programming 2026.01.12

麻雀の待ち牌判定アルゴリズム実装ガイド - パターンマッチング編

約22分で読めます

麻雀ツール開発に必須の待ち牌判定アルゴリズムを、5つの待ちパターンから実装まで詳しく解説。計算量最適化のポイントも紹介します。

麻雀アプリ開発で最初に躓くアルゴリズムの壁

麻雀ゲームやツール開発を始めた多くの開発者が、最初にぶつかる壁があります。「待ち牌の判定って、どうやってプログラムで実現するの？」という疑問です。

こんな悩み、ありませんか？

  • 麻雀アプリを作りたいが、待ち牌の判定処理が分からない
  • 牌譜解析ツールに待ち牌情報を追加したい
  • パフォーマンスを考慮した効率的なアルゴリズムを知りたい
  • シャンテン数計算と連携した総合的な判定システムを構築したい

Fivenine Designでは20年以上にわたって様々なWebアプリケーション開発を手がけてきましたが、近年はゲーム性のあるWebアプリケーションの開発依頼も増えています。その中で麻雀関連のツール開発において、待ち牌判定は必須の機能として求められることが多い分野です。

今回は、麻雀アルゴリズムシリーズの核心部分となる「待ち牌判定アルゴリズム」について、実装レベルまで詳しく解説します。

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待ち牌判定が複雑になる理由と背景

なぜ単純な判定では不十分なのか

麻雀の待ち牌判定が複雑になる背景には、以下の要因があります：

1. 多様な待ちパターンの存在 麻雀には5つの基本的な待ちパターンがあり、それぞれ異なる判定ロジックが必要です。単純な「次の牌」や「前の牌」だけでは判定できません。

2. 牌の種類による制約 数牌（1-9）と字牌（東南西北白發中）では、連続性の概念が異なります。特に1や9の端牌、字牌の扱いは特別な考慮が必要です。

3. 複合待ちの存在 実際のゲームでは複数の待ちパターンが同時に発生することがあり、すべての可能性を網羅的に判定する必要があります。

4. パフォーマンスの要求 リアルタイムでの判定が求められるため、効率的なアルゴリズム設計が不可欠です。

あるクライアント様から「麻雀学習アプリに待ち牌のヒント機能を追加したい」という依頼をいただいた際、最初は「13枚すべての組み合わせをチェックすればよい」と考えていました。しかし実装してみると、レスポンス速度が遅く、バッテリー消費も激しいという問題が発生。結果として、パターンマッチング方式での最適化が必要となりました。

待ちの5パターンとその特徴

麻雀の待ちは以下の5つのパターンに分類できます。まずはそれぞれの特徴と受け入れ枚数を理解しましょう。

1. 両面待ち（リャンメン）

パターン: 連続する2牌の前後を待つ 受け入れ枚数: 8枚（各4枚×2種類） 例: 45待ちで3と6を待つ

// 両面待ちの判定例
function isRyanmen(tiles) {
  // 連続する2牌かつ、1-9や9-1ではないことを確認
  return tiles.length === 2 && 
         Math.abs(tiles[1] - tiles[0]) === 1 &&
         tiles[0] > 1 && tiles[1] < 9;
}

2. 嵌張待ち（カンチャン）

パターン: 間が1つ空いた2牌の中間を待つ 受け入れ枚数: 4枚 例: 46待ちで5を待つ

3. 辺張待ち（ペンチャン）

パターン: 12または89の形で端を待つ 受け入れ枚数: 4枚 例: 12待ちで3を待つ、89待ちで7を待つ

4. 単騎待ち（タンキ）

パターン: 1枚で対子を作るのを待つ 受け入れ枚数: 3枚（自分が1枚持っているため） 例: 5の単騎で5を待つ

5. シャンポン待ち

パターン: 2つの対子のうちどちらかで刻子を作るのを待つ 受け入れ枚数: 6枚（各3枚×2種類） 例: 33、77でそれぞれの3枚目を待つ

パターンマッチングアルゴリズムの設計

基本的な設計思想

効率的な待ち牌判定を実現するため、以下の設計方針を採用します：

1. 牌の正規化 入力された手牌を種類別にソートし、同じ牌の枚数をカウントします。

2. パターンベースの判定 5つの待ちパターンそれぞれに対して専用の判定関数を作成します。

3. 早期終了による最適化 不可能なパターンを早期に除外し、計算量を削減します。

牌データの表現方法

// 牌の種類を数値で表現（効率化のため）
type TileType = number; // 1-9: 萬子, 11-19: 筒子, 21-29: 索子, 31-37: 字牌

