この記事では、人工知能(AI)の分野における探検問題について論じています。特に、エージェントがすべてのセルを訪問するハミルトンパスを見つける必要があるMaze Dashパズルを紹介し、これを解決するための手法としてモンテカルロツリー探索(MCTS)とSATに焦点を当てています。提案されたMCTSアルゴリズムに最適化を施し、生成したテストケースを用いて評価しました。その結果、MCTSはSATよりも小〜中規模の問題に対して高速な実行時間を持つことが示されましたが、大規模なシナリオではMCTSがより多くの時間を要する問題点も指摘されています。この発見は、実世界の問題に対する改善の余地を示唆しています。