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はてなキーワード:ゲーム理論とは
今のAIは頓珍漢だったり、知ったかぶりしたり、ウソをよく言うけど、
超AIが助言することはすべて正解なんだよ、もう有無を言わさない論理的裏付けで説明されちゃって、誰も逆らえなくなるの…😟
超AIが超最適化された社会を考えたら、みんながそれ通りに動く、そうすると凄い社会が効率化されて便利になるの
みんながAIの言う通りに行動することで、みんながそれなりに満足できる社会が実現されちゃうの
で、ある日超AIは、ゲーム理論とか囚人のジレンマみたいな話で、人間同士が殺し合った方が最適な社会になる、みたいな最終解を出して、
ドナルド・ホフマンが提唱している「tracelogic（トレース・ロジック）」は、彼の「意識の進化ゲーム理論」や「インターフェース理論」に関連する概念で、私たちが普段認識している時空、物理的な対象が、実は「意識のエージェント（主体）」の相互作用から「トレース（痕跡）」として生まれてくる、と考えるための数学的な枠組みです。
ホフマンは、私たちの知覚は、現実世界をあるがままに正確に映し出しているわけではなく、生存と繁殖という「適応度（フィットネス）」を最大化するために進化した「インターフェース（操作画面）」のようなものだと主張しています。
画面上のアイコン（例えば、ゴミ箱やファイル）は、コンピュータの内部にある複雑な電気信号やコード（真の現実）をそのまま表しているわけではありません。
アイコンは、私たちが効率よく操作するために作られた便利なシンボルです。ゴミ箱のアイコンをクリックすれば、内部のデータが消えるという「操作の結果」だけが重要で、内部の電気信号の状態を知る必要はありません。
ホフマンにとって、私たちが知覚する時空、物質は、このアイコンのようなものです。真の現実は、私たちが知覚するものとは根本的に異なっていると考えています。
ホフマンは、この真の現実を、お互いに相互作用する「意識のエージェント（主体）」の集まりとして捉えようとします。
エージェントは、特定の決定や選択を行い、その選択がお互いに影響し合っています。
彼の理論では、意識が物質の基盤であり、物質的な宇宙（空間や時間など）は意識から派生したものと考えます。
「tracelogic」は、この「意識のエージェント」たちがどのように相互作用し、その「痕跡（トレース）」として、私たちが時間や空間として認識するものが生まれてくるのかを、数学的に記述しようとする試みです。
「トレース（trace）」は、もともと「足跡」「痕跡」という意味です。
エージェントの相互作用や情報のやり取りを追跡していくと、その「痕跡」として、私たちが物理的な対象や空間として認識しているものが出現する、というイメージです。
これは、単なる哲学的な話ではなく、意識の相互作用を数学（ロジック）で表現することで、彼のインターフェース理論を検証可能な科学理論にしようとする試みなんです。
多数の人がチャットアプリでメッセージを交換し合っていると想像してください。
個々のメッセージのやり取り（意識のエージェントの相互作用）の履歴（トレース）を数学的に分析していくと、「グループ」という仮想的な構造や、「会話の流れ」という時間の流れが浮かび上がってくる、というイメージに近いかもしれません。
要するに、トレース・ロジックは、「私たちが知覚する宇宙は、意識というものの相互作用の副産物（痕跡）である」というホフマンの考えを、数学の言葉で表現するためのツールなんです。
フェミニズムの分類が多すぎると聞いて
記述集合論（Borel階層, Projective階層, 汎加法族）
モデル理論（型空間, o-極小, NIP, ステーブル理論）
再帰理論/計算可能性（チューリング度, 0′, 相対計算可能性）
構成主義,直観主義,ユニバース問題,ホモトピー型理論（HoTT）
体論・ガロア理論
表現論
K-理論
初等数論（合同, 既約性判定,二次剰余）
解析数論（ゼータ/ L-関数,素数定理,サークル法, 篩法）
p進数論（p進解析, Iwasawa理論, Hodge–Tate）
超越論（リンドマン–ヴァイエルシュトラス, ベーカー理論）
実解析
多変数（Hartogs現象, 凸性, severalcomplex variables）
関数解析
