強化学習とは？仕組みやアルゴリズム、活用事例までわかりやすく解説
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Introduction
近年はAIをビジネスに活用することが当たり前になってきているなか、AIに対してどのようにデータを学習させるべきかが課題となっています。学習方法にはさまざまな方法がありますが、「強化学習」を採用する企業も多いのではないでしょうか。
強化学習とは、エージェント（AI）が「環境」のなかで試行錯誤しながらもっともよい行動を学ぶための機械学習の手法であり、近年はロボティクス、自動運転、金融、Web最適化、ゲーム・シミュレーションなどの幅広い分野で実用化が進んでいます。
この記事では、強化学習とはどのような仕組みの学習方法なのか、その仕組みやアルゴリズム、活用事例などについて解説します。
目次
強化学習とは
強化学習とはどのようなものなのか、基本用語からご説明します。
機械学習の一分野で、エージェントが特定環境内で最適な行動を学習する手法
強化学習とは、エージェント（AI）が「環境」のなかで、試行錯誤しながらもっともよい行動を学ぶための機械学習の手法です。強化学習を行う当事者を「エージェント」と呼び、AIに対して強化学習を行う場合には、AIがエージェントとなります。
あらかじめ正解データを大量に与える「教師あり学習」とは異なり、強化学習では正解そのものは与えず、「行動の結果としての報酬」だけを手がかりに学びます。成功体験によって強化され、失敗経験を避けるように行動が変化していくという仕組みで、人間が経験から学ぶ方法に近いものがあります。強化学習は、複雑な状況で自律的に最適解を探すAIを実現するための技術として注目されています。
強化学習とはどのような仕組みなのかを簡単にご説明します。強化学習では、AI（エージェント）が以下のサイクルを繰り返します。
- エージェントが環境の状態を観察する
- その状態に対して何らかの行動を選ぶ
- 行動の結果として環境が変化し、報酬が与えられる
- 報酬の大きさから行動の良し悪しを判断し、次の行動方針を更新する
このサイクルを何度も実行することで、エージェントは「どの状態で、どの行動をとればもっとも得をするか」を学習していきます。その結果として、複雑な環境でも自律的に最適行動を選べるAIが完成します。
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強化学習の基本用語
強化学習の重要な基本用語は以下のとおりです。
・エージェント（Agent）
環境のなかで行動し、報酬を得ながら学ぶ主体（AI）。
・環境（Environment）
エージェントが行動する世界。例：ゲーム、ロボットの作業空間、工場ラインなど。
・状態（State）
現在の環境の状況。例：ロボットの位置、車の速度、ゲーム画面の情報など。
・行動（Action）
エージェントが選べる選択肢。例：進む／止まる、右に曲がる、ボタンを押すなど。
・報酬（Reward）
行動の結果として得られるスコア。良い行動には高い報酬、悪い行動には低い報酬を与える。
・方策（Policy）
状態に対してどの行動を選ぶかを決めるルール。エージェントは学習を通じて方策を改善する。
・価値（Value）
ある状態や行動が将来的にどれだけよい結果をもたらすかを数値化したもの。
これらの概念が組みあわさることで、エージェントは「より長期的によい結果になる行動」を学べるようになります。
機械学習・深層学習との違い
強化学習は機械学習の一分野であり、以下のような特徴があります。
・教師データなしの機械学習である
・試行錯誤を通じて学ぶ
・行動の結果を重視し、最終的な報酬の最大化を目指す
一方、深層学習（ディープラーニング）とは、人間の脳の神経細胞の繋がりを再現した「ニューラルネットワーク」を利用した機械学習のことです。
なお、強化学習と深層学習は併用されることも多く、これを「深層強化学習」と呼びます。
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強化学習が注目される理由
企業で強化学習が注目される背景には、次のような要因があります。
・自律的に最適化するAIを作れる
・大量データが不要で、シミュレーション環境だけで学習できる
・製造、ロボット、自動運転、金融取引などの分野で複雑な意思決定を自動化できる
・高速な計算環境（GPU・クラウド）やシミュレーション技術が普及したことで強化学習を実現しやすくなった
特に「人では最適化がむずかしいタスク」や「膨大な組みあわせのなかからベスト行動を選ぶ必要がある領域」で力を発揮するため、多くの業界で注目されています。
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強化学習の仕組みとワークフロー
強化学習は、エージェントが「環境のなかで行動→報酬を得る→方策の改善」という流れを繰り返す仕組みで成り立っています。ここでは、強化学習の仕組みとワークフローについて解説します。
