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KataGoよく使うコマンド

本文ではKataGoの2つの主要な操作モード：GTPプロトコルとAnalysis Engine、およびよく使うコマンドの詳細な説明を紹介します。

GTPプロトコル紹介​

GTP（Go Text Protocol）は囲碁プログラム間の通信の標準プロトコルです。ほとんどの囲碁GUI（Sabaki、Lizzieなど）はGTPでAIエンジンと通信します。

GTPモードの起動​

katago gtp -model /path/to/model.bin.gz -config /path/to/config.cfg

GTPプロトコル基本フォーマット​

[id] command_name [arguments]
  • id：オプションのコマンド番号、レスポンス追跡用
  • command_name：コマンド名
  • arguments：コマンド引数

レスポンスフォーマット：

=[id] response_data     # 成功
?[id] error_message     # 失敗

基本例​

1 name
=1 KataGo

2 version
=2 1.15.3

3 boardsize 19
=3

4 komi 7.5
=4

5 play black Q16
=5

6 genmove white
=6 D4

よく使うGTPコマンド​

プログラム情報​

コマンド説明例
nameプログラム名を取得name → = KataGo
versionバージョン番号を取得version → = 1.15.3
list_commandsサポートされているすべてのコマンドを一覧list_commands
protocol_versionGTPプロトコルバージョンprotocol_version → = 2

碁盤設定​

# 碁盤サイズを設定（9、13、19）
boardsize 19

# コミを設定
komi 7.5

# 碁盤をクリア
clear_board

# ルールを設定（KataGo拡張）
kata-set-rules chinese    # 中国ルール
kata-set-rules japanese   # 日本ルール
kata-set-rules tromp-taylor

着手関連​

# 着手
play black Q16    # 黒がQ16に打つ
play white D4     # 白がD4に打つ
play black pass   # 黒がパス

# AIに一手打たせる
genmove black     # 黒の一手を生成
genmove white     # 白の一手を生成

# 取り消し
undo              # 一手取り消し

# 手数制限を設定
kata-set-param maxVisits 1000    # 最大探索回数を設定

局面クエリ​

# 碁盤を表示
showboard

# 現在の手番を取得
kata-get-player

# 分析結果を取得
kata-analyze black 100    # 黒を分析、100回探索

ルール関連​

# 現在のルールを取得
kata-get-rules

# ルールを設定
kata-set-rules chinese

# 置き石を設定
fixed_handicap 4     # 標準四子局の位置
place_free_handicap 4  # 自由置き石

KataGo拡張コマンド​

KataGoは標準GTP以外にも多くの拡張コマンドを提供：

kata-analyze​

現在局面をリアルタイム分析：

kata-analyze [player] [visits] [interval]

パラメータ：

  • player：どちら側を分析（black/white）
  • visits：探索回数
  • interval：報告間隔（centiseconds、1/100秒）

例：

kata-analyze black 1000 100

出力：

info move Q3 visits 523 winrate 0.5432 scoreMean 2.31 scoreSelfplay 2.45 prior 0.1234 order 0 pv Q3 R4 Q5 ...
info move D4 visits 312 winrate 0.5123 scoreMean 1.82 scoreSelfplay 1.95 prior 0.0987 order 1 pv D4 C6 E3 ...
...

出力フィールド説明：

フィールド説明
move着点
visits探索訪問回数
winrate勝率（0-1）
scoreMean予想目数差
scoreSelfplay自己対局予想目数
priorニューラルネットワークの事前確率
orderランキング順序
pv主要変化（Principal Variation）

kata-raw-nn​

生のニューラルネットワーク出力を取得：

kata-raw-nn [symmetry]

出力に含まれるもの：

  • Policy確率分布
  • Value予測
  • 領地予測など

kata-debug-print​

詳細な探索情報を表示、デバッグ用：

kata-debug-print move Q16

棋力調整​

# 最大訪問回数を設定
kata-set-param maxVisits 100      # 弱め
kata-set-param maxVisits 10000    # 強め

# 思考時間を設定
kata-time-settings main 60 0      # 各方60秒
kata-time-settings byoyomi 30 5   # 秒読み30秒5回

Analysis Engineの使用​

Analysis EngineはKataGoが提供するもう一つの操作モードで、JSON形式で通信し、プログラム的な使用により適しています。

Analysis Engineの起動​

katago analysis -model /path/to/model.bin.gz -config /path/to/config.cfg

基本使用フロー​

あなたのプログラム ──JSONリクエスト──> KataGo Analysis Engine ──JSONレスポンス──> あなたのプログラム

リクエストフォーマット​

各リクエストは1行のJSONオブジェクト：

{
  "id": "query1",
  "moves": [["B","Q16"],["W","D4"],["B","Q4"]],
  "rules": "chinese",
  "komi": 7.5,
  "boardXSize": 19,
  "boardYSize": 19,
  "analyzeTurns": [2]
}

