特徴ベクトル（＋大駒の移動可能な枡数の得点）

特徴ベクトルを追加してみました。

 12-137 Lpv= 93.4/207  25.9％ [avg 19.9]   0.0sec
OK(258)17.6％ NG(1209)82.4％
top5(420)28.6％ top10(514)35.0％ top20(1068)72.8％ top30(1193)81.3％

 12-138 Lpv= 50.4/137  26.0％ [avg 19.9]   0.0sec
OK(258)17.6％ NG(1210)82.4％
top5(420)28.6％ top10(514)35.0％ top20(1068)72.8％ top30(1193)81.3％

 12-139 Lpv= 48.6/201  26.0％ [avg 20.0]   0.0sec
OK(258)17.6％ NG(1211)82.4％
top5(420)28.6％ top10(514)35.0％ top20(1068)72.7％ top30(1193)81.2％

うーむ。top5に入った数が3向上。top10が5向上。正解数は１だけ向上。
ほとんど変わらない……。
計算コストからすると「意味無い」んじゃないでしょうか。
ただ、よく考えてみると、大駒の移動量を考慮すべきなのは、序盤、中盤で、
終盤はむしろ無視すべき要素というのが、一般的にコンピュータ将棋での定説ですが、
この手法には、終盤度が無いため、そのような仕組みがありません。
向上しないのは、終盤でも関係なく、移動可能枡の得点計算を足しているからなのかも。
（とか言いつつ、大駒の移動可能数の計算にバグがある可能性もある。いちおうただしく計算できてるかは検証はしてますが）

ということは、駒の関係や、王の25近傍などの要素が、進行度のような役割をして、
大駒の移動可能枡の得点の比重を下げている。
という仮説が立つのではないかと思われます。

もっと言うと、この状態での駒割の数値さえも、他の膨大な特徴ベクトルとの兼ね合いで決定されただけであって、
駒割の数値単独で使用したところで、それが最適化された数値であるとは、言えないということもあると思います。
ただ、この評価は、最終的には自分でも学習を成功させるための予備実験の意味でやってますので、
こういうことが検証できれば、それはそれで良いでしょう。