強化学習とは？
強化学習とは、AIが試行錯誤を通じて最適な行動を学ぶ機械学習の手法 です。エージェント（学習する主体）が環境と相互作用しながら、報酬を最大化するような行動を選択し続けることで、学習を進めます。
この手法は、ロボティクス、ゲームAI など、意思決定が重要な分野で広く活用されています。
強化学習の仕組み
強化学習の根幹をなすのは、試行錯誤による学習プロセス です。エージェントの学習について、以下の要素があります。
- 環境（Environment）：エージェントが行動するフィールド（例：ゲームの世界、工場のロボット制御）
- 状態（State）：エージェントが認識する環境の現在の状況
- 行動（Action）：エージェントが選択するアクション（例：ロボットの移動、株の売買）
- 報酬（Reward）：行動の結果として得られるフィードバック
- 方策（Policy）：エージェントが次にどの行動をとるかを決定するルール
環境、状態、行動、報酬により経験を積んで、エージェントはより高い報酬を得るための方策を学習していきます。
強化学習の事例と応用
強化学習はさまざまな業界で活用されています。以下は代表的な事例です。
ロボティクス
- 自律ロボット：工場内のロボットが最適な動作を学習し、生産性を向上
- 運転シミュレーション：車両が最適なルートを学習し、安全な運転技術を向上
ゲームAI
- 囲碁・将棋AI（AlphaGo）：人間を超える戦略を学習
- 強化学習を用いたNPC（非プレイヤーキャラクター）：ゲーム内で自律的にプレイヤーと対戦
強化学習に関連する専門用語
- Q学習（Q-Learning）
（強化学習の代表的なアルゴリズム） - ディープ強化学習（Deep Reinforcement Learning）
（強化学習＋ディープラーニング） - マルコフ決定過程（MDP）
（強化学習の理論的フレームワーク） - 強化学習の報酬設計
（報酬の設計が学習の精度に直結するため）
