今回は別のところから重要そうなバグ（のようなもの）が見つかったのでそれの対応をします。

発端となったのは8月30日にツイッターで出題したこの問題です。

先制聴牌の待ち選択なので、従前の局収支シミュレーションでも麻雀AIでもどちらでも計算するのが可能なので、両方ともやってみたところ…

なんか全然上がり率が違うんですけど、どうなってるのでしょう。
誤差というには済まないレベルです。

和了時ツモ割合から考えると、明らかにAIの方が出上がりを低く見積もっています。
ここで思いついたのが「他家→自分リーチに当たり牌が切られる倍率」のパラメータです。
これは読みなどによって同じ無筋の中でも当たり牌になりそうな牌は止まりやすい傾向にある、というのを表現するために付けたのですが、このパラメータをつけた後にカベ効果・外側効果の切られやすさ倍率を入れたので、
もとの「他家→自分リーチに当たり牌が切られる倍率」と合わせると過剰に出上がり率を割り引きすぎ、ということなのかもしれません。

これを裏付けるために牌譜解析をやりました。

左側がそれぞれの区分（牌を切った人が聴牌かどうか・牌を切った人の副露数・自分（リーチ者）からみて切られた牌の見え方・筋か無筋か）ごとの実際に当たり牌が切られる確率、
中央がそれぞれの区分の条件が与えられたときにAIが算出した当たり牌の切られる確率（同区分内の平均値）、
右側が実際の切られ率÷AI計算切られ率の値（比率）です。

（0副露聴牌のAI算出切られ率がやけに低いのはなんらかの牌譜解析上のバグだと思いますが、それ以外のところでは、）
比率を見ると1より大、つまりAIが算出した当たり牌切られ率は過小評価しているところが多いというのが実証されたと思います。
0副露聴牌のバグの原因究明はやらないといけないですが、それが終わったらもとの「他家→自分リーチに当たり牌が切られる倍率」のパラメータに今回の値を乗算して（多くは1より大なので倍率が上がる）パラメータ表の修正すればいいかと思います。

同じことは副露聴牌・ダマ聴牌・他家→他家横移動についても言えるので、同じように牌譜解析してパラメータの修正をかけていきます。