。

G検定では、幅優先探索、深さ優先探索、Mini-Max法、αβ法などが登場します。これらは、ディープラーニングより前からある人工知能の基本的な考え方です。

この記事では、探索手法を「迷路やゲームの選択肢をどう調べるか」というイメージで整理します。細かい計算よりも、それぞれの目的、調べ方、違いを理解することを重視します。

探索手法の違いとは？

探索手法とは、たくさんの選択肢の中から、目的に合う答えを探す方法です。

たとえば、迷路を解く、ゲームで次の一手を考える、条件を満たす答えを探す、といった場面で使われます。

G検定では、探索手法そのものの細かい実装よりも、どのように候補を調べるのか、どの場面で使われるのか、ほかの探索手法と何が違うのか を押さえることが大切です。

探索手法は、ざっくりいうと次のような流れで理解できます。

押さえておきたい探索手法

G検定で特に押さえたい探索手法は、次の4つです。

ポイントは、幅優先探索と深さ優先探索は探索の順番の違い、Mini-Max法とαβ法はゲームで最善手を探す考え方 として分けて理解することです。

幅優先探索とは？

幅優先探索とは、スタート地点に近いところから順番に調べていく探索方法です。

英語では Breadth-First Search と呼ばれ、BFS と表されることもあります。

迷路で考えると、いきなり奥まで進むのではなく、まずは1歩で行ける場所、次に2歩で行ける場所、次に3歩で行ける場所というように、近い場所から広く調べていくイメージです。

幅優先探索は、近い答えを見つけたいときに使いやすい方法です。

ただし、広い範囲を同時に覚えておく必要があるため、メモリを多く使いやすい点には注意が必要です。

深さ優先探索とは？

深さ優先探索とは、1つの道をできるだけ深く進んでから、行き止まりになったら戻る探索方法です。

英語では Depth-First Search と呼ばれ、DFS と表されることもあります。

迷路で考えると、とりあえず1つの道を奥まで進み、行き止まりなら戻って別の道を試すイメージです。

深さ優先探索は、メモリを比較的少なくしやすい一方で、遠回りの道に深く入り込むことがあります。

そのため、最短の答えをすぐに見つけられるとは限りません。

幅優先探索と深さ優先探索の違い

幅優先探索と深さ優先探索は、どちらも選択肢をたどって答えを探す方法です。

違いは、広く調べるか、深く調べるかです。

G検定では、幅優先探索は近いところから順番に調べる、深さ優先探索は奥まで進んでから戻る と押さえると混同しにくくなります。

探索木とは？

探索木とは、選択肢の分岐を木の形で表したものです。

木の根元に現在の状態があり、そこから選択肢ごとに枝分かれしていきます。

たとえば、ゲームで次の一手を考える場合、現在の盤面から打てる手が複数あります。

その手を選んだ後にも、さらに相手の手や自分の次の手があります。このような分岐を木構造で表したものが探索木です。

探索木を使うと、AIがどの候補をどの順番で調べるのかを整理しやすくなります。

Mini-Max法とは？

Mini-Max法とは、相手も最善手を選ぶと考えて、自分にとって最もよい手を選ぶ方法です。

主に、将棋、囲碁、チェス、オセロのようなゲームAIの文脈で登場します。

Mini-Max法では、自分は得点を最大にしたい、相手は自分の得点を最小にしたい、と考えます。

Mini-Max法のポイントは、相手が適当に動くとは考えないことです。

相手も自分にとって有利な手を選ぶ前提で、自分の手を決めます。

Mini-Max法は、相手がいるゲームで、先の展開を読んで手を選ぶ方法 と理解すると分かりやすいです。

αβ法とは？

αβ法とは、Mini-Max法で調べる必要のない部分を省略する方法です。

αβ枝刈りとも呼ばれます。

Mini-Max法では、先の手をすべて調べようとすると、候補が非常に多くなります。そこで、これ以上調べても結果に影響しないと分かる枝を途中で打ち切ります。

このように、無駄な探索を減らすのがαβ法です。

αβ法は、Mini-Max法とは別の目的で動く手法ではありません。

Mini-Max法を効率化するための工夫です。

G検定では、αβ法はMini-Max法の探索量を減らす方法と押さえるとよいです。

Mini-Max法とαβ法の違い

Mini-Max法とαβ法は、どちらもゲームAIの探索で登場します。

ただし、役割は違います。

Mini-Max法は「どうやって手を選ぶか」、αβ法は「どうやって無駄な探索を減らすか」と分けると理解しやすくなります。

探索手法を混同しないための整理

探索手法は、名前だけで覚えると混同しやすいです。

そのため、次のように「何をしている方法か」で整理すると分かりやすくなります。

幅優先探索と深さ優先探索は、候補を調べる順番の話 です。

Mini-Max法とαβ法は、ゲームで先の手を読む話 です。

この2つを分けておくと、かなり整理しやすくなります。

探索手法と人工知能の関係

探索手法は、人工知能の古典的なテーマの1つです。

現在はディープラーニングや生成AIが注目されることが多いですが、初期の人工知能では、問題を状態やルールとして表し、そこから答えを探索する考え方が重要でした。

たとえば、迷路、パズル、ゲーム、推論などは、選択肢をたどって答えを探す問題として考えることができます。

探索手法は、AIが「考えているように見える」処理の基本に関係しています。

探索手法の覚え方

探索手法は、次のように短く整理すると覚えやすくなります。

この4つは、同じ「探索」という言葉でまとめられますが、役割は同じではありません。

この違いを押さえることが大切です。

G検定ではどう問われるか？

G検定では、探索手法の細かいコードを書く問題よりも、用語の意味や違いを問われる可能性があります。

特に、次のような聞かれ方に注意するとよいです。

用語を暗記するよりも、探索の順番、ゲームでの最善手、探索量の削減 という3つの軸で理解しておくと対応しやすくなります。

まとめ

探索手法とは、たくさんの選択肢の中から、目的に合う答えや最善手を探す方法です。

幅優先探索は、近いところから順番に調べる方法です。深さ優先探索は、1つの道を深く進んでから戻る方法です。

Mini-Max法は、相手も最善手を選ぶ前提で、自分にとって最もよい手を選ぶ方法です。αβ法は、Mini-Max法で調べなくてもよい枝を省き、探索を効率化する方法です。

G検定では、細かい計算よりも、それぞれの探索手法が何をしているのか、どの手法とどう違うのかを理解しておくことが大切です。

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