shogi-ai-pytorch

「Claude Codeで作る将棋AI — PyTorch×強化学習×バイブコーディング実践入門」のコンパニオンリポジトリです。

📖 書籍はこちら: Claude Codeで作る将棋AI — PyTorch×強化学習×バイブコーディング実践入門

デモ

Minimax AI同士による本将棋（9×9）の対局。序盤から中盤にかけての駒の展開を確認できます。

必要環境

• Python 3.14+
• macOS (Apple Silicon: M1/M2/M3/M4)
• uv パッケージマネージャ
• Claude Code （スキルを使う場合）

セットアップ

git clone https://github.com/forest6511/shogi-ai-pytorch.git
cd shogi-ai-pytorch
uv sync

実行

# CUI対局（Human vs AI）
uv run shogi-ai

# Web UI で対局
uv run shogi-ai web
# → http://localhost:8000 をブラウザで開く

テスト

uv run pytest -v
uv run ruff check src/ tests/
uv run mypy src/

章・コード対応表

章	内容	Git タグ	主要ファイル
Ch.1	AIとは何か	—	—
Ch.2	Claude Codeの使い方	—	—
Ch.3	Python環境構築	—	—
Ch.4–6	どうぶつしょうぎエンジン	v0.2.0	src/shogi_ai/game/animal_shogi/
Ch.7	ミニマックスとアルファベータ探索	v0.3.0	src/shogi_ai/engine/minimax.py
Ch.8–9	PyTorchニューラルネットワーク	v0.5.0	src/shogi_ai/model/
Ch.10–12	MCTS・自己対局・訓練	v0.6.0	src/shogi_ai/engine/mcts.py, src/shogi_ai/training/
Ch.13–14	本将棋（9×9）への拡張	v0.8.0	src/shogi_ai/game/shogi/
Ch.15	Web UI	main	src/shogi_ai/web/

タグ時点のコードを参照するには:

git show v0.2.0:src/shogi_ai/game/animal_shogi/state.py
git diff v0.2.0..v0.3.0 --stat

Claude Code スキル

このリポジトリをクローンして Claude Code で開くと、以下のスキルが使えます。

スキル	使い方	内容
/implement 4	章番号を指定	TDDサイクルで章のコードを実装
/verify	実装後に実行	ruff・mypy・pytest で完了を検証
/debug	エラー発生時	ruff/mypy/pytest/MPS/将棋ルールのエラー診断
/test-e2e	Ch.15 完了後	Playwright MCPでWeb UIを実対局テスト

スクリーンショット

どうぶつしょうぎ（3×4）の初期配置と駒の動き

5種類の駒（ライオン・きりん・ぞう・ひよこ・にわとり）で遊ぶ入門用ミニ将棋。本書ではまずこの小さな盤面でAIの基礎を構築します。

Web UI — 対局画面

ブラウザ上でAIと対局できるWeb UI。どうぶつしょうぎ・本将棋の両方に対応しています。

Web UI — 自己対局訓練

AlphaZeroアルゴリズムによる自己対局訓練をブラウザから実行・モニタリングできます。

ライセンス

MIT License