強化学習とは？ 3つの具体例・活用事例について詳しく解説

はじめに

近年ではAIや機械学習の進展が広がっており、その中で強化学習という技術が注目されています。強化学習とは、システムにあらゆる環境でのシミュレーションを行わせ、状況ごとに最適な行動ができるよう人工知能（AI）に学習させる技術です。

強化学習は、入出力などの情報を与える必要はない代わりに、人間が報酬を与える必要があります。報酬とは、いわゆる行動に対するスコアであり、システムはこのスコアを高めようと試行錯誤するのが特徴です。

システム自身が試行錯誤を重ねるという方法により、さまざまな状況に対応できる人工知能（AI）を作り出すことができます。強化学習では入出力データを用意する必要がない性能から、自動運転やゲームAIなどの業界に導入され始めています。

しかし、自社で強化学習の導入を検討する際、どのような特徴や事例があるのか気になる方が多いはずです。今回は強化学習とは具体的にどのようなものなのか、何ができるのかを現代社会での活用事例を交えながら解説します。

本記事では、強化学習の特徴と3つの具体例・活用事例について詳しくご紹介していきます。

強化学習とは

強化学習とは、AIやコンピューターなどの「エージェント（学習者）」にデータを与えて学習させる「機械学習」の手法の一つです。エージェントが与えられたデータを手掛かりに試行錯誤して学び、データの価値を最大化する学習方法を指しています。

エージェントの学習方法には、「教師あり学習」と「教師なし学習」の2種類があります。教師あり学習はエージェントに正解を与えてパターンを学習させる手法で、教師なし学習は、正解がない状態からエージェントが自ら正解を探して学習する手法が特徴です。

プログラム自体が与えられた環境の観測を行い、一連の行動を踏まえた上で、より価値のある行動を学習していきます。

例えば、所有している株式では売却で最も得られる時期を見極めたり、テトリスで最も高いスコアを得られる消し方を予測したりする学習法などが代表的です。近年では掃除ロボットにも強化学習にも活用されています。掃除ロボットは、掃除を実行しながら多くのゴミを効率的に取れるルートを学習することで、継続的に適したルートを選択できることが強みです。

このように強化学習はこの環境を観測した技術を用いて、さまざまな分野で活用されています。

強化学習の基本用語

強化学習には、「エージェント」と「環境」・「アルゴリズム」と呼ばれる3つの構成要素が存在します。エージェントとは、環境内で行動を選択し、それに基づいて報酬を受け取るAIを指します。エージェントは、行動の選択を通じて報酬を最大化することを目指します。

一方、環境は、エージェントが相互作用する前提条件です。環境は与えられた前提条件の中で行動を起こします。強化学習はこれらの要素を活用しながら、ビジネスで広く使用されています。

強化学習には特徴と適用場面が異なるため、これらの基本用語をチェックすることが大切です。ここでは、強化学習の基本用語について詳しくご紹介していきます。

エージェント(Agent)

強化学習における「エージェント」は、学習プロセスの中心的な役割を果たす存在です。エージェントは環境と相互作用し、環境からのフィードバックをもとに行動を選択し、その結果を学習していきます。

強化学習の枠組みには「エージェント(agent)」と「環境(environment)」と呼ばれる構成要素が登場します。意思決定および行動の主体のことを「エージェント」と呼び、エージェントが相互作用を行う対象のことを「環境」と呼びます。

強化学習におけるエージェントは、自ら学習を進め、報酬やペナルティなどのフィードバックを受け取りながら、最適な行動を見つけ出せるのが特徴です。例えば、人間の代わりにアクションゲームをプレイするAIを考えてみます。

状態は画面に映るマップの情報とゴールの方向、行動はコントローラーによる入力操作です。逆に、キャラクターがダメージを受けたり、ゴールから遠ざかればマイナスの報酬を得ます。報酬を最大化するように試行錯誤を繰り返すと、まるで人間が操作しているかのようにゴールを目指すようになるでしょう。

このおかげで、ゲームでは時間の経過とともにマイナスの報酬を得るようにすれば、無駄な動きをせず、より早くゴールすることも目指すようになります。

エージェントはビジネスにも自動運転車やロボット制御などで導入が広がりつつあります。環境を認識し、状況に応じて最適な行動を選択すると自律的にタスクを遂行していくことが可能です。

