NAGA開発責任者からの最新情報まとめ

　2023年6月16日、NAGAに関する下記の配信を行ったところ、NAGA開発責任者のゆうりさんがいらっしゃって、質問や要望に回答をいただいた。

【雑談】NAGAに関する質問回答【ゲスト：てんてん、とっつあん、ねじまき鳥】 - YouTube

こんな機会はそうそう無く、興奮する4人

　備忘録として、現時点のNAGA開発状況や仕組みはこんな感じだという最新情報をこのnoteにまとめる。
　（ゆうりさん、ご対応いただきありがとうございました！）

NAGAの推奨バーが表すものは確率（15:25頃～）

　これは下記noteで紹介されている通り、
NAGA推奨バーの長さ＝良さ（期待値）
　ではなく
NAGA推奨バーの長さ＝最適打の可能性
　を表す。
みんなが誤解しているＮＡＧＡ推奨バー｜てんてん (note.com)

　この件について、NAGA推奨バーの仕組みとしては、8:2くらいのバーの伸び方が現れたときは「80%の割合でこっち・20%の割合でこっち」というものだと、ゆうりさんはnoteと同じ内容を回答した。

悪手(NAGA推奨度5%未満の打牌)の "5%" に強い理由はない（20:20頃～）

　下記に、悪手の定義はNAGA推奨度5%未満の打牌という記述がある。
　ゆうりさん曰く、この5%に強い理由はないとのこと。

高段位ほど、NAGA的悪手（赤色）が低い傾向にある

麻雀AI NAGA(ナーガ) 特南十段さんはTwitterを使っています: 「「NAGA的悪手率(NAGA推奨度5%未満打牌)」と「悪手でないがNAGAと不一致の打牌率」について、集計してみました。悪手でない不一致率については段位で大きくは変わりませんが、悪手率は段位が上がると急激に減少します。解析レポート利用の際には悪手を中心に検討することが効率的かもしれません。 https://t.co/mhmwh0dLgK」 / Twitter

　今後は、NAGA推奨度1%未満の打牌を悪手と定義したり、NAGA推奨度3%未満の打牌を悪手と定義したりすることで、上記グラフの傾向も更に顕著になるかもしれない。

ニシキは複数人モデルだが、一人のプレイヤーの寄与度は半分未満（21:53頃～）　　　　　カガシは一人のプレイヤーがモデル（1:43:20頃～）

　よく比較されるNAGA ニシキと渡辺太プロ（太くないお・ないおトン　さん）。
　たびたびTwitterで挙げられるその圧倒的な一致率に、驚く人も多いのではないだろうか。

　ただ、ここまでの一致率を出していてなお、ニシキは複数人モデルであって（渡辺太プロがモデルの一人であったとしても）一人の寄与度は半分未満とのこと。
　一方、カガシ（超副露型）は一人のプレイヤーがモデルとして作成されたものとのこと。
　ニシキとカガシの直接対決では同程度の強さだと表明されていることもあって、モデルとなったプレイヤーが誰なのかは知りたいところなのだが。

麻雀AI NAGA(ナーガ) 特南十段さんはTwitterを使っています: 「NAGAの新打ち筋タイプ「カガシ(超副露派)」を紹介します。 カガシはとても副露率が高く、高和了率高放銃率で攻撃的な打ち筋です。カガシは、ニシキとの直接対決でも、現在利用可能な5タイプ+十段達成時のモデルの混合リーグでも、ニシキと同程度の成績でした。 (対局結果の詳細等はスレッドに記載) https://t.co/Yj02fq2xWY」 / Twitter

対戦で呼び出せるNAGAと解析のNAGAは基本的に同一のバージョン（44:50頃～）

　対戦で呼び出せるNAGAと実際に対戦し、その牌譜をNAGA解析にかけると、なぜか一致率100%でないことがある。
　それでも、これらNAGAは同一のバージョンとのこと。
　判断の仕組みに乱数が入っているかというとそうではないらしく、計算機的な誤差由来で判断が変わる可能性があるという。
　（動画内では探索ノードの話を出した）
　この点は開発者側でも認識されており、改善予定とのことなので、今後の発表を待ちたい。

全ての行動判断は一つのモデル（1:08:20頃～）

　v2.2において、立直判断や副露判断といった行動判断は一つのモデルとのこと。
　今回のゲストでもある、てんてんさんの下記noteでは打牌選択モデルと立直判断モデルとが異なっているという見解を出しているが、実際には同じモデルであって、立直したい度合いの表示方法（まとめたパーセンテージ）に問題があるように見える。
95％の人が誤解している？立直推奨バーの意味｜てんてん (note.com)

　※てんてんさんには事前にご確認いただきました。後日、詳細確認の後、微修正があるかもしれません！

　また、終局形式予測や危険牌予測が行動判断とは別モデル（というより、終局形式予測は全バージョンで同じモデルを使用しているため、行動判断を行うモデルとは別）だということで、NAGA解析における危険牌予測バーなどが打牌選択と強く連動しているとは引き続き言いにくいようだ。

月間・直近指定半荘数の平均NAGA度・悪手率が出せるようになる？（1:17:40頃～）

　現在、複数半荘の平均NAGA度・平均悪手率を出すためには、独自に表計算ソフトなどを用いて算出する必要があった。
　月間や直近指定半荘数の平均を出したいという需要はNAGA開発側もすでに認識されているとのことで、今後の実装が楽しみである。

三麻版NAGAはサービス化に至っていないだけで、作ったものがある（1:38:20頃～）

　リリースされて数年経過したNAGAだが、四麻に特化しており、三麻版は存在しなかった。
　昨今、三麻も盛り上がりを見せていることにNAGA開発側も気づいており、すでに三麻版NAGAも作ったものがあるとのこと。
　まだサービス化には至っていないが、遠くない未来に三麻版NAGAが登場する可能性は高いようだ。

まとめ

　現在は LuckyJ がトレンドとして話題に挙がるように、麻雀AIの存在は当たり前のものになっている。
　すでにNAGAも登場して数年経過しているが、NAGAについて公にされていない部分は未だ多いように感じる。

　今回はご縁あって、NAGAに限りなく近い人から有益な知見を貰った。
　手軽に見直せるよう、見出し（目次）にそれらのポイントを記載した。
　本稿をご覧いただいた方々が、これら知見を得て、更に麻雀を楽しめたら嬉しく思う。