AI要約PTCGAIの開発を通じ、盤面選択の理由づけがAI実装の壁になると実感した。 試作・対戦・ログ分析を繰り返すサイクルを確立し、ポケカ理解と機械学習の学習を並行して進めている。

AI要約ポケモンカードゲームのAI大会「ポケカABC」の概要と筆者の参加方針を紹介する。強化学習・不完全情報ゲーム・モンテカルロ木探索などの技術実装の視点が中心だ。

AI要約本論文はポケモンの対戦システムとRPG環境を基盤とする意思決定研究の大規模ベンチマーク「PokeAgent Challenge」を提案する。対戦トラックとスピードランニングトラックの2体系で、部分観測性・長期計画・ゲーム理論的推論を同時に評価する。20M件超の対戦軌跡データとRL/LLMベースラインを提供し、NeurIPS2025での競合実績を報告する。ポケモン対戦を研究対象として据えた新たな評価基盤である。

AI要約ポケモン対戦を強化学習で扱う実践的な入門記事である。環境構築と状態・行動・報酬設計の具体例を解説する。