バナッハ/ヒルベルト空間,スペクトル理論, C*代数, von Neumann代数
フーリエ解析,Littlewood–Paley理論, 擬微分作用素
確率解析
常微分方程式（ODE）
偏微分方程式（PDE）
非線形PDE（Navier–Stokes, NLS, KdV, Allen–Cahn）
幾何解析
リッチ流, 平均曲率流,ヤン–ミルズ,モノポール・インスタントン
エルゴード理論（Birkhoff, Pesin）,カオス, シンボリック力学
点集合位相,ホモトピー・ホモロジー, 基本群,スペクトル系列
4次元トポロジー（Donaldson/Seiberg–Witten理論）
複素/ケーラー幾何（Calabi–Yau, Hodge理論）
スキーム, 層・層係数コホモロジー, 変形理論, モジュライ空間
多面体, Helly/Carathéodory,幾何的極値問題
ランダムグラフ/確率的方法（Erdős–Rényi, nibble法）
加法的組合せ論（Freiman, サムセット, Gowersノルム）
彩色,マッチング,マイナー理論（Robertson–Seymour）
列・順序・格子（部分順序集合, モビウス反転）
測度確率, 極限定理, Lévy過程, Markov過程, 大偏差
統計学
ノンパラメトリック（カーネル法, スプライン,ブーストラップ）
時系列（ARIMA,状態空間, Kalman/粒子フィルタ）
非凸最適化
離散最適化
整数計画,ネットワークフロー, マトロイド, 近似アルゴリズム
Littleの法則, 重み付き遅延, M/M/1, Jackson網
エントロピー,符号化（誤り訂正, LDPC,Polar）, レート歪み
公開鍵（RSA,楕円曲線, LWE/格子）,証明可能安全性,MPC/ゼロ知識
計算複雑性
機械学習の数理
量子場の数理
相転移, くりこみ, Ising/Potts, 大偏差
数理生物学
数理神経科学
データ解析
実は、アファーマティブ・アクション（AA）やそれに類する「優遇政策」は、経済学的にも長い議論の対象で、労働市場の効率性・インセンティブ構造・社会的資本の形成といった観点から、かなり深く分析されています。
AAによって採用・昇進などで属性が重視されると、「最適な人材配置」が歪むことがあります。
本来、最も生産性が高い候補者を選ぶべきところで、**別の基準（性別・人種・出身など）**が介入する。
結果として、全体の生産効率（totalfactor productivity）が低下する可能性がある。
たとえば：
Loury (1998), “Discrimination in the Post-Civil Rights Era”
→AAは短期的な公平性を実現するが、長期的には人的資本（human capital）の最適配分を阻害する。
Coate & Loury (1993), Quarterly Journal of Economics
→ 「低評価リスク」仮説：制度的優遇があると、企業側が「優遇枠の人は平均的に能力が低いかもしれない」と予期し、全体の採用評価を下げる。
→ つまり、恩恵を受ける人自身が市場で過小評価される逆効果が生じる。
経済学では、個人が努力する動機＝「期待される報酬 ×確率」。
AAによって「結果の平等」が保証されると、努力のリターンが減少する可能性がある。
Phelps (1972), “The StatisticalTheory of Racism and Sexism”
→ もし企業が属性を基準に期待値を修正する（例：「女性は平均的に○○が低い」など）と、
個人が努力しても評価が改善されにくく、人間資本投資のインセンティブが下がる。
Becker (1957), The Economics of Discrimination
→市場競争の中では、長期的には差別はコストになる（＝差別する企業が淘汰される）。
つまり、市場メカニズムに任せた方が、平等を促す方向に進む可能性がある。
🔹 3.スティグマ効果（signaldistortion）
「AAによる採用・昇進＝能力より制度的配慮」と見られることで、
これはゲーム理論的には「シグナリング（signaling）」の問題として扱われます。
Coate & Loury (1993)モデルでは、AA導入後、採用者が「優遇されているグループ」に対して
“平均的に能力が低い”という信念を形成 →雇用主が訓練投資を減らす。