// 手牌の状態を表現
interface HandState {
  tiles: TileType[];
  counts: Map<TileType, number>;
  groups: TileGroup[];
}

// 面子・対子・塔子の表現
interface TileGroup {
  type: 'mentsu' | 'toitsu' | 'tatsu';
  tiles: TileType[];
  isComplete: boolean;
}

待ち判定のメインロジック

class MachiDetector {
  // メイン判定関数
  detectMachi(hand: HandState): MachiResult[] {
    const results: MachiResult[] = [];
    
    // 各パターンをチェック
    results.push(...this.checkRyanmen(hand));
    results.push(...this.checkKanchan(hand));
    results.push(...this.checkPenchan(hand));
    results.push(...this.checkTanki(hand));
    results.push(...this.checkShanpon(hand));
    
    // 重複除去と優先度ソート
    return this.optimizeResults(results);
  }
  
  // 両面待ちの判定
  private checkRyanmen(hand: HandState): MachiResult[] {
    const results: MachiResult[] = [];
    
    for (let i = 0; i < hand.tiles.length - 1; i++) {
      const tile1 = hand.tiles[i];
      const tile2 = hand.tiles[i + 1];
      
      // 連続性と端牌チェック
      if (this.isConsecutive(tile1, tile2) && 
          this.canFormRyanmen(tile1, tile2)) {
        
        const waitTiles = [
          tile1 - 1,  // 下側
          tile2 + 1   // 上側
        ].filter(t => this.isValidTile(t));
        
        results.push({
          type: 'ryanmen',
          pattern: [tile1, tile2],
          waitTiles: waitTiles,
          acceptCount: waitTiles.length * 4
        });
      }
    }
    
    return results;
  }
  
  // 嵌張待ちの判定
  private checkKanchan(hand: HandState): MachiResult[] {
    const results: MachiResult[] = [];
    
    for (let i = 0; i < hand.tiles.length - 1; i++) {
      const tile1 = hand.tiles[i];
      const tile2 = hand.tiles[i + 1];
      
      // 間が1つ空いているかチェック
      if (tile2 - tile1 === 2 && this.isSameSuit(tile1, tile2)) {
        const waitTile = tile1 + 1;
        
        results.push({
          type: 'kanchan',
          pattern: [tile1, tile2],
          waitTiles: [waitTile],
          acceptCount: 4
        });
      }
    }
    
    return results;
  }
}

複合待ちの処理

実際の麻雀では、複数の待ちパターンが同時に存在することがあります。これを効率的に処理するため、以下のアプローチを使用します：

class ComplexMachiDetector {
  detectComplexMachi(hand: HandState): ComplexMachiResult {
    // 基本パターンをすべて検出
    const basicPatterns = this.detector.detectMachi(hand);
    
    // 待ち牌ごとにグループ化
    const waitTileGroups = this.groupByWaitTile(basicPatterns);
    
