MCTSの適用場面と特徴
正解
評価関数の設計が困難で、ゲーム終了まで高速にシミュレーションできる場合。
正解になる理由
MCTSは評価関数の代わりにランダムプレイアウト（シミュレーション）でゲーム終了まで進めて勝敗を判定します。囲碁のように盤面評価が困難でも、ルールに従った高速シミュレーションが可能なゲームで威力を発揮し、実際にAlphaGoでも活用されました。
各誤答がなぜ誤りか
- 選択肢1: 厳密最適解が必要なら、確率的手法のMCTSより決定論的ミニマックスが適切。
- 選択肢2: 正確な評価関数があるなら、従来のミニマックス探索が効率的。
- 選択肢4: 浅い探索で十分なら、MCTSの統計的アプローチは過剰。