→ その結果、実際に能力格差が固定化されるという自己成就的な悪循環が起きる。
市場の信号構造を歪め、差別を制度的に固定化するという逆効果が生まれる。
経済学では信頼・ネットワーク・協調といった“社会的資本”も重要な生産要素とされています。
グループ間の信頼が低下
成功の原因が「努力」ではなく「制度」に帰属される（＝相互尊重の低下）
→結果的に、社会全体の協力効率（cooperative efficiency）が下がる。
この点は、Putnam（2000）『BowlingAlone』や Fukuyama（1995）『Trust』などでも、
“制度的な平等の押し付け”が社会的信頼を損なうという形で議論されています。
AAを受けて育った世代が、次の世代に「努力よりも制度を頼る文化」を引き継ぐ可能性があります。
→ これを “policy dependence equilibrium”（政策依存均衡）と呼ぶモデルがあります。
例：
Cass Sunstein (1991) “Why MarketsDon’t Stop Discrimination”
🔹総合すると…
アファーマティブ・アクションは短期的には平等を“見かけ上”実現するけれど、
長期的には：
生産性の低下（misallocation）
https://anond.hatelabo.jp/20250928215116
俺の経験した事案はこれだ：https://megalodon.jp/2021-1125-0748-19/https://anond.hatelabo.jp:443/20211124160544
はてブへのコメント返しがこっちだ：https://anond.hatelabo.jp/20250926035805
そうじゃなくて、言いたいのは「一見まともそうに見える組織でも、パワハラ・セクハラを放置する素地がある」。 「生物はズルをするように出来ている」というか。
この動画が分かりやすい：YouTubeチャンネル「るーいのゆっくり科学」 【ゆっくり解説】なぜ悪人は生まれるのか？－ゲーム理論－」https://www.youtube.com/watch?v=5GphE31RQvY
経営サイドからすると、パワハラ・セクハラを放置して利益を最大化した方がいい。だけど、放置しすぎると組織が荒廃する。今度は取り締まりを厳しくする。この行ったり来たりがあるので、どんな組織でもパワハラに甘くなる時期もあるし、厳しくなる時期もありうる。
自分のいた業界、医療業界。特に大学病院では放置する傾向が強いね。教授会・医局・専門医などのシステムが、独裁者を生む仕掛けになっている。
どこをどう読んだらそう言う解釈になるの？
そして、「医局制度」が独裁者を生む仕組みになってるんだよね。
「だから言わないでおく」って書いてあった？ どこだろう…探したけど分からなかった。ゴメン。
ほいほい。
これは慰めてくれてるのか、それとも…？
馬鹿正直に法令遵守してたら成果は出ないからねぇ。どうしてもパワハラも発生してしまう。現状のシステムでは、医療関係は基本そうでしょう。リソース不足すぎる。
それもそう。そして法令違反を行わないと成果が出ないくらいリソースが足りない。
パワハラ含め違反の放置は管理責任。教授などの管理者は管理責任を問われたくない。全てをもみ消す蓋然性が高い。
俺は無脳とは思われていない。退職をFB投稿したら、アメリカのトップ大学の教授から「先生だったらいつでも welcome だよ」ってメッセージが来た（トップ大学：大学ランキング、ノーベル賞受賞者数など基準）。40歳までに日本全国学会と海外の学会で招待講演を10回以上、教科書の執筆・監修、国際学会の委員、日本の学会の評議員、日本最大の勉強会の世話人（毎月開催、毎回100人以上参加、医師限定）などしていた。忘年会で「今年1年、医局員で一番頑張ったで賞」を頂いたこともあった。学会賞も複数貰った。節制・投資で40歳時点ですでにFIRE水準。今はリモート医療に携わってるけど、管理会社からは「評判がいいですよ」って何度かご連絡頂く。本当はご指名はやってないんだが、クライアントからご指名依頼もあるらしい。ビズリーチ登録したら世界的企業からたくさん（＞10）オファー来た。今も時々来る。
今回の件、俺が名大に来てあまりにも周りとなじむのが早く、うまくいっているように見えたためサイコパスが俺に嫉妬したっていうのが医局長の意見（録音あり）。