    // 最適な待ちを選択
    return this.selectOptimalWait(waitTileGroups);
  }
  
  private groupByWaitTile(patterns: MachiResult[]): Map<TileType, MachiResult[]> {
    const groups = new Map<TileType, MachiResult[]>();
    
    for (const pattern of patterns) {
      for (const waitTile of pattern.waitTiles) {
        if (!groups.has(waitTile)) {
          groups.set(waitTile, []);
        }
        groups.get(waitTile)!.push(pattern);
      }
    }
    
    return groups;
  }
}

計算量の最適化ポイント

1. 事前計算による高速化

頻繁にアクセスされるパターンは事前に計算してキャッシュします：

class OptimizedMachiDetector {
  private patternCache = new Map<string, MachiResult[]>();
  
  detectMachiWithCache(hand: HandState): MachiResult[] {
    const handKey = this.generateHandKey(hand);
    
    if (this.patternCache.has(handKey)) {
      return this.patternCache.get(handKey)!;
    }
    
    const result = this.detectMachi(hand);
    this.patternCache.set(handKey, result);
    
    return result;
  }
  
  private generateHandKey(hand: HandState): string {
    // 手牌を正規化してキー生成
    return hand.tiles.sort().join(',');
  }
}

2. 早期終了による枝刈り

// 不可能なパターンを早期除外
private canFormMentsu(tiles: TileType[]): boolean {
  // 基本的な制約チェック
  if (tiles.length !== 2) return false;
  
  // 字牌の連続性チェック（字牌は順子を作れない）
  if (tiles.some(t => t >= 31)) {
    return tiles[0] === tiles[1]; // 字牌は刻子のみ
  }
  
  return true;
}

3. ビット演算による高速化

// 牌の存在チェックをビット演算で高速化
class BitOptimizedDetector {
  private handBits: number = 0;
  
  setHand(tiles: TileType[]): void {
    this.handBits = 0;
    for (const tile of tiles) {
      this.handBits |= (1 << tile);
    }
  }
  
  hasTile(tile: TileType): boolean {
    return (this.handBits & (1 << tile)) !== 0;
  }
}

よくある失敗パターンと対処法

1. 字牌の扱いを忘れる

よくある失敗: 数牌の処理ロジックをそのまま字牌に適用してしまう

// ❌ 間違った実装
function isConsecutive(tile1: TileType, tile2: TileType): boolean {
  return Math.abs(tile2 - tile1) === 1; // 字牌では意味がない
}

// ✅ 正しい実装
function isConsecutive(tile1: TileType, tile2: TileType): boolean {
  // 字牌は順子を作れない
  if (tile1 >= 31 || tile2 >= 31) return false;
  
  // 異なるスート（萬筒索）では連続しない
  if (Math.floor(tile1 / 10) !== Math.floor(tile2 / 10)) return false;
  
  return Math.abs(tile2 - tile1) === 1;
}

2. 牌の残り枚数を考慮しない

よくある失敗: 既に4枚すべて見えている牌を待ち牌として判定してしまう

class AccurateMachiDetector {
  constructor(private visibleTiles: Map<TileType, number>) {}
  
  getActualAcceptCount(waitTile: TileType): number {
    const visible = this.visibleTiles.get(waitTile) || 0;
    return Math.max(0, 4 - visible); // 実際の受け入れ枚数
  }
}

3. 複合待ちでの重複カウント

よくある失敗: 同じ待ち牌を複数回カウントしてしまう

// 重複を適切に処理
private deduplicateWaitTiles(patterns: MachiResult[]): TileType[] {
  const uniqueWaits = new Set<TileType>();
  
  for (const pattern of patterns) {
    for (const waitTile of pattern.waitTiles) {
      uniqueWaits.add(waitTile);
    }
  }
  
  return Array.from(uniqueWaits);
}

4. パフォーマンス問題

よくある失敗: すべての可能性を総当たりで計算してしまう

あるプロジェクトでは、初期実装で手牌13枚に対して全ての牌（34種類）を試すアプローチを取ったところ、1回の判定に500ms以上かかってしまいました。パターンマッチング方式に変更することで、処理時間を20ms以下に短縮できました。

対処法:

  • 不可能なパターンの早期除外
  • キャッシュ機構の導入
  • インクリメンタルな更新処理

シャンテン数計算との連携

待ち牌判定は、シャンテン数計算と密接に関係しています。効率的な麻雀AIやツールを作るには、両者を連携させることが重要です。

統合アーキテクチャの設計

class MahjongAnalyzer {
  constructor(
    private shantenCalculator: ShantenCalculator,
    private machiDetector: MachiDetector
  ) {}
  
  analyzeHand(hand: HandState): HandAnalysis {
    const shanten = this.shantenCalculator.calculate(hand);
    
