パスファインディングとは？初心者にわかる徹底解説と身近な例共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

パスファインディングとは？基本を学ぶ

パスファインディングとは、ある場所から別の場所へ行くための道を「見つける」ことを指します。地図アプリがルートを出す仕組み、ゲームのキャラクターが迷路を抜ける動き、ロボットが部屋の中を移動する動きなど、身の回りの色々な場面で使われます。最短距離を求めるのか、安全で楽な経路を選ぶのか、目的によってアルゴリズムの選び方が変わります。

この用語は学校の授業だけでなく、プログラミングやAIの学習でもよく登場します。パスファインディングの考え方を知ると、複雑な道のりでも「どうやって最適な道を決めるか」が分かるようになります。ここでは初心者向けに、代表的なアルゴリズムと、実生活でのイメージ、そして学び方を紹介します。

代表的なアルゴリズム

パスファインディングにはいろいろな方法があります。以下では、初めてでも理解しやすい代表的な3つのアルゴリズムを取り上げます。

1) 幅優先探索（BFS）

BFSは、近い場所から順番に調べていく方法です。障害物があるマップでは、スタートから近い道を広く探していき、到達可能な最短距離を順に求めます。計算量は、辺と頂点の数によって決まりますが、単純な地図では分かりやすい特性を持ちます。

2) ダイクストラのアルゴリズム

ダイクストラは「最短距離」を重視するアルゴリズムです。道に重さ（コスト）をつけて、スタートから各点までの最小コストを順番に計算します。障害物がある場合でも丁寧に最短経路を見つけられる点が魅力です。コストの設定次第で曲がり角の多い道でも正確に最短路を見つけられます。

3) A*アルゴリズム

A*は、実際の距離とこれからかかる推定距離を足し合わせて「今はこの経路が一番よさそう」と判断します。一般に最速で最短路を見つけられることが多く、ゲームやロボット制御でよく使われます。ヒューリスティックと呼ばれる予測の工夫がポイントです。

この3つは性質が違うので、目的に合わせて選ぶことが大切です。例えば地図アプリのルート検索ではA*がよく使われますが、理解を深めるにはBFSやダイクストラを自分で手作りしてみると良い学習になります。

実生活でのイメージ

・地図アプリ: 出発地点と目的地を入力すると、最適な道を案内します。渋滞情報や歩道の有無を考慮してルートを変えることもあります。

・ゲーム: キャラクターが迷路の中を動くとき、最短距離だけでなく敵を避ける経路も考えて動きます。

・ロボット: ロボットが部屋の中を移動するとき、障害物を避けながら目的地に到達するルートを見つけます。

表で見るアルゴリズムの特徴

アルゴリズム	特徴	計算量の目安
BFS	辺の重さなしの最短経路を探索	O(V+E)
ダイクストラ	全体の最短距離を求める	O((V+E) log V) など実装次第
A*	実用的に速い最短経路探索	実装次第だが多くはO(E)に近づく

このほかにも、リプルのような複雑な地形には特別な工夫が必要なアルゴリズムや、グラフ理論の考え方が使われます。パスファインディングは奥が深い分野ですが、まずは上の3つのアルゴリズムの基本を押さえることから始めると、学習が進みやすくなります。

学習のコツと注意点

・定義をよく理解すること。パスファインディングは「道のりを見つけること」ですが、「最短かどうか」や「現実的な経路かどうか」を判断する基準を決めることが大切です。

・実装は小さな地図から始めると良いです。4～5点のマップを作って、アルゴリズムがどう動くかを追ってみましょう。

・身近なツールを使って体験するのも有効です。地図アプリのルート表示を観察したり、簡単なプログラミングで迷路ゲームを作って動きを試したりしてみてください。

おさらい

パスファインディングは「目的地へ最適な経路を見つける技術」です。BFS・ダイクストラ・A*の3つを知ることから始め、実生活の例を思い浮かべながら学ぶと理解が深まります。

パスファインディングの同意語

経路探索: 目的地までの経路を見つけ出す行為。パスファインディングの基本的な表現。
経路検索: 経路の探索を行うこと。検索という語を使う場合の同義語。
経路計画: 移動の経路を事前に設計・計画すること。ロボティクスや交通分野で使われる表現。
ルート探索: 出発点から目的地へ至るルートを探す行為。IT・ゲーム・ロボティクスの文脈で使われる。
道順探索: 道順（進む順序）を探索して最適な道順を決定する過程。日常的な表現に近い。
最短経路探索: 出発点と目的地の間で距離・コストが最小になる経路を求める特化型のパスファインディング。
道順案内: 見つけた道順を案内・提示する機能・情報。ナビゲーションでよく使われる表現。
ルート決定: 複数の候補ルートから最適なものを選ぶ決定プロセス。
ルート案内: 最適なルートを案内・提示すること。地図アプリや交通案内で一般的。
経路設計: 利用可能な道・経路を組み合わせて実現可能な経路を設計する作業。計画的・設計寄りの表現。
グラフ探索: グラフデータ構造上で経路を見つける探索手法の総称。理論・アルゴリズムの背景を含む表現。
ナビゲーション経路: ナビゲーション機能の中で経路を選択・表示すること。特に車載・地図アプリの文脈で使われる。