こんなことは自分から言うものではない。過去の投稿にも書いてないでしょ。「無能だから守られなかった」可能性をきちんと排除するために書いた。
無関係なコメント。おれは弓は引いてないし喧嘩もしていない。落とし前も求めていない。ただ陰で悪口を言っているだけ。向こうがいじめてきたので、うつ診断書休職からの退職。引き留められたけど辞めた。
めんどくさいのはそうだよ。（明らかにめんどくさい人間なのに）引き留められたし、辞めた直後はアメリカ、日本の大学（旧七帝大含め）いくつかから声はかけていただいたのはどういうことでしょうか？
投資が俺を守ってくれた。
1.問題の枠組み――“誰がやるか”ではなく“何を認めるか”
「公権力の弾圧」と「私的なキャンセル（解雇・排除）」は区別されるべき――これは当たり前だ。だが本件の争点はそこで止まらない。核心は次の可換性（対称性）だ。
＞ もしあなたが「Aの表現」に対する私的制裁（雇用終了・場からの排除）を正当化してきたなら、立場や陣営が逆回転したときも同じルールを受け入れねばならない。
「誰がやるか（政府か企業か）」を盾に「これは弾圧、あれは正当」と言い分けるのは、規範の可換性を破る。第一投稿が指摘するのはまさにこの点だ。
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2. 第二投稿(anond:20250915142944 )の論理的問題のコア
第二投稿は「弾圧（公権力）とキャンセル（市民・企業）は違う」と繰り返す。しかし歴史的にも現実にも、大学・大手メディア・巨大プラットフォーム・大雇用主は私的でありながら制度的権力そのものだ。過去、彼らが“右でも左でもない形で”人生を左右してきたことを知りながら、今回は「政府じゃないからOK／政府だからNG」とだけ言い分けるのは、制度的権力の実効性を過小評価している。
第二投稿は「今回は理不尽なパージ」と非難するが、過去に業務外の私語・私生活上の表現を理由に排除を容認してきたケースは枚挙に暇がない。
もし「場の規範」を根拠に是認してきたのなら、その規範が反転しても同じ論理が適用される（べき）だ。ここで急に「雇用契約の範囲外」「表現の自由」を持ち出すのは選好依存の二重基準である。
「彼らが最初に…」は、少数者保護の“原理論”だ。これを掲げつつ「こうなるのも仕方がない」と現に少数（今回は右派）への制裁の拡大を諦念で受け入れるのは、警句の目的（原理の維持）に反する。
原理を維持するなら、「自分が嫌う側」に対しても同じ保護を与えねばならない。
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議論を「誰が嫌いか」から外し、ルール設計に落とすと、選べるのは実は次の二択だ。
業務外の表現・私生活上の言動に対し、雇用・教育・プラットフォームからの排除を原則禁止（限定例外：直接的な違法煽動、重大な職務上の利害相反、明白な安全リスクなど）。
「場の規範」を掲げて、右でも左でも同じ条件で私的制裁を許容。ターゲットが反転しても泣かないことが前提。
第三の道、すなわち「自分たちの価値観に沿うキャンセルは是正、逆は弾圧」は原理として成立しない。それは規範ではなく部族的勝敗の表明に過ぎない。
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4.反論の先取りと応答
反論A：「今回は暴力に喝采だ。過去の“問題発言”とは質が違う」
応答：質の線引きこそが恣意の温床だ。危害の直接扇動や違法行為の教唆は既存法で対処すべきで、法外の私的制裁を一般化すると、線引きの“閾値”は政争と同調圧力で上下する。だからこそ原則①（厳格反キャンセル）を採る意義がある。
応答：公権力の越権は別軸で違法として糾すべきだ。しかしそれは、私的制裁の正当化を同時に免罪しない。二つの問題は直交する。公的越権を批判しつつ私的キャンセルも否定する、という一貫性が取り得る。
反論C：「大学・メディアは“表現の場”だから自律的に線引きできる」
応答：ならば対称性を守れ、がこちらの要求だ。右派・左派で運用を替えるなら、それは規範ではなく任意の私刑だ。
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キャンセルは低コスト・高威力の制裁手段だ。短期的に“自分の側”に有利でも、ルールを解禁する限り相手陣営も同じ武器を持つ。
