用語比較
モンテカルロ法とモンテカルロ木探索の違い｜ランダムな模擬対局の使い方と探索木の育て方（G検定）
モンテカルロ法は、ある局面から先の手をランダムに終局まで何度も模擬し、その勝敗の統計で手の有望さを評価する手法です。モンテカルロ木探索（MCTS）は、この模擬を探索木と組み合わせ、模擬の結果を木のノードに残しながら探索を進める手法です。
二つを分けるのは、模擬の結果を木に蓄えて次の手の選び方に使うかどうかです。モンテカルロ法は、模擬した勝敗をそのまま手の評価に使います。モンテカルロ木探索は、木をたどり、葉を広げ、評価した値を通ってきた枝へ戻す、という手順を繰り返して木を育てます。
このページは、G検定の探索・推論の問題でモンテカルロ法を、AIブームの問題でAlphaGoを学んでいて、二つの関係があいまいな人を対象にしています。違いと関係を、問題文のどこを見て判断するかまで確認します。
この記事の根拠と出典
各セクションの見出しの下に、公式資料で確認した内容か編集部の整理かをラベルで示しています。 試験日・料金・申込条件・試験方式は変わることがあるため、申込前に公式サイトで確認してください。G検定の一次情報確認日: 2026-10-02。
結論
モンテカルロ法
ある局面から先の手をランダムに終局まで何度も模擬（プレイアウト）し、その勝敗の統計から手の有望さを評価する手法。G検定のシラバスでは探索・推論のキーワードに入っている。
モンテカルロ木探索（MCTS）
模擬の結果を探索木のノードに残し、根の局面から葉まで木をたどって葉を広げ、評価した値を通ってきた枝へ戻す手順を繰り返す探索。AlphaGoの探索の土台で、囲碁AIの説明に出てくる。
違いを表で確認
| 比較軸 | モンテカルロ法 | モンテカルロ木探索（MCTS） |
|---|---|---|
| 模擬の結果の扱い | 勝敗の統計を、その場の手の評価に使う | 探索木のノードに残し、価値として更新していく |
| 探索木 | 木を育てることは、手法の定義に含まれない | 木を育てることが手法の中心 |
| 手の選び方 | 候補の手ごとに、終局までの模擬の勝敗を集める | 木の中では蓄えた価値をもとに手を選び、従来型では、木の外では終局までの模擬で局面を評価する |
| G検定での出どころ | 探索・推論のキーワード（モンテカルロ法） | AIブームの文脈のAlphaGoの説明（探索にモンテカルロ・シミュレーションを組み合わせる） |
| 区別の手がかり | ランダムに終局まで、勝敗の統計、プレイアウト | 探索木、葉、値の更新、AlphaGoの探索 |
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試験範囲を通して読むときの1冊です。読んだ章は、このサイトの章別問題で確かめられます。
どこで迷っているかを切り分ける
モンテカルロ法を、乱数を使う計算の総称だと思っている人
広い意味では、乱数を使って数値を見積もる計算を指す言葉です。G検定の探索・推論では、ゲームの局面から先をランダムに終局まで模擬し、勝敗の統計で手を評価する方法として出ます。問題がゲームの手の評価を聞いているかを確認します。
AlphaGoの探索を、モンテカルロ法だけだと思っている人
AlphaGoの論文の要旨は、最先端のモンテカルロ木探索プログラムが数千の無作為な自己対局を模擬することと、AlphaGoがモンテカルロ・シミュレーションを価値ネットワーク・方策ネットワークと組み合わせた新しい探索を使うことを述べています。木を使う探索に、ニューラルネットワークを加えた形です。
ゲーム木のMini-Max法や、αβ法と同じ仲間だと思っている人
Mini-Max法とαβ法は、木を調べて評価の最大・最小をたどる方法と、その枝刈りです。モンテカルロ法は、ランダムな模擬の勝敗の統計で評価する方法で、評価の作り方が違います。
具体例で使い分ける
例 1
同じ局面を、モンテカルロ法とモンテカルロ木探索で評価する
説明のために作った例です。ある局面で、打てる手がA、B、Cの3つあります。
- モンテカルロ法では、手Aを打った後をランダムに終局まで何度も模擬し、勝った割合を求めます。手Bと手Cも同じようにして、割合が高い手を有望と評価します。
- モンテカルロ木探索では、根の局面から、蓄えた価値をもとに手を選んで葉まで木をたどります。葉を広げて局面を評価し、その値を通ってきた枝へ戻して更新します。これを繰り返すので、模擬の結果が木に蓄えられ、次にたどる手の選び方に反映されます。
結論: 模擬の結果をその場の評価に使うのがモンテカルロ法、木のノードに蓄えて探索の進め方に使うのがモンテカルロ木探索です。
例 2
問題文の言葉から選ぶ
説明のために作った例です。ある問題文に、局面から先をランダムに終局まで何度も模擬し、その勝敗の統計から手の有望さを評価する手法はどれか、とあります。
