概要
Google DeepMind が開発した囲碁AI AlphaGo は、2016年3月9〜15日にソウルで行われた五番勝負で、世界的棋士 李世乭（Lee Sedol） 九段に 4–1 で勝利。対局は世界にライブ配信され、AIの到達点を一般に可視化しました。Cannes Lions 2016 ではLions Innovation部門のグランプリを受賞し、「広告フェスが“発明”そのものを称える」象徴的事例となりました。狙い・文脈
・AlphaGo は深層学習の社会的インパクトを示す“公開実験”でもあり、伝統ゲームで直感・読みが問われる囲碁で人間トップを破ることにより、AIが“文化的イベント”の主役になりうることを証明した、と各種メディアや審査講評で解釈されました。どう実装したか（技術の骨格）
・ポリシー／バリュー・ネットワーク（深層ニューラルネット）で着手選択と局面評価を学習し、モンテカルロ木探索（MCTS）と統合。学習は人間棋譜の教師あり学習＋自己対局の強化学習という二段構え。技術論文は Nature（2016）に発表されています。
・試合運用は「Google Cloud 上の AlphaGo → オペレーターが実盤に着手する」体制。対局形式・会場・時刻などの詳細は公式要約に整理されています。結果・社会的反響
・五番勝負は AlphaGoの4勝1敗 で決着（第4局は李世乭が白番の妙手で勝利）。この勝利は、AI研究における歴史的節目として広く報じられました。
・賞金100万ドルは UNICEF などの慈善団体と囲碁団体へ寄付 するとDeepMindが発表。イベントの公共性を高めました。
・Cannes Lions 2016 Lions Innovation グランプリを受賞（テクノロジー／発明を評価する枠組み）。審査評や業界メディアは「機械学習が創造産業の中心技術になった象徴」と位置づけています。なぜ効いたか（クリエイティブの肝）
・研究成果→公共イベントへの翻訳：学術成果を、世界が同時視聴できるライブ・コンテンツに変換。テクノロジーを”伝わる体験”にした点が、Innovation部門の評価軸に合致。
・シンボリックな対戦設計：人間トップとの正式戦（持ち時間・規定あり）という真正性が、報道価値と議論を最大化。第4局の人間側勝利も、AIの限界と余白を印象付け、物語性を強化しました。
・テクノロジーの“物語化”：ポリシー／バリュー・ネット＋MCTSという難解な仕組みを、一手の驚きや解説者のリアルタイム反応で“観られるドラマ”に。