このようにエージェントは、受け取った報酬やペナルティを参考に、次回以降より多くの報酬を獲得できるような行動を模索することができます。与えられた環境と手に入る情報から最適な行動を学ぶというのは人間の行動に近く、さまざまなタスクに広く応用できる技術なのが大きなポイントです。

環境(Environment)

強化学習における環境とは、エージェントが環境と相互作用しながら学習する手法のことです。エージェントは、環境と相互作業し、行動を選択することで報酬(ポジティブ)や罰則(ネガティブ)などのフィードバックを受け取ります。

強化学習の環境の最大の強みは、未知の状況でもエージェントが試行錯誤を繰り返し、最適な行動を学習できることにあります。この過程では、豊富なデータが生成され、特定のルールや欲しい結果に応じた最適な行動が導かれます。

具体的には、エージェントが「行動」を選択した際に、その結果としてどのように「状態」が変化し、また「報酬」が与えられるのかを決定する場所です。環境はエージェントの判断に影響を与え、エージェントはこの環境内で行動を学習していきます。

これらのフィードバックを参考に、次回以降より多くの報酬を獲得できるような行動を選択していきます。環境はエージェントの代わりにアクションごとにフィードバックを提供し、プログラムは与えられた環境を観測しながら、行動する評価も自己更新していきます。

また、強化学習の環境はさまざまであり、シンプルなものから非常に複雑なものまで存在します。例えば、自動運転車の運転シミュレーションやゲームAIなどが挙げられます。自動運転車は交通状況に応じて行動を変え、時間をかけて学習することで安全に運転できるようになります。これらの環境では、リアルタイムでの反応や複雑な状況における選択が求められます。

このように強化学習における環境は、高度な自律的学習能力とさまざまな状況に対する適応力などによって、その強みを発揮しているのです。これらの要素が組み合わさわることで、システムのスケジューリングやリソース配分の最適化にも活用されており、効率化が図られています。

報酬(Reward)

強化学習における報酬とは、エージェントが環境と相互作用し、良い環境をとった際に与えられる評価です。エージェントは行動を選択し、その結果に基づいて報酬を受け取ります。この報酬は、エージェントが目指すべき最適な行動を学ぶためのフィードバックとなるのが特徴です。

強化学習は、試行錯誤を通じて行動の良し悪しを評価し、報酬が高い行動を再度選択するという学習方式を取ります。エージェントは報酬を最大化する行動を選択・発見していくため、学習を進めるためのガイドとなります。

報酬の設計は問題の性質に応じて異なり、ゲームでは勝利を最大化するように報酬関数が設計されています。また、報酬は具体的なタスクや目標に応じて設計できるため、ビジネスにおいて適した形で設定可能です。

例えば、生産ラインの最適化においては、製品の納期や品質の向上を報酬として設定することができ、エージェントはそれに基づいて行動を修正します。この柔軟性は、強化学習が多様な応用分野で利用できる理由の一つです。

強化学習における環境は、ある環境下でエージェントの行動することによって状態が変化していき、報酬を多く得るためにはどうしたら良いのかを学習することができます。ロボット自身が目的のために試行錯誤するため、人間のパフォーマンスを上回ることも可能です。

これにより、報酬によるフィードバックループは、企業でさまざまな業界に導入することでコストを削減しつつ顧客満足度を向上できるのがポイントです。報酬の設計は問題の性質に応じて異なり、ゲームでは勝利を最大化するように報酬関数が設計されています。

報酬は強化学習において重要な概念であり、エージェントの学習を導く役割を果たしています。

方策(policy)

方策(policy)とは、エージェントがどの状態でどの行動を選択するかを決定する戦略です。方策は、「ある状態において行動を選択するための作戦」と言い換えることができます。強化学習における「方策」とは、エージェントが状態に対してどのような行動を選択すべきかを定義する確率的な戦略なのが特徴です。

この方策は、状態sにおいて行動aを選択する確率を表す関数として定義され、通常はπ(a|s)という形で表現されます。方策勾配法の利点は、高次元の行動空間や連続的な行動空間に対応できることであり、また、非線形な方策を学習するためにニュートラルネットワークを使用します。

