解答：
② Mini-Max 法
理由: Mini-Max法は、ボードゲームのような2人対戦型ゲームでよく使用されるアルゴリズムです。この方法では、自分のターンではスコアを最大化し、相手のターンでは相手のスコアを最小化するように手を選びます。Mini-Max法は、すべての可能な手をシミュレーションし、それぞれの結果を評価することで最適な手を見つけることを目的としています。
その他の選択肢について：
- ホールドアウト法：機械学習モデルの評価手法の一つであり、データをトレーニングセットとテストセットに分割してモデルを評価します。ゲーム理論には直接関係ありません。
- モンテカルロ法：確率的な手法で、ランダムサンプリングを用いて数値計算や最適化問題を解く方法です。Mini-Max法とは異なるアプローチです。
- e-greedy 法：強化学習における探索と利用のバランスを取るための手法で、一定の確率でランダムな行動を選択し、それ以外の場合は最良の行動を選択します。ボードゲームの戦略決定には直接適用されません。