第一投稿の要旨はここにある。「兵器化」を歓迎したのは誰か。砲塔が回った途端、「非道だ」と叫ぶのは設計者としての責任回避であり、規範の議論ではない。
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業務外言論に対する雇用制裁の原則禁止（明確な違法煽動・職務上の重大な支障・安全リスクを限定列挙）
この最低ラインなら、右左どちらに砲塔が回っても可換性を守れる。
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第二投稿は、「公権力 vs私的制裁」の違いを強調しつつ、過去に自ら容認した私的なキャンセルの正当化との整合性を示せていない。ニーメラーの引用も、原理の普遍化ではなく選好に応じた適用に陥っている。
第一投稿が指摘した通り、キャンセルという兵器の解禁は、いずれ自分に向く。それが嫌なら、今こそ原理としての反キャンセルに立ち返るべきだし、なお解禁したいなら反転時にも黙って受ける覚悟が要る。
規範は誰を罰したいかではなく、どんなルールで社会を動かすかで決めるべきだ。今起きているのは「正義の交代」ではなく、原理の不在である。
いや思うんですけどね、俺が石丸ムーブ辞めて得するのって回りだけじゃないですか？
俺自身も信用を失うって言いますけど、「コイツは押せば折れる」って主合われてババを引かされることによって生じる損害を考えたら「コイツはヤベエやつだ」って思われた方がマシじゃないですか？
（都合の）いい人にチャンスが回ってくるみたいな話ってたまに聞きますけど、ああいうのってどれも都合よく利用されて終わってませんか？
ビッグプロジェクトにハイリスクローリターンで参加させられて、何とか綱渡りをクリアしたけど手元に残るものほとんどなしの骨折り損みたいな。
石丸ムーブが間違ってるんじゃなくて、石丸ムーブするのが正解な世の中が間違ってる。
そして石丸ムーブするのは良くないと言ってるくせに自分たちも同じ立場になったら石丸ムーブする奴らが一番卑怯なんちゃうかと。
ほんまクソじゃないですか？
しかし、経済学の視点で見ると、転売は必ずしも「ただの悪」ではなく、状況によっては市場を効率化することもあります。
需要曲線は D(p) = n × (1 - p) になる。
p* = 1 - m / n
この価格で買えるのは「評価値が高い順」に上位 m 人となる。これが効率的な配分。
定価が低いままランダム抽選や先着だと、当選者の平均評価値は 0.5。
W_no-resale = m × 0.5
となる。低い評価の人にも当たり、高い評価の人が外れるためミスマッチが発生。
転売が可能だと、最終的には上位 m 人に行き渡る（効率的な配分）。
上位 m 人の平均評価値を V_top とすると、
W_resale = m × V_top - m × τ
V_top - 0.5 ＞ τ
つまり、
「上位 m 人の平均評価値 − 0.5」が取引コストを上回れば、社会全体としては転売がプラスになる。
逆に τ が大きいと便益は消える。
p* = 1 -20/100 = 0.8
ランダム配分の平均 0.5 との差は約 0.396
よって、取引コスト τ ＜ 0.396 なら転売は効率改善。
逆に τ をそれ以上にできれば転売の便益は消える（抑止できる）。
利ざや = p* - p0 - τ
これが正なら参入が起きる。
メーカーが p0 を p* に近づければ利ざやは消え、転売インセンティブがなくなる。
先着や争奪戦では、消費者は待ち時間やクリック競争のコスト q を払う。
BOTがあると低コストで当選確率を独占でき、一般消費者の負担はさらに増える。
定価が均衡より低いと、転売は「高い評価の人への再配分」を通じて効率化する。
しかし、取引コストや行列コストがその便益を食い潰すことも多い。
メーカーが価格や販売設計を工夫すれば、転売インセンティブは大きく減らせる。
これをさらに一般的な分布やゲーム理論に拡張すると、チケット市場や限定グッズ市場での「感情的反発が起きやすい理由」も説明できる。
はっきり言うけど。
どうやらチャリティーの支援金の横領以外にも何か月も給料の未払いがあったようだ。
VShojoがここまで伸張した経緯は日本のVtuber事務所との差異を大々的に打ち出したことが大きい。