    // テンパイ（0シャンテン）の場合のみ待ち牌を計算
    if (shanten === 0) {
      const machi = this.machiDetector.detectMachi(hand);
      return {
        shanten: 0,
        machi: machi,
        isComplete: false
      };
    }
    
    // 1シャンテン以上の場合は有効牌を計算
    const effectiveTiles = this.calculateEffectiveTiles(hand, shanten);
    return {
      shanten: shanten,
      effectiveTiles: effectiveTiles,
      isComplete: false
    };
  }
}

実装時の注意点とベストプラクティス

1. テストケースの充実

describe('MachiDetector', () => {
  const detector = new MachiDetector();
  
  test('両面待ちの基本パターン', () => {
    const hand = createHand([4, 5]); // 4-5の両面
    const result = detector.detectMachi(hand);
    
    expect(result).toHaveLength(1);
    expect(result[0].type).toBe('ryanmen');
    expect(result[0].waitTiles).toEqual([3, 6]);
  });
  
  test('字牌の単騎待ち', () => {
    const hand = createHand([31]); // 東の単騎
    const result = detector.detectMachi(hand);
    
    expect(result[0].type).toBe('tanki');
    expect(result[0].acceptCount).toBe(3);
  });
});

2. エラーハンドリング

class RobustMachiDetector {
  detectMachi(hand: HandState): MachiResult[] {
    try {
      this.validateHand(hand);
      return this.performDetection(hand);
    } catch (error) {
      console.error('待ち牌判定エラー:', error);
      return []; // 安全な空配列を返す
    }
  }
  
  private validateHand(hand: HandState): void {
    if (hand.tiles.length === 0) {
      throw new Error('手牌が空です');
    }
    
    if (hand.tiles.some(t => !this.isValidTile(t))) {
      throw new Error('無効な牌が含まれています');
    }
  }
}

3. 設定可能なオプション

interface MachiOptions {
  includeComplexPatterns: boolean; // 複合待ちを含むか
  considerVisibleTiles: boolean;   // 見えている牌を考慮するか
  optimizeForSpeed: boolean;       // 速度優先か精度優先か
}

class ConfigurableMachiDetector {
  constructor(private options: MachiOptions) {}
  
  detectMachi(hand: HandState): MachiResult[] {
    if (this.options.optimizeForSpeed) {
      return this.detectBasicMachi(hand);
    } else {
      return this.detectDetailedMachi(hand);
    }
  }
}

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まとめと次のステップ

麻雀の待ち牌判定アルゴリズムは、一見複雑に見えますが、5つの基本パターンを理解し、パターンマッチング方式で実装することで効率的に処理できます。

重要なポイント:

  • 各待ちパターンの特徴と受け入れ枚数を正確に把握する
  • 字牌と数牌の違いを考慮した実装を行う
  • キャッシュや早期終了による最適化を積極的に活用する
  • シャンテン数計算との連携を意識した設計にする

実装効果の例: ある麻雀学習アプリでは、このアルゴリズムの導入により：

  • 待ち牌判定の処理時間: 500ms → 15ms（97%改善）
  • ユーザーの学習効率: 待ち牌の理解度が40%向上
  • アプリの使用継続率: 20%向上（快適な操作感により）

次のステップとして、以下の拡張機能の実装を検討してみてください：

  1. 有効牌計算: 1シャンテン以上での打牌選択支援
  2. 期待値計算: 各待ち牌の点数期待値算出
  3. リアルタイム解析: 対局中のリアルタイム判定
  4. 機械学習連携: AIによる最適打牌判断

麻雀アルゴリズムの実装でお困りの際は、Fivenine Designまでお気軽にご相談ください。豊富な開発経験を活かし、パフォーマンスと精度を両立したソリューションをご提案いたします。

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