リクエストフィールド説明​

フィールド必須説明
idはいクエリ識別子、レスポンスとの対応用
movesいいえ着手シーケンス [["B","Q16"],["W","D4"]]
initialStonesいいえ初期石 [["B","Q16"],["W","D4"]]
rulesはいルール名
komiはいコミ
boardXSizeはい碁盤幅
boardYSizeはい碁盤高さ
analyzeTurnsいいえ分析する手数（0インデックス）
maxVisitsいいえ設定ファイルのmaxVisitsを上書き

レスポンスフォーマット​

{
  "id": "query1",
  "turnNumber": 2,
  "moveInfos": [
    {
      "move": "D16",
      "visits": 1234,
      "winrate": 0.5678,
      "scoreMean": 3.21,
      "scoreStdev": 15.4,
      "scoreLead": 3.21,
      "prior": 0.0892,
      "order": 0,
      "pv": ["D16", "Q10", "R14"]
    }
  ],
  "rootInfo": {
    "visits": 5000,
    "winrate": 0.5234,
    "scoreLead": 2.1,
    "scoreSelfplay": 2.3
  },
  "ownership": [...],
  "policy": [...]
}

レスポンスフィールド説明​

moveInfosフィールド​

フィールド説明
move着点座標
visitsその着点の探索訪問回数
winrate勝率（0-1、現在の手番に対して）
scoreMean予想最終目数差
scoreStdev目数標準偏差
scoreLead現在のリード目数
priorニューラルネットワーク事前確率
orderランキング（0 = 最善）
pv主要変化シーケンス

rootInfoフィールド​

フィールド説明
visits総探索訪問回数
winrate現在局面の勝率
scoreLead現在のリード目数
scoreSelfplay自己対局予想目数

ownershipフィールド​

1次元配列、長さはboardXSize × boardYSize、各値は-1から1の間：

  • -1：白方の領地と予測
  • +1：黒方の領地と予測
  • 0：未定/境界

高度なクエリオプション​

領地マップの取得​

{
  "id": "ownership_query",
  "moves": [...],
  "rules": "chinese",
  "komi": 7.5,
  "boardXSize": 19,
  "boardYSize": 19,
  "analyzeTurns": [10],
  "includeOwnership": true
}

Policy分布の取得​

{
  "id": "policy_query",
  "moves": [...],
  "rules": "chinese",
  "komi": 7.5,
  "boardXSize": 19,
  "boardYSize": 19,
  "analyzeTurns": [10],
  "includePolicy": true
}

報告する着手数の制限​

{
  "id": "limited_query",
  "moves": [...],
  "rules": "chinese",
  "komi": 7.5,
  "boardXSize": 19,
  "boardYSize": 19,
  "analyzeTurns": [10],
  "maxMoves": 5
}

特定の着手を分析​

{
  "id": "specific_moves",
  "moves": [...],
  "rules": "chinese",
  "komi": 7.5,
  "boardXSize": 19,
  "boardYSize": 19,
  "analyzeTurns": [10],
  "allowMoves": [["B","Q16"],["B","D4"],["B","Q4"]]
}

完全な例：Python統合​

import subprocess
import json

class KataGoEngine:
    def __init__(self, katago_path, model_path, config_path):
        self.process = subprocess.Popen(
            [katago_path, 'analysis', '-model', model_path, '-config', config_path],
            stdin=subprocess.PIPE,
            stdout=subprocess.PIPE,
            stderr=subprocess.PIPE,
            text=True
        )
        self.query_id = 0

    def analyze(self, moves, rules='chinese', komi=7.5):
        self.query_id += 1

        query = {
            'id': f'query_{self.query_id}',
            'moves': moves,
            'rules': rules,
            'komi': komi,
            'boardXSize': 19,
            'boardYSize': 19,
            'analyzeTurns': [len(moves)],
            'maxVisits': 500,
            'includeOwnership': True
        }

        # クエリを送信
        self.process.stdin.write(json.dumps(query) + '\n')
        self.process.stdin.flush()

        # レスポンスを読み取り
        response_line = self.process.stdout.readline()
        return json.loads(response_line)

    def close(self):
        self.process.terminate()