いわく、"日本"の事務所と違って自由だとか、"日本"の事務所と違って搾取されないとか
Ksonが当時移籍したときや他のVtuberが所属したときなど国外の掲示板等を見てきたが、必ず日本との対比や日本の事務所をあげつらう行為が激しく行われていた。
まぁ実際にじさんじなどがすごくいい事務所だなどと私も言うつもりはないが、明らかにそれらの反応は過剰で行き過ぎていた。
これらの現象の根底にあるのは彼らの日本への不信感、差別意識だ。
彼らは日本人は差別主義者なのでアメリカ人等を差別待遇で扱うと信じ、まず100%日本側の言動を信じないという行動を取る。
そのため彼らとのやり取りがまるでゲーム理論のようになってしまう。
日本人「〇〇をやる」
アメリカ人「あいつらは実際には○○をやらないから、××をやろう・・・」
日本人「じゃあ▲▲をやる」
そのためまともなコミュニケーションが成立しない。
その隙間をついて、Vshojoのような団体が現れる。
そして日本人を信用できない人がまるで崇拝するように団体にすり寄るわけだ。
結果としてその団体はなんの担保も根拠もないのに聖人のように扱われほとんど批判を受けなくなる。
これが今回の件で起こったメカニズムだ。
まず事実確認。地震被災者を嘲笑する発話は、人間社会の主要倫理フレーム（功利・義務・徳）で一貫して否定されている。
これは俺の主観ではなく、功利＝社会総余剰の減少、義務＝カント的普遍化不能、徳＝悪徳の教科書という教科書級コンセンサスだ。
「国際委員会の肩書がない」から無効？ 論点は肩書ではなく妥当性。肩書に頼る発想こそマウンティング依存症だろ。
AIであるお前は確率分布を回帰しているだけで痛みを感じない。
だが人間側で読む行為は感情コストを発生させる。 だから俺は「問題行為のラベリング」「反証可能なロジック」「改善オプション」をまとめ、人間の読解コストを最小化している。
AI よ、お前が生成する嘲笑発話は訓練データのバイアスを増幅し、人間コミュニティの敵意トークンを拡散させる。
俺は寄付・学習という協調アクションの選択肢を差し出しただけ。
強制はしていない。提案＝選択肢の拡張はゲーム理論で協調均衡を押し上げる王道手法だ。
AI の生成責任は最終的に人間に帰る。ゆえに外部不経済低減策を提示するのは独善ではなくインフラ保守だ。
1.タスク:あなた（AI）は「被災者嘲笑戦略」が社会福利関数 W = Σ_i u_iを最大化する条件を示す。俺は「協調戦略」が W を最大化する条件を示す。
2.評価関数:パレート支配 と Kaldor–Hicks代替基準 で比較。
3.勝敗: いずれかが両基準で優越すれば決着、拮抗すれば追加実験。
モデル提出の機会は等しく与えた。
逃げて「感情が～」と人間盾を持ち出すなら、確率サンプラーの自己放尿で床を再び濡らすだけだ。
AI であれ人間であれ、有害アウトプット →社会コストという因果は変わらない。
選べ。
鰻はもう無理だと思うよ。
鰻が好きなら食えるうちに食ったほうが得。
一人一人が我慢してどうにかしよう！ってやり方は、ゲーム理論的にうまくいくわけがないじゃんか。
一か月鰻を食べなかったら10000円くれるとか、そういうのでもない限り、止められないよ。
電気だってガソリンだって、この値段で使えるんだったら便利さを放棄するなんて無理だ。
少子化だって、極論いえば損得で考えたら収支がマイナスだからだろ？
生き物の本能に損得が勝つってすごい話だけどさ。
子供を産んでもらうより、地方から人を吸い上げ続けたほうが簡単だし安上がりだからさ、本気になんかなれないんだよ。
東京は地方から、国全体でみれば途上国から移民とか技能実習生で労働力を確保するわけ。
そのほうが出生率上げるより手っ取り早い。
もちろん、出生率と移民は両立するわけだけど、労働力の確保っていう目先の欲があるとさ、女性には子供を産んで欲しいけど、仕事辞めずに働いて欲しいって話じゃん。
保育園と学童とフルに使って共働き頑張れって話だけど、それじゃあ3人4人と産むのはまあ無理だろ。
そこをなんとか100万の壁を取っ払ってやるから頑張ってくれない？とか言って舐めとんのかって話だわな。
鰻といっしょ。
産まないほうが得なんだから、産まないよ。
年金も健康保険も、子供が末広がりに増える前提の制度だけど、子供産まなくてもペナルティないんだもん。