①環境の設定
まずは、以下を明確にして「環境」を定義します。
・何を最適化したいのか
・どんなルールで環境が変化するのか
・どのような状態を観測できるのか
たとえば工場の搬送ロボットであれば、環境には「工場のレイアウト」「障害物の位置」「ロボットの現在位置」などが含まれます。
②報酬の設計
次に報酬の設計を行います。報酬とは、エージェントの行動が良かったか悪かったかを数値で表すもので、この値によってエージェントの行動方針は大きく変わります。
たとえば、工場の搬送ロボットのAIの場合には、それぞれの行動に対して以下のように報酬を決めます。
・商品を早く搬送できた：+10
・ぶつかった：−20
・待機が長かった：−1
報酬設計が適切でないとエージェントが悪い行動を学んでしまうことがあるため、「何を成功とするか」を丁寧に定義することが大事です。
③エージェントの構築
環境と報酬が決まったら、次はエージェント（AI）をつくります。
エージェントは、「状態（State）」を観測して「方策（Policy）」をつくり、これに基づいて「行動（Action）」を選択し、「価値（Value）」を学習によって更新します。
単純な問題であれば数学モデルだけでエージェントをつくれますが、複雑な問題では深層学習（ニューラルネットワーク）を組みあわせて高度な処理を行える「深層強化学習」が使われます。
④学習・探索と試行錯誤
強化学習の核心がこのステップです。エージェントは「行動しながら学ぶ」ため、次の二つをバランスよく行います。
・探索（Exploration）：新しい行動を試し未知の可能性を探る
・活用（Exploitation）：すでに知っている「よい行動」を使って報酬を得る
⑤方策の改善・評価
最後に、行動ルールである「方策」を改善します。
以下を評価し、もっとも報酬が高くなる方策を採用し、最適化していきます。
・過去の行動の報酬
・次の状態の価値
・長期的な利益
などを評価し、もっとも期待報酬が高くなる方策に変えていきます。
たとえば物流ロボットの場合には、1週間運用されるごとに、移動経路や判断ロジックが改善されていきます。また広告配信AIであれば、ユーザーのクリック数や購入データを元に広告配信戦略を自動で調整します。
強化学習はこのような行動を繰り返しながら、最適な意思決定を学習できる仕組みをつくり出します。
強化学習を支える代表的なアルゴリズム
強化学習にはいくつかのアルゴリズムがありますが、ここでは3つの代表的な手法について解説します。どの方法も「報酬を最大化する方策（Policy）をみつける」という目的は同じですが、学習方法に違いがあります。
・Q学習（Q-Learning）
もっとも基本的で広く使われるアルゴリズムです。「状態」と「行動」の組み合わせに対して「Q値」という評価を与え、「Q値」を更新し続けることで、最適な行動を選べるようになります。「次にどんな行動をしたら良いか」を数値で表すため、意思決定がシンプルです。
活用事例としては、ゲーム攻略、ロボットの経路計画などがあり、幅広く活用されています。
・Sarsa（サーサ）
Q学習と似ていますが、実際にエージェントが選んだ行動に基づいて学習するという特徴があり、より現実的な挙動を反映しやすい手法です。
「状態（S）」→「行動（A）」→「報酬（R）」→「次の状態（S）」→「次の行動（A）」という5つの要素と行動ごとに報酬を得て学習することから、「S-A-R-S-A」という名称になっています。
Q学習よりも安全寄りの行動を学習しやすいため、できるだけリスクを避けたい場合に向いています。
・モンテカルロ法
強化学習において「各状態」または「各行動」が将来もたらす報酬の期待値（価値）を推定する手法です。具体的には、エージェントが試行したエピソードを通じて得られた実際の報酬を記録し、それらの報酬の平均を計算することで、各状態または行動の価値を推定します。このプロセスによって、将来の報酬の期待値に基づいて行動が強化されていきます。
この手法は、エージェントが行動した結果どのような報酬を得られるかが不明な場合に有効です。ただし、試行回数が多く計算コストが高くなる傾向があることに注意が必要です。
【補足】深層強化学習とは
深層強化学習（Deep Reinforcement Learning）とは、強化学習と深層学習（ニューラルネットワーク）を組み合わせた手法です。
ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路を参考にした数理モデルです。深層強化学習では、アルゴリズムにニューラルネットワークを採用することで、複雑な環境でも効果的な判断を行えます。
具体的には、囲碁AIの「AlphaGo」、自動運転AIなどに活用されており、画像や高次元データを扱えるため多くの産業で活用が進んでいます。
強化学習の課題とリスク
強化学習はロボティクス、自動運転、金融最適化など多くの分野で注目されていますが、実務に導入する際にはその課題とリスクを理解しておく必要があります。
