Jumpaku Othello
https://othello.jumpaku.net/app/
はじめに
オセロWebサービス Jumpaku Othello を作成し，公開しました． 以下では，
- Jumpaku Othelloとはどのようなサービスか？
- なぜ作成したのか？
- どのような言語，環境で開発したのか？
を述べた上で，関連するリンクを紹介します． 詳細なドキュメントについては，関連するリンクを参照してください．
Jumpaku Othelloとはどのようなサービスか？
Jumpaku Othelloの構成を以下の図に示します．
このサービスはDocker上で動作するDockerコンテナであり，オセロWebアプリケーションとオセロWeb APIを提供します．
オセロWebアプリケーション
ブラウザでhttps://othello.jumpaku.net/app/にアクセスするとAIを相手にオセロの対戦をして遊ぶことができます． オセロのゲーム進行とAIに関する処理はオセロWeb APIを通してサーバ側で行われます．
オセロWeb API
Jumpaku Othelloは，オセロシステムとオセロAIによって構成されています． オセロシステムはオセロのゲーム進行を管理するモジュール，オセロAIは与えられた盤面に対する最善手を探索するモジュールです． それぞれのモジュールの機能の呼び出しはオセロWeb APIを通して行います． オセロWeb APIは，オセロシステムのAPIとオセロAIのAPIによって構成されるWeb APIです．
オセロシステムのAPI
オセロシステムのAPIには以下の3つがあります．
/v1/games/?action=make: 新規のゲームを作成する/v1/games/?action=get: 既存のゲームの状態の確認する/v1/games/?action=move: 既存のゲームの盤面に石を置く
オセロAIのAPI
オセロAIのAPIは次の1つだけです．
/v1/ai/move: 盤面情報を入力し，最善手を探索する
Dockerイメージ
以上のオセロWebサービスをサーバ上で動作させるためのDockerイメージ jumpaku-othello をDocker Hubで公開しました．
なぜ作ったのか？
Jumpaku Othelloを作成した理由は以下の2つです．
強いオセロAIの作成
私は以前にもオセロAIの作成に挑戦したことがあります． その時はミニマックス法を理解できず，満足できるオセロAIを作成することができませんでした．
それから数年を経て，私の所属サークルでオセロAIコンテストが開催されることとなりました． 再びオセロAIを作成する機会を得ることとなったのです． 今回はオセロAIをミニマックス法に基づいて開発しました． 私はミニマックス法を理解できる程度に成長していました． 本当はオセロの対戦結果データを学習することも考えていたのですが，ミニマックス法に基づいて開発したオセロAIは既に私よりも強いAIとなっていたため，学習については見送る事としました．
自作Webサービスの公開
私はVPSの契約をして，NextcloudやGogs，Nexus Repository Managerといったサービスを動作させていました． しかし，自作のWebサービスを動作させたことがありませんでした． せっかくVPSの契約をしているのだから，そこで自作Webアプリを公開したい，という思いが常に心にありました． 弱くないオセロAIの開発に成功した私は，この機会に自作Webアプリの公開に挑戦する事としました．
どのような言語，環境で開発したのか？
オセロWebアプリケーション
言語はTypeScriptを用い，ビルドにはwebpackを利用しました． また，描画のためのライブラリとしてReactを利用しました．
オセロWeb API
言語はKotlinを用い，ビルドにはgradleを利用しました． また，WebフレームワークとしてKtorを利用しました．
関連するリンク
- オセロWebアプリケーション：https://othello.jumpaku.net/app/
- Dockerイメージ：https://hub.docker.com/r/jumpaku/jumpaku-othello
- ソースコード：https://github.com/Jumpaku/JumpakuOthello
