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はじめに
強化学習は、人工知能（AI）の中でも特に「試行錯誤によって学習する」能力に焦点を当てた分野である。エージェントが環境と相互作用しながら報酬を得て、より良い行動を選択できるようになるという仕組みは、ゲームAIやロボット制御、自動運転など、現代の多くの応用分野において重要な役割を果たしている。
本記事では、G検定対策として、強化学習の技術体系を因果関係図に基づいて整理し、理解を深めることを目的とする。単なる用語の暗記ではなく、技術同士のつながりや進化の流れを把握することで、より実践的かつ体系的な知識の習得が可能となる。
対象とする内容は、強化学習の基本構造から始まり、価値ベースアルゴリズム、方策勾配アルゴリズム、分散・統合型アルゴリズム、補助・拡張技術、学習設定と環境構築、そして応用事例に至るまで、広範囲にわたる。各技術がどのように連携し、どのような課題を解決してきたのかを、因果関係図を通じて明らかにしていく。
次章では、本記事で扱う説明内容の全体像を概観する。
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説明内容
本記事では、強化学習の技術体系を以下の7つの観点から整理する。
- 強化学習の基本構造
- 価値ベースアルゴリズム
- 方策勾配アルゴリズム
- 分散・統合型アルゴリズム
- 補助・拡張技術
- 学習設定と環境構築
- 応用事例
これらは、単なる技術の羅列ではなく、因果関係によって相互に関連している。強化学習は「報酬をもらって学習する」という直感的な仕組みを持つが、その背後には多様なアルゴリズムと補助技術が存在し、学習の安定性や汎化性能を高めるための工夫が凝らされている。
例えば、ゲームAIの代表例である「OpenAI Five」や「AlphaStar」は、方策勾配アルゴリズムであるPPOをベースに構築されており、複数のエージェントが協調して学習するマルチエージェント環境にも対応している。また、ロボット制御や自動運転といった現実世界への応用においては、連続値制御やsim2real技術が重要な役割を果たしている。
強化学習の理解においては、単語の暗記よりも「技術のつながり」を把握することが重要である。因果関係図を用いることで、各技術がどのように進化し、どのような課題に対応してきたのかを視覚的に理解することが可能となる。
以下に、今回の説明内容を整理した因果関係図を示す。
強化学習の基本構造
強化学習の技術体系を理解するうえで、まず押さえておくべきは因果関係図の最も根幹に位置する「基本構造」である。図の中央には、「状態」「行動」「報酬」「環境」「エージェント」という5つの要素が配置されており、これらが強化学習の学習ループを構成している。
因果関係図に従えば、エージェントはまず環境を観測し、「状態」を取得する。次に、その状態に基づいて「行動」を選択し、環境に対して実行する。環境はその行動に応じて「報酬」と「次の状態」を生成し、それらが再びエージェントに返される。この一連の流れが、強化学習の基本ループである。
このループを繰り返すことで、エージェントは報酬を最大化するように行動方針を改善していく。報酬が高かった行動は強化され、低かった行動は抑制される。まさに「試して、褒められて、成長する」仕組みである。
しかし、環境が複雑である場合、状態をそのまま扱うことは困難である。そこで因果関係図では、「状態 → 状態表現学習」という接続が示されている。これは、状態から有用な特徴を抽出し、学習しやすい形式に変換する技術である。画像データであればCNN、時系列データであればRNNやTransformerが用いられる。
さらに、因果関係図には「エージェント → RLHF（人間フィードバックによる強化学習）」という接続も存在する。これは、エージェントの行動に対して人間がフィードバックを与えることで、より望ましい方策を学習させる手法である。ChatGPTなどの大規模言語モデルにも応用されており、AIが人間の価値観に沿った行動を学ぶための重要な技術である。
このように、因果関係図を参照することで、強化学習の基本構造が単なるループではなく、状態の表現や人間の介入といった補助技術と密接に関係していることが理解できる。これらの基礎を押さえておくことで、次章以降に登場する各種アルゴリズムの位置づけや役割も明確になる。
価値ベースアルゴリズム
因果関係図において、「価値ベースアルゴリズム」はDQN（Deep Q-Network）を起点として複数の技術が枝分かれし、最終的にはAgent57に至るまでの進化の流れが描かれている。これらはすべて、Q値（行動の価値）を推定することによって、より良い行動を選択するという基本方針に基づいている。
まず、DQNは強化学習における価値ベース手法の代表格であり、状態に対して各行動のQ値を予測することで、最適な行動を選択する。因果関係図では、DQNから以下の技術が派生している。
- Double DQN：Q値の推定を分離することで、過剰な期待値の推定を抑制し、学習の安定性を向上させる。
- Dueling Network：状態の価値と行動の価値を分離して学習する構造であり、行動選択における情報の分解が可能となる。
- Prioritized Experience Replay：重要な経験を優先的に再学習することで、効率的な学習を実現する。
- Multi-step Learning：単一ステップの報酬ではなく、複数ステップ先の報酬を考慮することで、長期的な価値の推定が可能となる。
- Noisy Network：ネットワークにノイズを導入することで、探索性を高める工夫である。
- Categorical DQN：報酬の分布を扱うことで、より豊かな価値表現を可能にする。
これらの技術は、因果関係図において「Rainbow DQN」に統合されている。Rainbowは、DQNの改良技術群を一つにまとめたアルゴリズムであり、探索性・安定性・表現力のバランスを高次元で実現している。
Rainbowの先には、さらに強化された「Agent57」が位置している。Agent57は、Rainbowの技術をベースに、難易度の高い環境でも学習可能な構造を備えており、強化学習の限界を押し広げる存在である。
このように、因果関係図を参照することで、価値ベースアルゴリズムの技術的進化が一本の道として視覚的に理解できる。DQNを起点とした技術群は、強化学習の中でも特に発展が早く、応用範囲も広い。各技術の役割とつながりを把握することで、G検定対策としても有効な知識体系が構築される。
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