エージェントが特定の状況における最適な行動を直接学習し、その行動によって得られる報酬を最大化するように方策を更新します。例えば、患者の状態が非常に不安定な場合、迅速にインスリン投与を増やすべきか、あるいは経過観察するべきかを学習し、状況に応じて報酬を最大化するための行動を徐々に選べるようになります。

一方、収束に時間がかかることや局所最適解に収束する可能性があるなどといった課題があります。そのため、さまざまなバリエーションや改善方法が提案されており、具体的な問題に適したアプローチを選択することが重要となります。

これに対処するために、学習率を徐々に減少させるスケジューリングを行うことで、初期段階での大きな更新を行い、収束に近づくにつれて微調整を行う方法が有効です。このように強化学習における方策は、適応的なパラメータ調整や試行錯誤の過程を強化することで、より効率的な収束を目指すことができます。

強化学習のアルゴリズム

強化学習のアルゴリズムとは、システム自身が試行錯誤を繰り返して最適なシステム制御を実現していく仕組みです。強化学習のアルゴリズムには、「Q学習」と「SARSA」・「モンテカルロ法」の3つの代表的な要素が挙げられます。

その中で最も代表的なのがモンテカルロ乱数をが代表的です。モンテカルロ法は、乱数を用いた試行を繰り返すことにより妥当な答えを求めます。エージェントの行動の結果としてどのような報酬が与えられるか、不明な状態のときに用いられます。

例えば、ゲームの王令を解析して最適な戦略を見つける際やマーケティングキャンペーンの効果を評価する際に使用されます。

強化学習では、アルゴリズムの特徴と適用場面がそれぞれ異なるため、目的に応じて適切なアルゴリズムを選ぶことが重要です。ここでは、強化学習のアルゴリズムについて詳しくご紹介していきます。

Q学習

Q学習とは、ある状態である行動を取り、その後は全て最適な行動を選択するとしたときの報酬の期待値です。Q学習では、ある状態とその時とる行動に対して一つのQ値が割り当てられており、行動を選択する際は各行動のQ値を参考にします。

ある状態のエージェントが最適な行動をとるには、その状態において最大のQ値が得られる行動を選択すれば良いのです。Q学習では「Qテーブル」と呼ばれる表で、状態と行動とQ値の組み合わせを管理します。

初期状態で正確なQ値を書き換え、Q値の推計を向上させていきます。行動を繰り返していくうちに、報酬獲得につながった行動のQ値が増えていき、いずれは推計されたQ値は正確なQ値と近似します。すると、エージェントは各状態で最もQ値が大きい行動を取れるようになるので、よりよい行動を導き出せるという仕組みです。

これらの要素からQ学習は、学習中の行動選択方針と実際の行動選択方針が異なる場合でも学習が行えることを意味します。ビジネスでは、ゲームの攻略やロボットの経路計画などで広く使用されていて、基本的な動作原理を理解したシステムが設計できます。

Sarasa

Sarasaとは、状態や行動・報酬・次の状態・次の行動の5つの要素と行動ごとに報酬を得て学習する方法です。Sarasaは、エージェントが学習過程で用いる方策と、将来の行動を選択するために使用する方策が同じであることが特徴です。

特にロボット制御やゲームのAI設計など幅広い分野で用いられており、他のアルゴリズムと比較して高いパフォーマンスを発揮しています。例えば、Pythonをはじめとする多くのプログラミング言語で実装することが可能です。

強化学習のライブラリであるOpenAI Gymを使って、環境との相互作用を模擬し、エージェントがSarasaアルゴリズムに基づいて最適な行動を学習することができます。このプロセスでは、Sarasaアルゴリズムが状態から行動・報酬・次の状態・次の行動の情報を報じてエージェントが行動価値関数を更新する方法を示しています。Sarsaは「オンポリシー」の学習方法を採用しており、エージェントが実際に採取した行動に基づいて学習することが可能です。

現在の状態である行動を選択し、その結果得られた報酬や行動後の状態をもとに計算して、行動価値関数を更新します。なお、行動価値関数とは、ある状態から次の行動をとった際に得られる期待収益を表す関数のことです。

