人工知能技術を活用して、ポケモンバトルの戦略を自動的に構築する手法を研究します。 2025年11月号では、スカーレット・バイオレットの1on1ルールでのオンライン大会における最適なパーティをAIで自動考察するシステムを作ります。 「いやしのはどう1on1」「いかりのまえば1on1」「おきみやげ1on1」を題材に、考察システムの開発から大会参加までをまとめました。 特に、プログラミングツールとして今年大発展した「コーディングエージェント」をゲームの最適解を求めるために応用する新しいチャレンジを紹介しています。 過去の巻がなくても読めるよう配慮していますので、最新手法を知りたい場合は新刊だけでも大丈夫です。 ※シリーズ既刊よりページ数が少ないように見えますが、文字を小さくしたためであり文字数は同程度です。電子版では、文字の拡大が可能なEPUB形式を試験的に追加しました。 第1章 はじめに 1.1 混合戦略ナッシュ均衡について 1.2 本書の構成 第2章 いやしのはどう1on1: 自作シミュレータによる最初の一歩 2.1 最適化結果 2.2 パーティの最適化手法 2.2.1 手作業での環境考察 2.2.2 シミュレーションプログラムの実装 2.2.3 結局どのポケモンを育成するか？ 2.3 大会の結果 2.4 結論 第3章 いかりのまえば1on1: 汎用シミュレータ連携とメタゲームの深化 3.1 パーティの最適化手法 3.1.1 手作業での環境考察 3.1.2 Pokémon Showdownによるシミュレーションの実装 3.1.3 大会用パーティの考察 3.2 大会の結果 3.3 結論 第4章 おきみやげ1on1: コーディングエージェントを活用した全自動考察 4.1 ChatGPTによる予備実験 4.1.1 手法 4.1.2 実験 4.1.3 まとめ 4.2 コーディングエージェントとシミュレータを組み合わせた最適化ループの実現 4.2.1 開発方針 4.2.2 手法 4.2.3 実験設定 4.3 大会の結果 4.4 結論