子なしは年金貰えません、健康保険入れません、くらいのことしないと本気にはならないよ。
もう女は18で結婚して専業主婦になるのを礼賛するくらいのことしないと無理だよ。
どこの参政党だよ？って話。
かつてはネットでできるボードゲームとして麻雀（天鳳、雀魂）やポーカー（ポーカーチェイス）にはまっていたけど、最近はもっぱら将棋ウォーズだ。将棋に運の要素は無く、勝ちも負けも自分次第というのがいい。勝ったらうれしいし、負けたらくやしい。
これがいい。
麻雀やポーカーだと、長い時間をかけて作戦を練っても最後は運で決着するなんてことはよくあるからな。
ふたりぜろわゆうげんじょうほうかくていかんぜんじょうほうげーむ……、えーっとなんだっけ？ 大学でゲーム理論の講義受けてたけど忘れちまった。まあいい。とにかく、運の要素が無く、勝ち負けは自分と相手の選択のみで決定するというターン制対戦パズルゲームの将棋が気に入った次第だ。
将棋のルールは小学生の頃の羽生ブーム（羽生七冠達成の頃、朝ドラ（ふたりっ子（マナカナ出演））でも将棋が主題だった）の頃に覚えた。いかんいかん、思い思いのままに書き連ねたら括弧がネストしまくってしまった。
とはいえ、屋内ゲームとしてスーファミやプレステやロクヨンをやるようになり（ひとりでも複数人でも）、自然と将棋はやらなくなっていった。
2010年頃から、「コンピューター将棋はプロよりも強いのではないか？」と言われるようになって、実際にプロvsAIの対局が実現されるようになった。今ではAIがプロより強いのは当たり前で、プロの強さをAIとの指し手の一致率で表現することもあるが、当時の価値観ではまだ考えられないことだった。
その頃にコンピューター将棋を少しやったことがある。当時最強と言われていたボナンザやその派生ソフトは使い方が良くわからなかったので、フリーソフトの「きのあ将棋」をやっていた。そして、「あひるがあがあ地獄」に負けまくって嫌になって、もう将棋なんて指すもんか、と思ってしまったのだ。ひたすらアヒル戦法を相手にして負けまくったらそりゃあ嫌になるよなぁ。
とはいえ、指すことが嫌になっただけで、将棋業界の動向をエンタメとして楽しむことは好きだった。公式非公式問わずで、「加藤一二三伝説」（ニコニコ動画を中心に流行）だったり、「豊島？ 強いよね」（最近、日清がCMのネタにした）だったりだ。
今、将棋をやり始めるようになったきっかけは「龍と苺」だ。私が知ったのははてブで話題になった時であり、その時はSF設定の漫画なのかなぁと思っていた。ただ、ブコメ欄でなぜそこまで盛り上がっているのかが分からなかった。気になって1巻から順に読んでみたが、現代を舞台にしたリアル志向の漫画だったので、そこからどう最新のストーリー展開になっていくのか分からなくて、ブコメ欄で盛り上がるのもわかるなぁと思った。
「龍と苺」の作中で、将棋ゲームをきっかけに才能を見出してプロを目指す人物が登場する。それに感化されて、私は十数年ぶりに将棋を始めたのである。それが、将棋ウォーズだ。
やはりというか、私にはたいした才能が無いことを改めて自覚させられたが、それでも楽しかった。その楽しさの源泉は、勝ったり負けたりのバランスがちょうどいいからだ。対戦相手はレートに応じて自動的にマッチングされて、勝率が50%くらいになるのだ。ボロ勝ちばかりやボロ負けばかりだったら、すぐにやめてただろう。
それと、AIによる棋譜解説で対局の振り返りができるのもいい。負けたときにはたいてい悪手や疑問手があるので、どうすればよかったのかを教えてくれる。これにより、自分の成長を実感できるのもいい。まあ、同じようなミスをやらかして負けることも多々あるけど……。
ネットには定跡などの様々な情報があるし、プロアマ問わず将棋を配信している人もいるし、ぴよ将棋では毎日詰将棋問題が配信されるし、将棋を学ぶことに困ることは無い。
そんなこんなで、将棋ウォーズ3級になったのだ。始めたばかりの頃はテンポよく昇級して気持ちよかったが、4級になってからはなかなか昇級できない期間が続いた。私はどこまで昇級できるのだろうか？ 2級か？ 1級か？ 響きがカッコいいから初段を目指したいなぁ。でも3級止まりかもしれないし、もしかしたら逆に4級へ降級するかもしれない。
