| 第1章 |
プロローグ |
1.1 「からくり」から人工知能へ
1.2 チェスとコンピュータ
1.3 ゲームとコンピュータ，そして将棋とコンピュータ
1.4 コンピュータ将棋の歴史 |
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| 第2章 |
コンピュータ将棋ことはじめ |
2.1 将棋の局面データ
2.2 着手データ
2.3 駒効きのデータ |
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| 第3章 |
将棋の探索 |
3.1 探索木と探索
3.2 将棋の探索
3.3 通常の探索
3.4 捕獲探索 |
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| 第4章 |
評価関数 |
4.1 評価関数
4.2 簡単な評価関数
4.3 駒の価値の精密化
4.4 駒の価値以外の価値
4.5 評価関数を利用する場所について
4.6 インクリメンタル計算
4.7 評価関数の計算時間と正確さの設計 |
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| 第5章 |
将棋の探索 2 |
5.1 探索における並べ替え
5.2 前向き枝刈り
5.3 手の拡張
5.4 確率による拡張
5.5 並列探索
5.6 そのほかの探索の工夫 |
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| 第6章 |
プロの棋譜から強いコンピュータ将棋が作れるか |
6.1 棋譜データから強いコンピュータ将棋を作れるか
6.2 棋譜データから定跡を作る |
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| 第7章 |
トランスポジション・テーブル
-同じ計算を再度しないこと |
7.1 同じ計算をしない
7.2 将棋の同一局面
7.3 同一局面とは何か
7.4 どんな情報を保存するか
7.5 データ構造
7.6 インデックスの衝突の（不）処理
7.7 トランスポジション・テーブル利用のアルゴリズム
7.8 ハッシュ関数の構成法
7.9 詰探索におけるトランスポジション・テーブル
7.10 将棋の局面における順序関係
7.11 トランスポジション・テーブルの有効性 |
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| 第8章 |
詰探索の理念 |
8.1 詰探索とは
8.2 詰探索の歴史
8.3 証明数
8.4 証明数探索 |
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| 第9章 |
詰将棋ルーチンのアルゴリズム |
9.1 詰探索の構成要素
9.2 df-pn探索
9.3 動作を追う |
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| 第10章 |
詰将棋の論理 |
10.1 詰将棋とコンピュータ
10.2 詰将棋とは何か |
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| 第11章 |
詰将棋の自動生成 |
11.1 詰将棋を自動生成する
11.2 詰将棋作成手法
11.3 逆算法
11.4 順算法（正算法）
11.5 ランダム法
11.6 列挙法
11.7 コンピュータの生成した詰将棋 |
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| 第12章 |
見込みのあることと，見込みのないこと |
12.1 見込みのあること
12.2 見込みのないこと
12.3 もう一つの見込みのないこと |
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| 第13章 |
学習とチューニング |
13.1 学習とチューニング
13.2 何を学習するか
13.3 教師値を何にするか
13.4 注意すべき点 |
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| 第14章 |
コンピュータ将棋選手権の結果とコンピュータ将棋選手権の予測 |
14.1 コンピュータ将棋選手権
14.2 レーティング
14.3 コンピュータ将棋間の強さ比較と予測の実際
14.4 シミュレーション |
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| 第15章 |
コンピュータ将棋対人間の対戦と人間を打ち負かす日 |
15.1 プロとの角落対戦
15.2 竜王とBonanzaとの対戦
15.3 レーティング換算で精密な強さ比較を行う
15.4 集団間のレーティング差を求める
15.5 人間側の対策 |
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| 第16章 |
コンピュータ将棋システムとその開発者 |
16.1 永世名人
16.2 IS将棋と棚瀬将棋
16.3 柿木将棋
16.4 YSS
16.5 KCC将棋
16.6 金沢将棋
16.7 TACOS
16.8 Bonanza
16.9 激指 |
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| 第17章 |
エピローグ |
17.1 コンピュータ将棋の情報源
17.2 おわりに，そしてコンピュータ将棋が勝った後の課題 |
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