パスファインディングの対義語・反対語

迷子になる: 目的地の位置が分からず道を見失う状態。パスファインディングが道を見つけるのとは真逆のイメージです。
無計画: 事前に計画を立てず、最適な経路を選ぶ手段や考えを持たない状態。
ランダムウォーク: 規則性のない偶然の経路をたどる探索。事前のルート設計や効率化を伴いません。
直進移動: 障害物を避けたり経路を検討せず、一直線に進む動きのこと。パスファインディングの反対のイメージです。
地図なし・ナビなし: 地図やナビ情報を使わずに移動すること。目的地までの道筋を持たない状態。
経路最適化をしない: 距離・時間・リスクを最小化するための計画を立てず、最適化を試みない状態。
全探索（全経路探索）: すべての可能な経路を試す方法。パスファインディングは通常効率を重視するのに対し、全探索は時間と計算資源が過剰になります。
衝突回避を考えない: 障害物回避や安全性を考慮せず経路を選ぶ状態。安全性を重視するパスファインディングとは対照的です。
直感・勘任せの移動: 経験や勘に頼って移動すること。アルゴリズム的な計画や最適化を使わない点が対立します。

パスファインディングの共起語

最短経路: 開始点から目的地までの距離が最も短い経路を指す、パスファインディングの核となる概念です。
経路探索: 複数の候補経路を検討して、目的地へ到達する経路を見つけ出す作業全体を指す用語です。
A*アルゴリズム: 現在地とゴールの距離推定と実際のコストを組み合わせて最適経路を高速に求める代表的アルゴリズムです。
Dijkstra法: 辺の重みが正の値である場合、全ノードの最短経路を求める古典的アルゴリズムです。
グラフ: ノードとエッジで構成されるデータ構造で、パスファインディングの基本的なモデルです。
ノード: 経路上の点を表す要素で、到達地点としての役割を持ちます。
エッジ: ノード間の接続を表す辺で、移動コストを重み付きにすることが多いです。
重み: エッジを通る際のコストを示す数値で、距離や時間などが用いられます。
コスト: 経路の総移動コストの総和で、最短経路の判定指標となります。
ヒューリスティック: ゴールまでの見積もり距離やコストを示す予測関数で、アルゴリズムの性能を左右します。
グリッド: マップを格子状に分割した表現で、パスファインディングのデータ構造として頻繁に使われます。
迷路: 開始点と目的地を壁と道で構成した状態の例で、アルゴリズムの検証対象として用いられます。
ゲームAI: ゲーム内でキャラクターの経路を決定する用途でパスファインディングが活用されます。
ロボット: 自律移動するロボットの経路計画にもパスファインディングが使われます。
地図データ: 道路網や地形情報など、実世界のパス計画に用いられるデータです。
オープンリスト: これから評価して展開する候補ノードを格納するリストで、A*などで用いられます。
クローズドリスト: すでに評価済みのノードを格納し、同じノードの再評価を避けるために使います。

パスファインディングの関連用語

パスファインディング: 始点から終点へ到達するための経路を、グラフや地図データ上で探索・算出する技術・手法の総称。目的は最短経路だけでなく、実用的な条件を満たす経路も含みます。
グラフ: ノード（頂点）とエッジ（辺）から成るデータ構造。パスファインディングはこのネットワークを対象に行われます。
ノード/頂点: 経路上の拠点となる点。通過点・待機点として扱われます。
エッジ/辺: ノード同士を結ぶ接続。エッジには距離や移動コストなどの重みが設定されることがあります。
重み付きグラフ: エッジにコストが割り当てられているグラフ。コストは距離・時間・エネルギーなどを表します。
無向グラフ: エッジに方向がなく、両方向に移動できるグラフ。
有向グラフ: エッジに方向があり、特定の向きにのみ移動できるグラフ。
最短経路問題: 始点から終点までの総コストを最小化する経路を求める問題。
BFS（幅優先探索）: グラフを層ごとに探索し、最短距離が整数のときの経路を見つける基本アルゴリズム。
DFS（深さ優先探索）: 深さを優先して探索する基本アルゴリズム。最短経路を必ず見つけるわけではありません。
ダイクストラ法: 非負のエッジを持つグラフで、始点から各点への最短経路を計算します。
ベルマン-フォード法: 負の重みを含むグラフにも対応。負の閉路の検出も可能。
A*アルゴリズム: ヒューリスティック関数を用い、現実の地図などで効率的に最短経路を求めるアルゴリズム。
ヒューリスティック関数: 現在地から目的地までの推定コストを返す関数。A* の性能と最適性を左右します。
アドミッシブルなヒューリスティック: 推定コストが実際の最短距離を超えない性質。最短経路が必ず見つかります。
一貫性のあるヒューリスティック: 隣接ノード間の推定コスト差がエッジのコストを越えない性質。A* の最適性を保証します。
マンハッタン距離: 格子状マップで、縦横の距離の和で表すヒューリスティックの一つ。
ユークリッド距離: 2点間の直線距離。連結が自由な空間でのヒューリスティックとして使われます。
オクタイル距離: 斜め移動を考慮した格子グラフ用の距離。ゲームのグリッドでよく用いられます。
Jump Point Search（JPS）: 格子グラフの探索を高速化する技術。不要な分岐を削減します。
Theta*（シータスター）: A*の拡張版で、経由点を最小限にして直線的な移動を許容します。
D* Lite: 動的環境に適応して経路を再計算するアルゴリズム。
LPA*（Lifelong Planning A*）: 経路を連続して更新するためのアルゴリズム。
実時間パスファインディング: 環境の変化にリアルタイムで対応して経路を探索・再計算する技術。
NavMesh（ナビメッシュ）: 3次元空間の歩行可能領域を多角形で表現する地図データ。ゲームなどで用いられます。
グリッドグラフ: 格子状の点をノードとするグラフ。A* などで用いられます。
コストマップ: 各マスや領域に通行コストを割り当て、通る/通らないを判断する地図データ。
経路コスト: ある経路の総コスト。エッジのコストの合計として算出されます。
動的パスファインディング: 環境が変化しても適時経路を再計算・更新する技術。
3Dパスファインディング: 三次元空間での経路探索。壁・階層・高さを含む環境で用いられます。