# 使用例
engine = KataGoEngine(
    '/usr/local/bin/katago',
    '/path/to/model.bin.gz',
    '/path/to/config.cfg'
)

# 局面を分析
result = engine.analyze([
    ['B', 'Q16'],
    ['W', 'D4'],
    ['B', 'Q4'],
    ['W', 'D16']
])

# 最善手を表示
best_move = result['moveInfos'][0]
print(f"最善手：{best_move['move']}")
print(f"勝率：{best_move['winrate']:.1%}")
print(f"リード目数：{best_move['scoreLead']:.1f}")

engine.close()

完全な例：Node.js統合​

const { spawn } = require('child_process');
const readline = require('readline');

class KataGoEngine {
  constructor(katagoPath, modelPath, configPath) {
    this.process = spawn(katagoPath, [
      'analysis',
      '-model', modelPath,
      '-config', configPath
    ]);

    this.rl = readline.createInterface({
      input: this.process.stdout,
      crlfDelay: Infinity
    });

    this.queryId = 0;
    this.callbacks = new Map();

    this.rl.on('line', (line) => {
      try {
        const response = JSON.parse(line);
        const callback = this.callbacks.get(response.id);
        if (callback) {
          callback(response);
          this.callbacks.delete(response.id);
        }
      } catch (e) {
        console.error('Parse error:', e);
      }
    });
  }

  analyze(moves, options = {}) {
    return new Promise((resolve) => {
      this.queryId++;
      const id = `query_${this.queryId}`;

      const query = {
        id,
        moves,
        rules: options.rules || 'chinese',
        komi: options.komi || 7.5,
        boardXSize: 19,
        boardYSize: 19,
        analyzeTurns: [moves.length],
        maxVisits: options.maxVisits || 500,
        includeOwnership: true
      };

      this.callbacks.set(id, resolve);
      this.process.stdin.write(JSON.stringify(query) + '\n');
    });
  }

  close() {
    this.process.kill();
  }
}

// 使用例
async function main() {
  const engine = new KataGoEngine(
    '/usr/local/bin/katago',
    '/path/to/model.bin.gz',
    '/path/to/config.cfg'
  );

  const result = await engine.analyze([
    ['B', 'Q16'],
    ['W', 'D4'],
    ['B', 'Q4']
  ]);

  console.log('最善手:', result.moveInfos[0].move);
  console.log('勝率:', (result.moveInfos[0].winrate * 100).toFixed(1) + '%');

  engine.close();
}

main();

座標システム​

KataGoは標準的な囲碁座標システムを使用：

アルファベット座標​

   A B C D E F G H J K L M N O P Q R S T
19 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
18 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
17 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
16 . . . + . . . . . + . . . . . + . . . 16
15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
...
 4 . . . + . . . . . + . . . . . + . . .  4
 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  3
 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  2
 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  1
   A B C D E F G H J K L M N O P Q R S T

注意：Iという文字はありません（数字の1との混同を避けるため）。

座標変換​

def coord_to_gtp(x, y, board_size=19):
    """(x, y)座標をGTPフォーマットに変換"""
    letters = 'ABCDEFGHJKLMNOPQRST'
    return f"{letters[x]}{board_size - y}"

def gtp_to_coord(gtp_coord, board_size=19):
    """GTP座標を(x, y)に変換"""
    letters = 'ABCDEFGHJKLMNOPQRST'
    x = letters.index(gtp_coord[0].upper())
    y = board_size - int(gtp_coord[1:])
    return (x, y)

よく使う使用パターン​

対局モード​

# GTPモードを起動
katago gtp -model model.bin.gz -config gtp.cfg

# GTPコマンドシーケンス
boardsize 19
komi 7.5
play black Q16
genmove white
play black Q4
genmove white
...

バッチ分析モード​

# 一局のすべての着手を分析
sgf_moves = parse_sgf('game.sgf')

for i in range(len(sgf_moves)):
    result = engine.analyze(sgf_moves[:i+1])
    winrate = result['rootInfo']['winrate']
    print(f"手{i+1}: 勝率{winrate:.1%}")

リアルタイム分析モード​

kata-analyzeを使用してリアルタイム分析：

kata-analyze black 1000 50

1000回の訪問に達するまで、0.5秒ごとに分析結果を出力します。

性能チューニング​

探索設定​

# 探索量を増やして精度を向上
maxVisits = 1000

# または時間制御を使用
maxTime = 10  # 1手あたり最大10秒思考

マルチスレッド設定​

# CPUスレッド数
numSearchThreads = 8

# GPUバッチ処理
numNNServerThreadsPerModel = 2
nnMaxBatchSize = 16

メモリ設定​

# メモリ使用量を削減
nnCacheSizePowerOfTwo = 20  # デフォルト23

次のステップ​

コマンドの使用を理解した後、KataGoの実装を深く研究したい場合は、ソースコードアーキテクチャを続けてお読みください。