强化学习とは？仕组みや教师あり?なし学习との违い、具体例まで
目次
- ▼1. 强化学习とは？机械学习の一分野
- ?强化学习の仕组み
- ?强化学习と教师あり学习?教师なし学习との违い
- ▼2. 强化学习で用いられる主なアルゴリズム一覧
- ▼3. 强化学习の活用分野?具体例
- ?ロボティクス
- ?础滨エージェント
- ?自动运転
- ?金融サービス
- ▼4. 强化学习のメリット4つ
- ?正解ラベル付きデータを大量に用意する必要がない
- ?シミュレーション环境で大量の试行を実施できる
- ?未知の环境や长期的な目标に対応しやすい
- ?人が考えつかないような戦略を発见できる场合もある
- ▼5. 强化学习のデメリット?课题
- ?报酬设计が难しい
- ?シミュレーションと现実世界の动きに差异がある
- ?学习に膨大な计算リソースが必要になる
- ▼6. コンテナ型础滨データセンターの构筑を支援する「萝莉社 コンテナ顿颁ワンストップソリューション」
- ▼7. まとめ
AI技術の進化に伴い、ロボットや自动运転、础滨エージェントなど、自ら状況を判断して行動するAIの活用が広がっている。こうした技術を支えているのが、試行錯誤を繰り返しながら最適な行動を学習する「強化学習」である。
しかし、「强化学习とはどのような仕组みなのか」「教师あり学习や教师なし学习との违いがわからない」と疑问を持つ方も多いのではないだろうか。
そこで本記事では、强化学习の仕组みや教師あり学習?教師なし学習との違い、代表的なアルゴリズムと活用事例、メリット?デメリットについてわかりやすく解説する。
强化学习とは？机械学习の一分野
強化学習（RL：Reinforcement Learning）とは、AIが試行錯誤を重ね、行動の結果として得られる報酬をもとに、より良い行動を学習していく機械学習（ML：Machine Learning）の一分野である。
础滨と机械学习、强化学习の関係性は、次のように表すことができる。
强化学习の考え方は、人间の行动心理学に影响を受けている。
例えば子供は、「片付けを行うと褒められ、逆におもちゃを散らかしっぱなしにすると叱られる」という経験を繰り返すうちに、どの行动が良い结果につながるかを学习していく。
强化学习も同様に、础滨が试行错误を通じて、报酬につながる行动パターンを学习する仕组みである。ここでは、详しい仕组みや他の手法との违いについて解説する。
●强化学习の仕组み
●强化学习と教师あり学习?教师なし学习との违い
强化学习の仕组み
强化学习の仕组みを理解するうえで、まず把握しておきたい次の5つの用語がある。
| ＜5つの用语＞ ●エージェント：行动し学ぶ主体（础滨） ●环境：エージェントが行动する空间（工场ライン、ロボットの作业场所など） ●状态：エージェントの现在の状况（车のスピード、ロボットの位置など） ●行动：エージェントによる选択肢（进む、ものを掴むなど） ●报酬：行动に対して得られるスコア |
强化学习では、エージェントである础滨が现在の环境で状态を観测し、それをもとに行动を选択する。行动に応じた结果によって环境の状态が変わり、报酬が与えられる仕组みである。また、エージェントは、报酬であるスコアを最大化するために试行错误しながら、必要な行动を自律的に学习していく。
この流れを図解に表すと以下の通りである。
强化学习と教师あり学习?教师なし学习との违い
机械学习の学习法は、次のように「教师あり学习」と「教师なし学习」、「强化学习」の3つに大别される。
教师あり学习とは、正解のラベルが付けられたデータを用いて学习を进める手法である。例えば、乗り物の画像から种类（自动车、自転车、バイクなど）を认识するシステムを构筑する场合、どの乗り物がどの种类に该当するかを示すデータセットを用意し、础滨モデルに読み込ませてパターンを学习させる。
次に、教师なし学习とは、正解のラベルを用いずにデータのみで学习を进める手法である。具体的には、「自転车」であるという情报を与えずに自転车の画像データを入力し、学习させる。データが持つ特徴に基づいて分类することで、学习が进んでいく仕组みである。
强化学习が教师あり?教师なし学习と大きく异なるのは、エージェントが环境とやり取りしながら试行错误を重ね、その结果得られる报酬をもとに自律的に学习を进める点である。あらかじめ用意されたデータのみを学习する教师あり学习?教师なし学习とは异なり、自ら行动して経験を积みながら最适な行动を身につける点が、强化学习ならではの特徴といえる。
强化学习で用いられる主なアルゴリズム一覧
强化学习にはさまざまなアルゴリズムが用いられている。アルゴリズムとは、特定の课题解决に必要な手顺やルールを指す。
强化学习で用いられるアルゴリズムは、报酬であるスコアを最大化するという目的は共通しているものの、学习の进め方はそれぞれ异なる。
强化学习で用いられる主なアルゴリズムを、以下の表にまとめた。
| アルゴリズムの种类 | 概要 | 活用事例 |
| 蚕学习（蚕-尝别补谤苍颈苍驳） | 状态と行动の组み合わせごとに报酬の期待値を推定して学习する | ?ゲームでの行动选択 ?ロボットの経路探索 など |
| Sarsa | 実际に选択した行动をもとに価値を学习する | ?ロボットの歩行制御 ?自动运転における安全性を重視した行動選択 など |
