【ポーカーでAIは人間に勝てる？】不完全情報ゲームと人工知能の意外な関係

2025年12月20日 2025年12月20日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

みなさんは、将棋やチェスの名人がAIに敗れたというニュースを聞いたことはありますか？

「AIは計算が得意だから、盤面のすべてが見えているゲームなら人間に勝てるのは当たり前だ」

そう思う方も多いかもしれません。では、相手の手札が見えないポーカーや麻雀ならどうでしょうか？相手が嘘をついているかもしれない、ハッタリ（ブラフ）をかましているかもしれない。そんな心理戦の世界でも、AIは通用するのでしょうか？

今日は、そんな疑問に答えるべく、少しミステリアスな不完全情報ゲームとAIの関係について解説します。

実はこの分野、現在のAI研究で最も熱いトピックの一つなのです！

見えている世界と、隠された世界

まずは、ゲームの種類を2つに分けて考えてみましょう。ここを理解すると、AIの凄さがより深く分かります。

完全情報ゲーム：すべてが明るみに出ている

将棋、チェス、囲碁、オセロ。これらは完全情報ゲームと呼ばれます。

特徴は、お互いに盤面の情報がすべて見えていることです。「相手の王将がどこにあるか分からない」なんてことはありませんよね。

この場合、AIは「もし自分がこう動いたら、相手はこう動く。その次は……」と、考えられるパターンを膨大に計算することで、人間を凌駕する強さを手に入れました。

不完全情報ゲーム：霧の中での戦い

一方で、ポーカー、麻雀、人狼ゲーム、そして多くのテレビゲーム。これらは不完全情報ゲームと呼ばれます。

特徴は、自分には見えない情報があることです。

相手の手札は何だろう？
敵は霧の向こうのどこに潜んでいるんだろう？
あのプレイヤーの発言は嘘かもしれない？

ここでは、単なる計算力だけでなく、予測や推測、そして時には「騙し合い」が必要になります。人間味あふれるこの領域で、AIは果たして有効なのでしょうか。

結論：AIは心理戦でも最強になりつつある

結論から言います。不完全情報ゲームにおいても、AIは驚くほど有効であり、すでにトッププロの人間を打ち負かすレベルに達しています。

驚きですよね！

例えば、テキサス・ホールデムというポーカーの世界では、数年前にAIが人間のトッププロ集団に圧勝するという歴史的な出来事がありました。

なぜ、計算機であるAIが、嘘やハッタリを見抜けるのでしょうか？

確率という武器

AIは「相手が嘘をついているか」を直感で感じ取るわけではありません。徹底的に確率で考えています。

例えばポーカーなら、AIは次のように思考します。

「相手がこのタイミングで強い賭け方をしてきた。過去の膨大なデータと照らし合わせると、本当に強い手札を持っている確率は $80\%$ 、ブラフ（ハッタリ）である確率は $20\%$ だ」

そして、ここからがAIの面白いところです。AI自身もまた、確率を使って行動を散らします。

「ここで毎回降りると相手に弱気だと悟られる。だから、サイコロを振って $10\%$ の確率で、弱い手札でも強気に賭け返そう」

これを混合戦略と呼びます。じゃんけんでグーばかり出していたら負けますよね？AIはランダムに手を混ぜることで、相手に狙いを絞らせないようにしているのです。

実社会への応用メリット

「ゲームで勝てるなんてすごい」で終わりではありません。不完全情報ゲームに強いAIを作ることは、私たちの生活を変える大きなメリットがあります。

なぜなら、現実社会のほとんどは不完全情報ゲームだからです。

ビジネスの交渉、車の運転、株式投資。これらはすべて「相手がどう動くか完全には分からない状況」で行われます。

メリット：不確実な状況での最適な意思決定

不完全情報ゲームに強いAIが発展すれば、次のようなことが可能になります。

自動運転車が、死角から飛び出してくるかもしれない歩行者を予測して、安全に走行する。
企業同士の価格交渉で、相手の出方を探りながら、自社にとって最大の利益が出るラインを提案する。
セキュリティシステムが、ハッカーの未知の攻撃パターンを予測して防御する。

見えない情報を推測し、その上でベストな行動を選べるAIは、現実世界での頼もしいパートナーになり得るのです。

デメリットと課題

もちろん、良いことばかりではありません。いくつかの難しい課題も残されています。

計算量が爆発的に増える

相手の見えない手札まで考慮すると、考えなければならないパターンが天文学的な数字になります。

将棋のように「盤面」だけ考えればいいわけではないため、非常に高性能なコンピュータと、膨大な計算時間が必要になることがあります。

思考プロセスが人間に理解できない

AIが突然、人間には理解不能な「奇策」を打つことがあります。

「なぜ今、そんなリスクを冒したの？」と聞いても、AIの中身は複雑な数式の塊です。「計算の結果、勝率が $0.1\%$ 高かったから」と言われても、私たちは納得して命や大金を預けることができるでしょうか？

この「説明可能性」の問題は、特に医療や自動運転の分野で大きな壁となっています。

今後の学習の指針

いかがでしたか？

AIは単なる計算機から、見えない情報を読み解き、駆け引きを行う策士へと進化しています。

もし、この分野に興味を持ったなら、次はゲーム理論やナッシュ均衡という言葉を調べてみてください。

「お互いが自分の利益を最大化しようとしたとき、どのような結果に落ち着くか」

この数学的な考え方を知ると、AIの思考回路がよりクリアに見えてくるはずです。

それでは、また次回の記事でお会いしましょう！

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
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