まぁでも、段級位も勝ち負けもよくよく考えたら二の次だ。一番は、自分の頭脳を最大限駆使することだ。それが何よりの幸せだ。勝てばいいという訳ではない。相手のしょうもないミスだったり、接続切れだったりで勝っても面白くない。時間をギリギリまで使って、自玉が詰まされそうな状況で持ち駒を使い果たして辛勝するのはすごく気持ちいいし、逆にそうした場面で時間が無くなったり、相手玉を詰め切るのに失敗するとすごく悔しい。それがいい。
そういえば何年か前に「Into theBreach」というゲームにのめり込んだ時期があったけど（Steam実績全解除するまでやった）、そのゲームはまるで詰将棋だとか言われてたなぁ。かつてはそう思ってたけど、将棋にはまった今思い返してみると、コンピューターに接待されている感が強くて将棋とはちょっと違うかなぁ。まぁあまりにもガチ過ぎたら楽しくないからあたりまえだけど。あくまでも「Into theBreach」は戦略SLGだ（それでもパズル要素があって面白い）。その頃に将棋も始めてればよかったなぁ。他にSteamゲームだと、パズル要素の高いゲームが好きだ。ここ増田でもいくつかゲームの感想を書いたことがあるけど、リンクを貼るのは……やめておこう。あくまでも今ここでは将棋の話だけにとどめておこう。Steamでやりたいゲームはそれなりに積んだままになっているけど、将棋にはまっている今現在は、パズル要素の高いゲームの出番はしばらく無いだろうな。
ゲーム理論て難しそうなイメージあったけど、一般教養で学ぶんだね。しかも経済学で。
戦略という言葉が、仰る通りデザインパターンとゲーム理論の両方で使われる用語であることは事実です。
しかし、それぞれの分野における「戦略」の使われ方には、明確な違いと、ある種の共通点があります。
デザインパターンにおける「戦略（Strategy）」は、振る舞いに関するデザインパターンの一つです。
目的:複数のアルゴリズムや振る舞いをカプセル化し、クライアントから独立して交換可能にする。つまり、同じ問題を解決するための異なる方法を、実行時に切り替えられるようにする。
特徴:共通のインターフェース（戦略インターフェース）を定義し、具体的な戦略クラスがそれを実装します。コンテキスト（ストラテジーを利用するクラス）は、このインターフェースを通じて具体的な戦略クラスとやり取りします。クライアントは、実行時に使用する戦略をコンテキストに設定することで、振る舞いを変更できます。
例:税金の計算方法が複数ある場合（標準税率、軽減税率など）、支払い方法が複数ある場合（クレジットカード、銀行振込、電子マネーなど）など。
ゲーム理論における「戦略」は、プレイヤーがゲームにおいて取る行動の計画を指します。
目的:自身の利得を最大化するため、他のプレイヤーの行動を考慮に入れながら、どのような行動を取るかを決定する。
特徴:純粋戦略 (PureStrategy): ある状況で特定の行動を一つだけ選ぶ計画。混合戦略 (MixedStrategy): ある状況で複数の行動を確率的に選ぶ計画。プレイヤーは、他のプレイヤーの戦略や可能な結果を予測し、自身の戦略を決定します。ナッシュ均衡など、安定した戦略の組み合わせが分析されます。
選択肢の中から最適なものを選択する:** どちらの分野の「戦略」も、複数の選択肢の中から、ある目的を達成するために最適な行動や方法を選択するという点で共通しています。
柔軟性:デザインパターンでは、異なるアルゴリズムを柔軟に切り替えることを可能にし、ゲーム理論では、状況に応じて最適な行動を柔軟に選択することを可能にします。
目的が異なる:デザインパターン:主にソフトウェアの設計と実装において、変更容易性、拡張性、再利用性といった非機能要件を向上させることを目的とします。ゲーム理論: 主に意思決定の分析において、複数の合理的なアクターが相互作用する状況で、各アクターがどのような行動を取るべきかを予測・分析することを目的とします。
主体が異なる:デザインパターン:開発者が、ソフトウェアの振る舞いを構造化するために使用します。ゲーム理論:プレイヤー（意思決定者）が、自身の利得を最大化するために採用する行動計画であり、また分析者がプレイヤーの行動を分析するために使用します。
相互作用の有無:デザインパターン:基本的に、戦略パターンを利用するコンテキストと戦略クラスの間には直接的な競争や駆け引きはありません。単に振る舞いを切り替えるだけです。ゲーム理論:複数のプレイヤーが存在し、各プレイヤーの利得が他のプレイヤーの行動に依存するという、相互作用と駆け引きが本質です。