- ランダムに終局まで、勝敗の統計、という手がかりが並んでいます。探索木や値の更新には触れていません。
- 手がかりはモンテカルロ法の説明そのものです。探索木に値を残す説明が加わっていれば、モンテカルロ木探索を考えます。
結論: 答えはモンテカルロ法です。探索木と値の更新が出てきたら、モンテカルロ木探索に切り替えます。
問題文から答えを選ぶ手順
- 1
模擬の対象を見る
ゲームの局面から先をランダムに終局まで模擬する話なら、モンテカルロ法の系統です。
- 2
探索木の言葉があるかを見る
探索木に模擬の結果を残して値を更新する説明が出てくれば、モンテカルロ木探索です。
- 3
AlphaGoの文脈かを見る
AlphaGoの探索は、モンテカルロ・シミュレーションを価値ネットワークと方策ネットワークに組み合わせたものです。ニューラルネットワークの言葉が加わっていれば、木を使う探索にそれを組み合わせた説明です。
- 4
Mini-Max法やαβ法と取り違えない
最大・最小をたどる、枝を打ち切る、と書いてあればMini-Max法かαβ法です。ランダムな模擬の勝敗の統計はモンテカルロ法です。
試験での見分け方
- 1モンテカルロ法は、ランダムに終局まで模擬した勝敗の統計で、手の有望さを評価する。
- 2モンテカルロ木探索は、模擬の結果を探索木のノードに残して更新しながら探索する。
- 3AlphaGoは、モンテカルロ・シミュレーションを価値ネットワークと方策ネットワークに組み合わせた探索を使う。
- 4Mini-Max法とαβ法は、ランダムな模擬を使わない。
誤答しやすい選択肢
モンテカルロ法を、最大・最小をたどる方法と書く
修正: 最大・最小をたどるのはMini-Max法です。モンテカルロ法は、ランダムな模擬の勝敗の統計で評価します。
モンテカルロ法は探索木を持たない、と言い切る
修正: 手法として木を育てることが中心でないという意味です。木と組み合わせたものがモンテカルロ木探索なので、問題文に木の言葉があるかで分けます。
AlphaGoは深層学習だけで手を決める、と書く
修正: AlphaGoの探索は、モンテカルロ・シミュレーションを価値ネットワークと方策ネットワークに組み合わせたものです。
αβ法を、ランダムな模擬を減らす方法と書く
修正: αβ法は、Mini-Max法の探索で、結論が変わらない枝の探索を打ち切る枝刈りです。
モンテカルロ法を、ゲームの手の評価に限ると思う
修正: 広い意味では乱数を使って数値を見積もる計算の名前です。このページは、G検定の探索・推論での使い方を扱います。
確認問題
Q1局面から先をランダムに終局まで何度も模擬し、勝敗の統計で手を評価する手法は。
答え: モンテカルロ法
模擬した対局の勝敗の統計から、手の有望さを評価します。
Q2模擬の結果を探索木のノードに残し、値を更新しながら進める探索は。
答え: モンテカルロ木探索
根から葉まで木をたどり、葉を広げて評価した値を、通ってきた枝へ戻して更新します。
Q3AlphaGoの探索が組み合わせたものは、何と何か。
答え: モンテカルロ・シミュレーションと、価値ネットワーク・方策ネットワーク
AlphaGoの論文の要旨が述べる、新しい探索アルゴリズムの構成です。
Q4結論が変わらない枝の探索を打ち切る方法は。
答え: αβ法
Mini-Max法の探索の枝刈りで、ランダムな模擬は使いません。
到達チェック
- モンテカルロ法の評価の仕方を説明できる
- モンテカルロ木探索が木に残すものを言える
- AlphaGoの探索が組み合わせたものを言える
- Mini-Max法・αβ法とモンテカルロ法の評価の作り方の違いを言える
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よくある質問
Qモンテカルロ法とモンテカルロ木探索は、何が違う？
模擬の結果の扱いが違います。モンテカルロ法は勝敗の統計をそのまま手の評価に使い、モンテカルロ木探索は結果を探索木のノードに残して更新しながら探索を進めます。
QAlphaGoはモンテカルロ木探索を使っている？
はい、モンテカルロ木探索の系統です。ただし論文の要旨の表現は、モンテカルロ・シミュレーションを価値ネットワークと方策ネットワークに組み合わせた新しい探索アルゴリズム、です。木を使う探索にニューラルネットワークを組み合わせた形と読めます。
QG検定ではモンテカルロ木探索の語も出る？
JDLAのシラバスのキーワード欄にあるのはモンテカルロ法です。モンテカルロ木探索の語はキーワード欄にありませんが、AlphaGoの説明の理解に役立ちます。
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執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）