【Pygame】Minimax法で敵CPUを強化したオセロゲームを作成

PygameとMinimax法（ミニマックス法）で敵CPUを強化したオセロゲームを作成する方法をソースコード付きで詳しく解説します。

オセロゲームの敵CPUを強化

オセロゲームの敵CPU（白側）を強化するために、今回は「Minimax法」を用います。
Minimax法では、2人対戦型のゲームでN手先まで読みをする時、相手のターンでは自分にとって一番不利な手を選びます。
そして、自分のターンでは自分にとって一番有利な手を選びます。これをN手先まで繰り返し行い、最終的に自分のターンで最も有利になる手を選びます。

Minimax法のアルゴリズム

Minimax法のアルゴリズムを簡単に整理すると以下のとおりです。

相手のターンでは評価値が最小（Min）、自分のターンでは評価値が最大（Max）になるような手を選ぶことから、Minimax法と呼ばれています。これをオセローゲームに適用すると、敵CPU（白）とプレイヤー（黒）の処理は以下のようになります。

評価値の計算

オセロゲームの場合、評価値としてよく用いられるのが数手先の「白の石数 – 黒の石数」です。例えば、深さが3なら敵CPU側（白）は3手先までのパターンを試し、3ターン後に「白の石数 – 黒の石数」が最も大きくなる次手を選びます。計算方法を整理すると以下のようになります。

サンプルコード

Minimax法を用いたオセロゲームのサンプルコードです。

サンプルコードのポイント解説

CPUが「もしここに置いたらどうなるか」を考える際、実際の盤面を直接書き換えるとゲームが進行してしまいます。そのため、シミュレーションを行う前に盤面を丸ごとバックアップしています。

# 盤面の状態を一時保存（バックアップ）
board_backup = copy.deepcopy(self.board)

# 試しに置いてみる
self.board[x][y] = WHITE
self.flip_stones(x, y)  # 実際にひっくり返してシミュレーション

# 先読みを実行...

# 盤面を元の状態に完全に戻す
self.board = board_backup

盤面は「リストのリスト」の2次元配列です。通常のコピーでは中身のリストまで複製されないため、deepcopy を使って全データを別物として複製します。石を置くだけでなく、flip_stones を実行して相手の石をひっくり返した状態を作ることで、Minimax法の正しい評価値が求まります。

Minimax法の処理

def minimax(self, depth, is_maximizing):
    # 探索の限界（3手先）に達したら、その時の盤面を評価する
    if depth == 3 or not self.has_valid_move():
        return self.evaluate_board()

    if is_maximizing:
        # CPU（白）の番：自分の利益を最大化するスコアを選ぶ
        max_eval = float('-inf')
        # ...（全マス探索）
        return max_eval
    else:
        # プレイヤー（黒）の番：CPUの利益を最小化すると想定
        min_eval = float('inf')
        # ...（全マス探索）
        return min_eval

minimax の中で minimax を呼び出すことで、1手、2手、3手……と深く潜っていきます。depth（深さ）の値を大きくすると「より深読み」を予測しますが、計算量が増えて動作が重くなります。

石が置けるかどうかの判定（is_valid_move）

オセロの根幹ルールである「相手の石を挟めるか」を全8方向についてis_valid_moveメソッドでチェックします。

# 8方向（上下左右、斜め）の移動量を定義
directions = [(-1, -1), (-1, 0), (-1, 1), (0, -1), (0, 1), (1, -1), (1, 0), (1, 1)]

for dx, dy in directions:
    nx, ny = x + dx, y + dy
    # 隣が相手の石であることを確認
    if 0 <= nx < BOARD_SIZE and 0 <= ny < BOARD_SIZE and self.board[nx][ny] == opponent:
        while 0 <= nx < BOARD_SIZE and 0 <= ny < BOARD_SIZE:
            nx += dx
            ny += dy
            # 自分の石にたどり着けば「挟めている」のでTrue
            if self.board[nx][ny] == self.turn:
                valid = True
                break

1つのマスに対して8方向を順番に見ていき、1方向でも挟める条件を満たせば「有効な一手」となります。

石をひっくり返す処理（flip_stones）

石を置いた際、実際に挟まれた石を自分の色に変えます。

pieces_to_flip = []  # 相手の石を一時的に溜める
# ...（探索ループ）
if 0 <= nx < BOARD_SIZE and 0 <= ny < BOARD_SIZE and self.board[nx][ny] == self.turn:
    for px, py in pieces_to_flip:
        self.board[px][py] = self.turn  # 確定した石をすべて自分の色に

探索の途中でいきなり色を変えるのではなく、自分の石が見つかって「挟めていることが確定」してから、リストに保存した相手の石を一気に塗り替えます。

### 座標計算とクリック判定

マウスでクリックした画面上の座標（ピクセル）を、盤面のインデックス（0〜7）に変換します。

```python
x, y = event.pos
x //= GRID_SIZE  # 例：座標150px // 75px = インデックス2
y //= GRID_SIZE

GRID_SIZEは、画面幅（例：600）をマスの数（例：8）で割った値（例：75）です。整数の除算（//）で小数点を切り捨てることで、正確にどのマスがクリックされたかを算出します。

パスとゲーム終了の管理

オセロでは「置けない場合はパス」「両者置けなくなったら終了」というルールがあります。

# 片方が置けない場合
if not game.has_valid_move():
    # 相手も置ける場所がないかチェック（完全終了の判定）
    if not any(game.is_valid_move(x, y) for x in range(BOARD_SIZE) for y in range(BOARD_SIZE)):
        print(game.game_end())  # 勝敗表示
        break
    game.turn = WHITE if game.turn == BLACK else BLACK  # パス

any関数の活用で盤面全体をスキャンし、1つでも True があれば処理を続行します。全滅（どこにも置けない）状態を判定するのに非常に便利な関数です。

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