Sarasaはエージェントが環境と相互作用しながら行動価値関数を更新し、最終的に最適な方策を見つける方法を提供します。Sarasaでは、エージェントが実世界の条件下で変化する環境に対応する能力を持つことができます。

モンテカルロ法

モンテカルロ法とは、エピソード全体を通じて報酬を記録し、その平均値を基に期待値を更新する方法です。エピソード全体を通じて報酬を記録し、その平均値を基に期待値を更新します。そもそもエピソードとは、エージェントが初期状態から、終了状態に達するまでの一連の行動のことを指します。

モンテカルロ法はエージェントの行動したことで得られる報酬を順番にエピソードとして記録するのが特徴です。例えば、ゲームのプレイログを解析して最適な戦略を見つける際や、プロジェクトで目標としている予測収益やスケジュール管理の予測に使用されます。

プロジェクトで予想収益や納期を達成できる可能性がどれくらいあるかを速い段階で予測できれば、プロジェクト管理におけるコスト管理やスケジュール管理などを現実に沿った形に修正できるようになります。

モンテカルロ法は、AIを使用してシステムの挙動や予測をより深く分析することを可能にします。得られた報酬の平均を算出し、それぞれエピソードが起こる期待値を出して、強化学習の報酬として活用することができます。

このようにモンテカルロ法はランダムな値を導入し、何度もリスクを計算していくともに

企業の次年度の売上や経費などの予測計算にも使用できます。経営者はプロジェクトに必要とされるスケジュールや予算などが最大でどれほどになるのかを客観的に評価し、プロジェクトにおける意思決定につながるのがポイントです。

深層強化学習とは

深層強化学習とは、従来の強化学習にディープラーニングを組み合わせた学習手法のことです。深層強化学習は、強化学習のアルゴリズムに深層学習を導入することで、複雑な環境でも効果的に学習できるのが特徴です。

分析では、「現状の確認」→「行動と変化」→「評価と報酬」の繰り返しが中心に行われています。この考え方は人間にも似ている部分があり、深層強化学習は数万回から数百万回というレベルで学習を繰り返し、効率的なプレイスタイルを模索していくのです。

強化学習と深層強化学習は、ある状態で最適な行動を学ぶという点は同じです。深層強化学習は学習段階での行動を決定する手がかりとしてニューラルネットワークが用いられる点で異なります。

例えば、将棋や機械の高度自動制御などにも強化学習が活用されています。機械の高度自動制御では、自動車の自動運転が進められていて、道幅の狭さや密集した交差点などの状況下での運転精度が高められるかを強化学習で実験しています。

他にもエレベーターの待ち時間の短縮にも活用されており、効率的な運行ルートを調整して待ち時間の短縮に成功しました。このように深層強化学習は、複雑なタスクの処理も人間を上回りやすいのがポイントです。

強化学習の具体例・活用事例3選

強化学習は、システムが試行錯誤を繰り返して、適切な制御方法を学習していく技術を指します。近年では掃除ロボットやIT業界などに活用が広がっていて、手作業で行われていたプロセスを効率良く実行できるのが特徴です。

近年は、生産性の向上や人手不足の解消といった点から、AIに対する社会的な注目度が高まってきました。現在はゲームやWeb広告などといったオンラインコンテンツなどを中心に取り入れられています。

強化学習はニューラルネットワークを通じて適切な行動を予測します。この過程で、ネットワークは状態の表現を学習し、最適な行動選択を行います。これにより、エージェントは高次元の入力データから有用な特徴を抽出し、環境に適応する能力を向上させることが可能です。

強化学習は強力な学習能力を持つ新しいアプローチとして、さまざまな分野での応用が進んでいます。

ここでは、強化学習の具体例・活用事例3選について詳しくご紹介していきます。

自動運転技術における強化学習

自動運転技術には、交通事故の削減や効率的な交通運用を目指す分野に強化学習が導入されています。そもそも自動運転車とは、センサーやカメラから得られる大量のデータをリアルタイムで処理し、ドライバーの代わりにシステムが自動車を走行させる技術です。

