文部科学大臣杯第6回世界将棋AI電竜戦本戦 参加者一覧

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更新日: 2025/11/17 23:18
No. クラス 参加者名 開発者 読み方 代表者の年齢 マシン環境 計算主体 3行アピール アピール文書 意気込み ソフト名の由来 使っているライブラリ 自分の独自の改造によるレート向上 ハードウェア統一戦があれば参加するか? 予選で敗退した場合、翌日のB級に参加するか? ソフト名の由来 本大会の為に開発にかかった費用 本大会中にクラウド等にかかる費用 タイムスタンプ
1   カツ丼将棋 カツ丼将棋       CPU ひゃっはー リンク うひょー カツ丼うまい 自作だよ R+0 参加しない 参加しない カツ丼うまい ぜんぜん まったく 2025/7/3 23:21
2   お袖狸 tanuki- 制作委員会 おそでたぬき 41 AWS EC2 m7a.metal CPU 知識蒸留
ネットワークサイズの調整
教師データの追加
    愛媛県松山市の八股お袖大明神 やねうら王 tanuki- DL水匠 AobaZero   参加する 参加する 愛媛県松山市の八股お袖大明神     2025/9/8 0:09
3   TMOQ(特大もっきゅ) TMOQ とくだいもっきゅ 55 未定 それ以外 ChatGPTのようなLLM環境をノートPCに導入し将棋をささせる予定   相手の反則負け以外での一勝を目指します! 愛娘が名付けてくれました、特大サイズのもっきゅ、らしい (調整中、みなさまのお世話になります) 未定 参加する 参加する 愛娘が名付けてくれました、特大サイズのもっきゅ、らしい 電気代だけです 0円 2025/7/9 11:41
4   KKO 田中 武 かかお 13 i7-10510U CPU @ 1.80GHz   2.30 GHz CPU 強化学習
入玉の学習
SuishoBook_DR3の局面数を増やす。
  不戦敗0   tanuki- 水匠 やねうら王 R+20ぐらい 参加する 参加する   電気代 0円 2025/7/13 20:30
5   UBeKo みたらし団子、Unknown ゆーべこ 25 未定 CPUとGPU両方 Transformerを取り入れました。
小規模なリソースでも頑張れるように
軽量化しました。
  1勝!       参加する 参加する   1900/1/0 0:00   2025/9/26 11:56
6   手抜き 手抜きチーム てぬき     CPU 勉強用にオーソドックスな構成にしています:
・D言語
・αβ探索
・NNUE評価
      『どうたぬき』(tanuki- 第1回世界将棋AI電竜戦バージョン)のnn.bin R-2000? 参加しない 参加する       2025/10/21 21:14
7   Qhapaqキャンセル界隈 ry(以下略), yu(以下略), tos(以下略), ke(以下略) かぱっくきゃんせるかいわい 114514歳 評価値や勝ち星の具合によって変動予定 CPUとGPU両方 ・任意の戦型を指しこなすためのtuningを施します
・界隈で滅びたと言われて久しい太古の戦略とかが蘇る姿を見せたいです
・評価値が悪くなったら計算資源をケチるという誰もが考えたけど未だ達成できてない偉業を達成したいです(できるとは言ってない)
  よし!決まったな。
 風呂にでも入るか。
`_________
|‖ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄‖|
|‖  定跡終了  ‖|
|‖ 先手 + 334   ‖|
|‖ 振り飛車勝勢 ‖|
|‖_______‖|
_二T二二二二二T二
LL______∧∧_|
      ∬( _)
   / ̄ ̄旦(_  )
  /     \_)
 | ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄|⊃
   ̄囗 ̄ ̄ ̄囗 ̄


ふう、いい湯だった。
あ、あれ?
`_________
|‖ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄‖|
|‖  対局終了  ‖|
|‖ 後手 +9999   ‖|
|‖振り飛車 3敗目‖|
|‖_______‖|
_二T二二二二二T二
LL______∧∧_|
      ∬( _)
   / ̄ ̄旦(_  )
  /     \_)
 | ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄|⊃
   ̄囗 ̄ ̄ ̄囗 ̄
  やねうら王、ふかうら王 戦型次第。最良で R-20ぐらい?(わお、定跡を外してこれだけで済んでいるのは凄いですね) 参加しない 参加する       2025/10/27 17:45
8   Daigorilla D.T ダイゴリラ 29 Epyc 7k62 96core CPU 膨大な定跡データベースの使用
過去生成した100億局面をdl系の評価値へ変換.優良な局面の拡張(出現率の高い局面)
探索部の最適化
  ヤル気はあったけど帰ります!       参加する 参加する   Rtx3050 4万
電気代合計 1万
たぶんローカルマシンで参加
Tdp 240w×2 他 100wくらい?
2025/11/7 11:12
9   元気もりもりニンニクパワー 都賀町えいだ、ChatGPT げんきもりもりにんにくぱわー   AMD Ryzen 5700G / RTX 3060 GPU ディープラーニングで詰将棋を解くモデルを搭載(多分、世界初?)
振電3を用いて教師データを作成して学習
  詰将棋モデルでちゃんと詰ますことができるのか?注目してください アンケート&配信で決めました。 python-dlshogi2
cshogi
やねうら王9.0(学習用データ作成のみ)
振電3(学習用データ作成のみ)
11/14時点では未計測
大会前日までには検証する予定
参加する 参加する アンケート&配信で決めました。 ChatGPT Plus(2025年07月〜)、20ドル×5ヶ月 クラウド未使用 2025/11/14 17:38
10   AobaNNUE 山下 宏 あおばえぬえぬゆーいー   AMDの64コアマシンの予定 CPU AobaZeroとAoba振り飛車の棋譜から作成したNNで野田さんのshogi_hao_depth9のデータを上書きしてHalfKP_768x2_16_64を学習させています。   11月11日時点で無料で最強のNNUEの評価関数です。 AobaZeroとAoba振り飛車のNNを使って作ったNNUEなので やねうら王 9.00git R+30  参加する 参加しない AobaZeroとAoba振り飛車のNNを使って作ったNNUEなので 6万円 1万円 2025/11/17 23:03