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カスタムルールと変則

本記事では、KataGoがサポートする各種囲碁ルール、盤面サイズバリエーション、ルール設定のカスタマイズ方法を紹介します。

ルールセット概要​

主要ルール比較​

ルールセット計算方式コミ自殺手コウ返し
Chinese地+石7.5禁止禁止
Japanese地のみ6.5禁止禁止
Korean地のみ6.5禁止禁止
AGA混合7.5禁止禁止
New Zealand地+石7許可禁止
Tromp-Taylor地+石7.5許可禁止

KataGo設定​

# config.cfg
rules = chinese           # ルールセット
komi = 7.5               # コミ
boardXSize = 19          # 盤面幅
boardYSize = 19          # 盤面高さ

中国ルール（Chinese）​

特徴​

計算方式：地+石（中国式数え方）
コミ：7.5目
自殺手：禁止
コウ返し：禁止（簡易ルール）

中国式数え方の説明​

最終得点 = 自分の石の数 + 自分の地

例：
黒石 120個 + 黒地 65点 = 185点
白石 100個 + 白地 75点 + コミ 7.5 = 182.5点
黒の2.5点勝ち

KataGo設定​

rules = chinese
komi = 7.5

日本ルール（Japanese）​

特徴​

計算方式：地のみ（日本式数え方）
コミ：6.5目
自殺手：禁止
コウ返し：禁止
死石の判定が必要

日本式数え方の説明​

最終得点 = 自分の地 + 取った相手の石

例：
黒地 65点 + アゲハマ 10個 = 75点
白地 75点 + アゲハマ 5個 + コミ 6.5 = 86.5点
白の11.5目勝ち

死石判定​

日本ルールでは両者が死石について合意する必要があります：

def is_dead_by_japanese_rules(group, game_state):
    """日本ルールでの死石判定"""
    # その石群が二眼を作れないことを証明する必要がある
    # これが日本ルールの複雑な点
    pass

KataGo設定​

rules = japanese
komi = 6.5

AGAルール​

特徴​

アメリカ囲碁協会（AGA）ルールは中国・日本ルールの利点を組み合わせています：

計算方式：混合（地+石でも地のみでも同じ結果）
コミ：7.5目
自殺手：禁止
白番パス時は石を1個差し出す

パスルール​

黒番パス：石を出す必要なし
白番パス：黒に石を1個渡す必要あり

これにより地+石と地のみの結果が一致する

KataGo設定​

rules = aga
komi = 7.5

Tromp-Taylorルール​

特徴​

最も簡潔な囲碁ルールで、プログラム実装に適しています：

計算方式：地+石
コミ：7.5目
自殺手：許可
コウ返し：Super Ko（任意の局面の繰り返しを禁止）
死石判定不要

Super Ko​

def is_superko_violation(new_state, history):
    """Super Ko違反かどうかをチェック"""
    for past_state in history:
        if new_state == past_state:
            return True
    return False

終局判定​

両者の死石合意は不要
対局は以下まで続く：
1. 両者が連続パス
2. その後、探索または実際に打って地を確定

KataGo設定​

rules = tromp-taylor
komi = 7.5

盤面サイズバリエーション​

サポートされるサイズ​

KataGoは複数の盤面サイズをサポートしています：

サイズ特徴推奨用途
9×9約81点入門、早碁
13×13約169点上級学習
19×19361点標準対局
カスタム任意研究、テスト

設定方法​

# 9×9盤面
boardXSize = 9
boardYSize = 9
komi = 5.5

# 13×13盤面
boardXSize = 13
boardYSize = 13
komi = 6.5

# 非正方形盤面
boardXSize = 19
boardYSize = 9

コミの推奨値​

サイズ中国ルール日本ルール
9×95.55.5
13×136.56.5
19×197.56.5

置き石設定​

置き碁​

置き石は棋力差を調整する方法です：

# 2子置き
handicap = 2

# 9子置き
handicap = 9

置き石の位置​

HANDICAP_POSITIONS = {
    2: [(3, 15), (15, 3)],
    3: [(3, 15), (15, 3), (15, 15)],
    4: [(3, 15), (15, 3), (3, 3), (15, 15)],
    # 5-9子は星 + 天元を使用
}