・学習に時間がかかる
強化学習は「試行錯誤しながら最適な行動をみつける」という性質から、膨大な回数のシミュレーションが必要になり、計算量が多いという課題があります。そのため、GPU環境やクラウド計算基盤の準備が必要になり、学習コストをあらかじめ見積もっておくことが重要です。
・報酬設計のむずかしさ
強化学習では「報酬」がすべての判断基準になります。そのため、報酬が適切でないと「望ましくない行動を学ぶ」、「本来の目標とズレた最適化が起きる」、「予期しない副作用が発生する」などの問題が起こることがあります。
実用化する際には、「安全」「品質」「コスト」などを考慮した適切な報酬設計が必要です。
・説明のむずかしさ
ビジネスの現場では「なぜその結果に至ったのか」を明確に説明する必要がありますが、強化学習は分析の過程がわかりにくく説明がむずかしいという問題があります。そのため、報酬設計を明確にする、ログデータ解析、行動履歴の可視化などを行う必要があるでしょう。
強化学習の得意領域と活用事例
強化学習はさまざまな領域で活用が進んでいます。この章では、企業で活用が進んでいる代表的な5つの分野について解説します。
ロボティクス（ロボットの最適行動学習）
以下のようなロボット制御は、強化学習がもっとも得意とする領域のひとつです。
・アームロボットの動作最適化
・自律移動ロボットのナビゲーション
・ピッキング・組み立てなどの動作改善
強化学習では「失敗→改善→最適化」のサイクルを高速に回せるため、複雑なロボット動作を自律的に習得することが可能です。
自動運転技術への応用
自動運転AIは膨大な判断をリアルタイムで行う必要がありますが、強化学習は自動運転の分野における次のような場面で活用されています。
・車間距離の最適化
・交差点での安全判断
・車線変更のタイミング判断
・障害物回避
・渋滞時の最適走行
安全性と効率を両立させる報酬設計は非常に困難ですが、深層強化学習によって人間の運転判断に近い技術が実現しつつあります。
金融（フィンテック）での意思決定
金融分野では、市場データに基づいた売買のタイミングの最適化、利益を最大化するための取引戦略構築などへの活用が進んでいます。マーケットは常に変動するため、状況の変化に応じて戦略を調整できる強化学習の特性と相性がよい領域です。
Webサービスにおける最適化
Webサービスでも、以下のような事例で強化学習の導入が進んでいます。
・レコメンド（おすすめ）の最適化
・広告配信の最適な出稿
・ユーザー行動に応じたダイナミック・パーソナライズ
たとえば広告配信では、「クリック率（CTR）」を報酬として定義し、ユーザー属性や行動履歴に応じて表示する広告を学習させることが可能です。
ゲームAI・シミュレーション
ゲーム分野は強化学習の革新的活用がもっともはやく進んだ領域です。たとえば囲碁AIのAlphaGo、将棋AI、ゲーム内のNPCの行動制御などがあります。
また、以下のような企業向けの「シミュレーション最適化」にも応用できます。
・工場ラインの人員配置
・配送ルートの最適化
・倉庫内の動線改善
・空港の混雑緩和シミュレーション
仮想環境で大量に試行できるため、「現実では試せない最適解」を探索できるのが最大の強みです。
まとめ
強化学習は、「エージェントが環境のなかで試行錯誤しながら最適な行動を学ぶ」という、人間の学習に近い仕組みをもつAI技術です。大量の教師データを必要としないため、複雑な意思決定や動的な状況への適応が求められる業務で大きな力を発揮します。
ビジネスに活用するためには、学習に時間がかかる、報酬設計がむずかしいなどの課題を解決する必要があります。しかし、このような課題を解決できれば、自律的に改善しつづけるAIを構築することが可能です。
近年はロボティクス、自動運転、金融、Web最適化、ゲーム・シミュレーションなどの幅広い分野で実用化が進んでいます。また、「シミュレーション」と「強化学習」の組みあわせによって、安全性を確保しながら業務改善や効率化ができる環境が整ってきています。企業においては、意思決定の自動化、業務の最適化、高度な自律システム開発などの鍵となる技術として、今後ますます重要性が高まっていくでしょう。
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監修
株式会社SHIFT
「ヒンシツ大学」クオリティ エヴァンジェリスト
林 栄一
組織活性化や人材開発において豊富な経験を持つ専門家として、人材と組織開発のリーダーを務め、その後、生成AIを中心にスキルを再構築し、現在新人研修プログラムや生成AI講座開発を担当している。2008年にスクラムマスター資格を取得し、コミュニティーを通じてアジャイルの普及に貢献。勉強会やカンファレンス、最近では生成AI関連のイベントに多数登壇している。チームワークの価値を重んじ、社会にチームでの喜びを広める使命をもつ。
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