具体例には、自動運転車をシミュレーション環境での試行錯誤を通じて、異なる交通状況や道路条件に適応する方法を学びます。この過程で、エージェントは異なるシナリオを経験し、それぞれの状況に応じた最適な行動を選択する能力を向上させます。

例えば、突然の障害物の出現や急なブレーキを必要とする状況でも、適切な対応を学習させます。深層強化学習（Deep Reinforcement Leaning、 DRL）は、自動運転車の制御において特に有効です。

深層強化学習はニューラルネットワークを利用して複雑なデータセットから重要な特徴を抽出し、最適な行動方針を導き出します。この手法を活かすことにより、自動運転車は多様な環境条件に対しても高い適応能力を持つことが可能です。

自動運転技術の開発にはシミュレーション環境で現実世界では再現が難しい多様なシナリオを設定し、エージェントが安全に学習できる場を提供します。これにより、自動運転車は実際の道路に出る前に、あらゆる可能性を考慮した運転スキルを身に付けることができます。

強化学習を導入した自動運転技術は、交通安全の向上や効率的な交通運用だけでなく、ドライバーの負担を軽減できるようになります。今後は、完全自律型の自動運転車が普及し、交通システム全体のパフォーマンスが大幅に向上することが期待されています。

ゲームAIの進化

強化学習はゲームAIへの導入が進められていて、大きな進化を遂げています。その中でDeepMindのAlphaGoが代表的で、強化学習とディープラーニングを組み合わせて最適な戦略を見つけ出すことに成功したのが一つです。

AlphaGoは、強化学習とディープラーニングを組み合わせることで、囲碁という非常に複雑なゲームにおいても人間のトッププレイヤーを打ち負かすことができました。強化学習を用いたゲームAIは、ゲームのプレイ方法を自ら学習し、最適な戦略を見つけ出すことが可能です。

AIは何百万回ものゲームをプレイし、その中で得た経験を基に行動方針を改善していきます。例えば、シミュレーションゲ―ムを用いたトレーニングシステムは、現実の業務に応用されることがあります。

このプロセスにより、ゲ－ムAIは非常に高いレベルの戦略的思考が実現できます。これにより、リスクの少ない環境で効果的なトレーニングが可能となり、実務スキルの向上に寄与できるのがポイントです。

さらに、強化学習を用いたゲームAIは、パーソナライズドなゲーム体験の提供にも貢献できます。プレイヤーのスキルレベルやプレイスタイルに応じて、AIがゲームの難易度や内容を動的に調整することで、より楽しめる体験を提供します。

これにより、リアルタイムの意思決定や複雑な環境への対応能力が強化されています。ビジネスでは自動運転車やロボティクスの分野では、ゲームAIで培われた技術が広がっています。

強化学習はゲームAIやビジネスに導入することで、リアルタイムの意思決定や複雑な環境への対応能力が強化されています。

金融業界における強化学習の応用

強化学習は金融業界において、アルゴリズム取引やマーケットデータを分析する技術に導入されています。その中でアルゴリズム取引は、強化学習を用いてリアルタイムの市場データに基づき、売買のタイミングを最適化することが可能です。

エージェントは、過去の取引データを基に試行錯誤を繰り返し、利益を最大化するための取引戦略を構築します。過去のデータを基にエージェントは、さまざまな市場状況における行動の結果を学習し、将来の取引判断に活かすことが可能です。

このプロセスにより、エージェントはリアルタイムでの取引判断を行う際に、顔の経験を参考にすることができ、より効果的な戦略を実行することができるようになります。特に金融市場は常に変動しているため、過去のデータを活用することで、エージェントは市場のトレンドやパターンを把握し、迅速かつ適切な判断を下す能力を向上させることができます。

また、サイバーセキュリティ対策の強化にも活用されていています。例えばAIによる高度な不正検知システムを現場に投入することで、これまで人の目が必要だった不正監視をAIが自動的に行えるようになり、モニタリングの運用負荷を軽減できます。

人間の運用に頼らずAIが監視を代替することで、見落としなどのヒューマンエラーによる検知ミスを防止でき、リスク回避と検知精度の向上が期待できるのがポイントです。このように強化学習は金融業界に導入することで、社内業務の効率化やセキュリティ効果に大きくつながると考えられます。