設計

[daijapan]

以下は「Pythonで一手詰め将棋を自動生成」するための 要件 / スコープ / アーキテクチャのたたき台です（そのまま設計書にできます）。

要件

機能要件

1. 局面表現

   • 9×9盤、手番、持ち駒（先手/後手）を保持
   • 入出力は SFEN（推奨）＋テキスト図（任意）

2. 合法手生成（MoveGen）

   • 全駒種の移動（成り含む）
   • 打ち駒ルール（歩二/打ち歩詰など一手詰なら最低限でも可）
   • 自玉放置（王手放置）禁止
   • 後手の合法応手生成に必須

3. 王手判定（Check）

   • 局面Pで「相手玉が攻撃されているか」を判定
   • 王手手のフィルタに使う

4. 一手詰判定（Mate-in-1）

   • 先手合法手 (m) を列挙
   • (m) が王手なら、後手の合法応手集合 (R(P,m)) を生成
   • (R(P,m)=\varnothing) なら詰み手
   • 唯一解チェック：詰み手が1つだけになるまでフィルタ

5. 自動生成（Generator）

   • 生成方式を最低2つ用意（後述）

     • ランダム配置→フィルタ
     • 逆算（詰み手を先に決めて局面を構成）

   • 生成結果に「難易度指標」を付与（分岐数など）

6. 品質フィルタ（Question Quality）

   • 唯一解
   • 王手手以外が多すぎない（初学者向けなら少なく）
   • 合法局面（王手の掛かり方、持ち駒整合性など）
   • 任意：見た目（駒数、対称性、端玉など）

7. CLI

   • generate --n 100 --method reverse --max_pieces 4 --seed 1
   • verify --sfen "..."
   • render --sfen "..."

---

スコープ

MVP（最初に作る範囲）

• 駒種：玉・飛・角・金・銀・桂・香・歩（成りは後回しでも可）

• 打ち駒：あり（歩二は実装、打ち歩詰はMVPでは「チェック対象外でもOK」だが、後で追加推奨）

• 生成：

  1. ランダム配置→一手詰/唯一解フィルタ
  2. 逆算生成（詰み手を固定して周囲を埋める）

• フィルタ：唯一解、駒数上限、応手0確認

スコープ外（後で）

• 3手以上詰
• 評価関数で「美しさ」最適化（学習/探索）
• 完全な合法性（駒の入手可能性を厳密に辿る、千日手等）
• GUI（Web/デスクトップ）

---

アーキテクチャ

モジュール構成（推奨）

shogi_mate1/
  core/
    board.py        # 盤面データ構造、SFEN入出力、apply/undo
    pieces.py       # 駒種定義、方向ベクトル、成り対応
    move.py         # Move表現（from/to/drop/promo等）
    movegen.py      # 合法手生成（自玉放置除外）
    attack.py       # 利き計算、王手判定、ピン/遮断の補助
    rules.py        # 歩二、打ち歩詰、成り条件などルール集約
  solver/
    mate1.py        # 一手詰判定、唯一解判定、探索統計
  gen/
    random_gen.py   # ランダム→フィルタ
    reverse_gen.py  # 逆算生成（テンプレ＋充足）
    quality.py      # 難易度/美しさの指標、フィルタ
  cli/
    main.py         # argparse/typerでCLI
  tests/
    test_movegen.py
    test_mate1.py

データ構造（軽量で速い形）

• 盤は 1次元配列(81) か bitboard（MVPは配列で十分）
• マスは 0..80（file,rank変換関数）
• 駒は int で符号に手番を埋め込む（例：先手=+、後手=-）

主要コンポーネントの責務

1) Attack / Check

• attacked_squares(side) を毎回全計算すると遅い
  MVP：都度計算でOK
  改良：差分更新 or 駒ごと利きの加算

2) MoveGen（合法手）

• 疑似合法手 → apply → 自玉王手でないか確認 → 合法手
• 後手応手生成は頻繁なのでここが性能ボトルネック

3) Mate1

• 流れ：

  • moves = legal_moves(P, side=attacker)

  • for m in moves:

    • P2=apply(P,m)
    • if not is_check(P2, defender): continue
    • responses = legal_moves(P2, defender)
    • if responses == []: mates.append(m)

• 返す情報：

  • 詰み手一覧
  • 分岐数（合法手数/王手手数/応手数合計）
  • 応手の種別内訳（取る/逃げる/合駒）

生成方式（2本立て推奨）

A) ランダム配置→フィルタ（簡単・大量生成向き）

1. 駒数上限を決めてランダム配置
2. 合法局面チェック（王が両方いる等）
3. mate1 で「一手詰 & 唯一解」を満たすまで繰り返す

• 長所：実装が簡単
• 短所：当たりが出ないときは時間がかかる

B) 逆算生成（良問が作りやすい）

1. 「詰み手」を先に決める（例：飛打ち、角打ち、金打ち等）
2. その手で王手になるように玉位置と攻撃線を固定
3. 逃げマスを埋める（自駒/利きで封鎖）
4. 「取れない」「合駒できない」を満たすよう追加配置
5. 最後に mate1 で検証し、唯一解になるまで微調整

• 長所：成功率が高い、初心者向け形を作りやすい
• 短所：テンプレ設計が必要

難易度指標（生成の制御に使える）

• L = |legal_moves(attacker)|
• C = |checking_moves(attacker)|
• R_total = Σ |legal_moves(defender after checking move)|
• 初学者向け例：C が小さい（1〜3）、L も小さめ、詰み手が直感的

---

非機能要件

• 再現性：seed 指定で同じ問題を生成
• 速度：MVP目標として「1問生成が数秒以内」（ローカル）
• テスト：MoveGenと王手判定はユニットテスト必須（ここがバグ源）

---

この設計で次に作るべきは「MVPのAPI」です。
もしそのまま進めるなら、上のアーキテクチャに沿って **クラス/関数のインターフェース（Pythonコード雛形）**まで一気に書けます。