置き碁時のコミ​

# 伝統的：置き碁ではコミなしまたは半目
komi = 0.5

# 現代的：置き石数に応じて調整
# 1子あたり約10-15目の価値

Analysisモードでのルール設定​

GTPコマンド​

# ルールを設定
kata-set-rules chinese

# コミを設定
komi 7.5

# 盤面サイズを設定
boardsize 19

Analysis API​

{
  "id": "query1",
  "moves": [["B", "Q4"], ["W", "D4"]],
  "rules": "chinese",
  "komi": 7.5,
  "boardXSize": 19,
  "boardYSize": 19,
  "overrideSettings": {
    "maxVisits": 1000
  }
}

高度なルールオプション​

自殺手設定​

# 自殺禁止（デフォルト）
allowSuicide = false

# 自殺許可（Tromp-Taylorスタイル）
allowSuicide = true

コウルール​

# Simple Ko（即座の返しのみ禁止）
koRule = SIMPLE

# Positional Super Ko（手番に関係なく任意の局面の繰り返しを禁止）
koRule = POSITIONAL

# Situational Super Ko（同じ手番での局面の繰り返しを禁止）
koRule = SITUATIONAL

計算ルール​

# 地+石（中国、AGA）
scoringRule = AREA

# 地のみ（日本、韓国）
scoringRule = TERRITORY

税ルール​

一部のルールではセキ領域に特別な計算があります：

# 税なし
taxRule = NONE

# セキで目なし
taxRule = SEKI

# すべての眼位で目なし
taxRule = ALL

マルチルール訓練​

KataGoの利点​

KataGoは単一モデルで複数のルールをサポートします：

def encode_rules(rules):
    """ルールをニューラルネットワーク入力にエンコード"""
    features = np.zeros(RULE_FEATURE_SIZE)

    # 計算方式
    features[0] = 1.0 if rules.scoring == 'area' else 0.0

    # 自殺手
    features[1] = 1.0 if rules.allow_suicide else 0.0

    # コウルール
    features[2:5] = encode_ko_rule(rules.ko)

    # コミ（正規化）
    features[5] = rules.komi / 15.0

    return features

ルール認識入力​

ニューラルネットワーク入力に含まれる：
- 盤面状態（19×19×N）
- ルール特徴ベクトル（K次元）

これにより同じモデルが異なるルールを理解できる

ルール切り替え例​

Pythonコード​

from katago import KataGo

engine = KataGo(model_path="kata.bin.gz")

# 中国ルールで分析
result_cn = engine.analyze(
    moves=[("B", "Q4"), ("W", "D4")],
    rules="chinese",
    komi=7.5
)

# 日本ルールで分析（同じ局面）
result_jp = engine.analyze(
    moves=[("B", "Q4"), ("W", "D4")],
    rules="japanese",
    komi=6.5
)

# 差異を比較
print(f"中国ルール黒勝率: {result_cn['winrate']:.1%}")
print(f"日本ルール黒勝率: {result_jp['winrate']:.1%}")

ルールの影響分析​

def compare_rules_impact(position, rules_list):
    """異なるルールが局面評価に与える影響を比較"""
    results = {}

    for rules in rules_list:
        analysis = engine.analyze(
            moves=position,
            rules=rules,
            komi=get_default_komi(rules)
        )
        results[rules] = {
            'winrate': analysis['winrate'],
            'score': analysis['scoreLead'],
            'best_move': analysis['moveInfos'][0]['move']
        }

    return results

よくある質問​

ルールの違いによる勝敗の変化​

同じ対局でもルールが異なると結果が変わる可能性：
- 地+石 vs 地のみの計算差
- セキ領域の処理
- パスの影響

どのルールを選ぶべきか？​

シナリオ推奨ルール
初心者Chinese（直感的、論争なし）
オンライン対局プラットフォームのデフォルト（通常Chinese）
日本棋院Japanese
プログラム実装Tromp-Taylor（最も簡潔）
中国プロ戦Chinese

特定ルール用にモデルを訓練する必要があるか？​

KataGoのマルチルールモデルは既に非常に強力です。しかし、単一ルールのみを使用する場合は以下を検討できます：

# 固定ルール訓練（特定ルールでの棋力がわずかに向上する可能性）
rules = chinese

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