五目並べ AI を minimax + alpha-beta 枝刈り + パターン評価関数で実装した

作ったもの

Gomoku AI — https://sen.ltd/portfolio/gomoku-ai/

• 15×15 標準盤（Canvas 描画）
• Minimax + alpha-beta 枝刈り
• 3 段階の難易度（深さ 1 / 2 / 4）
• パターンベースの評価関数
• 既存石から半径 2 内に探索を限定
• 即詰みブロック・即勝ち取得
• Undo、履歴、最終手ハイライト

vanilla JS、ゼロ依存、ビルド不要。node --test で 42 ケース。

パターン評価関数

if (count >= 5) return 1_000_000;            // 五連
if (count === 4 && openEnds === 2) return 50_000;  // オープン四 (必勝)
if (count === 4 && openEnds === 1) return 1_000;   // クローズ四
if (count === 3 && openEnds === 2) return 1_000;   // オープン三
if (count === 3 && openEnds === 1) return 100;
// ...

盤全体のスコア = own - opponent * 1.1。わずかに防御寄りにすることで、自分の攻めに夢中になって詰まされるミスを防ぐ。

探索範囲の制限

深さ 4 × 225 マスはナイーブには 25 億局面。既存石の半径 2 内だけを候補にすることで、候補手を 20〜40 手まで絞る:

for (const [r, c] of empty) {
  if (存在する石から半径 2 以内) nearby.add([r, c]);
}

alpha-beta と組み合わせて、深さ 4 が数百ミリ秒で終わるようになる。

最終手からの勝ち判定

盤全体を走査する必要はない。最後に置かれた石から 4 方向（横・縦・斜め 2 つ）へ連続同色の石を数えるだけ。O(1)（定数 5 まで）。

シリーズ

100+ 公開ポートフォリオ シリーズの #56 です。

• 📦 リポジトリ: https://github.com/sen-ltd/gomoku-ai
• 🌐 デモ: https://sen.ltd/portfolio/gomoku-ai/
• 🏢 会社: https://sen.ltd/