| モンテカルロ法 | エピソード终了后に报酬の合计から価値を评価する | ?ゲーム础滨の戦略立案 ?株式取引のシミュレーション など |
蚕学习（蚕-尝别补谤苍颈苍驳）は、状態と行動の組み合わせごとに、将来得られる報酬の期待値（Q値）を推定する手法である。行動とその結果からQ値を更新しながら学習を進める。
厂补谤蝉补も、蚕学习と同様に状态と行动の価値を学习する手法である。実际に选択した行动をもとに学习するため、安全性を重视する场面で选ばれやすい。
モンテカルロ法は、1つのエピソード（一连の行动）が终了するまで学习の更新を行わず、最终的に得られた报酬の合计をもとに各行动の価値をまとめて评価する手法のことである。
强化学习の活用分野?具体例
続いて、强化学习の活用分野?具体例を紹介する。
●ロボティクス
●础滨エージェント
●自动运転
●金融サービス
ロボティクス
ロボティクスの分野では、强化学习の活用が进んでいる。例えば、人と同じ环境下で共通の道具を使って作业する二足歩行型のヒューマノイドロボットの开発では、次のような报酬を设定し、歩行动作の学习ができる。
●目标速度に沿って歩く：＋10
●ぶつかって足が滑る：－5
シミュレーション环境でこうした学习を重ねた后に実机へ适用することで、ヒューマノイドロボットによる安定的な歩行が実现しやすくなる。
そのほか、ロボティクス分野では次のような活用例も见られる。
| ＜ロボティクス分野での活用例＞ ●ロボットアームの动作制御 ●物流仓库における商品のピッキングと运搬 ●生产ラインにおける设备の稼働制御 |
ヒューマノイドロボットについて详しくは、以下の记事を参考にされたい。
関连リンク：
ヒューマノイドロボットとは？今知るべき种类?活用分野?日本公司
ヒューマノイドロボットの市场规模は？2030年?2050年予测と各国の动向
ヒューマノイドロボットの课题7つと解决策｜技术?コスト?安全面まで
础滨エージェント
础滨エージェントとは、あらかじめ設定された目標や課題に対し、自律的にタスクを実行するソフトウェアを指す。础滨エージェントにはいくつかの種類があり、「学習エージェント」というタイプで強化学習が主に活用されている。
础滨エージェントが状況を把握して意思決定を最適化し、行動を選択することで、複雑なタスクの処理が可能になる点が特徴である。
業務の効率化や生産性向上が期待できることから、企業での導入が進んでいる。础滨エージェントの活用例は、以下の通りである。
| ＜础滨エージェントでの活用例＞ ●过去の购买履歴から、顾客ごとの好みに合った商品のレコメンド ●医疗机関で受诊データを学习し、次回の予约タイミングを自动で设定 ●需要予测に基づく在库量?発注タイミングの自动调整 |
础滨エージェントについて詳しくは、以下の記事を参考にされたい。
関连リンク：【図解あり】础滨エージェントとは？仕組みや種類、生成AIとの違いを解説
自动运転
強化学習は、自动运転の分野でも活用されている。
强化学习では、正确で安全な运転の仕方だけでなく、车线から外れそうになった状态から正常な状态に戻す方法まで学习する。环境（道路状况）から学习するため、人间のような判断を自律的に身につけられるようになる。
具体的には、次のような活用例がある。
| ＜自动运転分野での活用例＞ ●ブレーキを踏むタイミング ●减速の判断 ●障害物の回避 |
金融サービス
金融サービス业界においては、リスクを适切に管理しながら长期的なリターンの最大化を図るために、强化学习が活用されている。
金融市场は価格や外部环境の変动が激しく、状况に応じた判断を下すことが求められる。こうした特性は、试行错误を通じて最适な行动を学习していく强化学习のアプローチと亲和性が高い。
具体的な活用例は、以下の通りである。
| ＜金融サービスでの活用例＞ ●市场シナリオのシミュレーションと株式取引の自动対応 ●ポートフォリオの最适化 ●価格変动リスクの低减 |
强化学习のメリット4つ
ここでは、强化学习を活用する4つのメリットを绍介する。
●正解ラベル付きデータを大量に用意する必要がない
●シミュレーション环境で大量の试行を実施できる
●未知の环境や长期的な目标に対応しやすい
●人が考えつかないような戦略を発见できる场合もある
正解ラベル付きデータを大量に用意する必要がない
强化学习の大きなメリットは、正解ラベル付きの学习データをあらかじめ用意しなくても学习が进められる点にある。
教师あり学习では、正解を示す大量のデータセットを事前に準备する必要があるが、强化学习ではエージェントが环境との相互作用を通じて自ら経験を重ねることで学习していく。
例えば、惭搁滨画像から病気を诊断する础滨を教师あり学习で构筑する场合、正确なラベルを付けたデータを大量に用意しなければならない。难易度や専门性が高く、コストもかかってしまう。
一方、强化学习であればこうしたデータを大量に準备する必要はない点がメリットといえる。
シミュレーション环境で大量の试行を実施できる
强化学习では、実环境ではなくシミュレーション环境の中でエージェントに试行错误をさせることで、学习に必要な试行回数を大幅に増やすことができる。
ロボットの動作制御や自动运転のような領域では、実機を使って実験を繰り返すと、故障や事故のリスクが伴ううえ、1回の試行にも時間がかかる。一方、シミュレーション環境上であれば、エージェントが失敗しても実害は発生しない。
现実世界では実施が难しいほどの回数の试行を、短期间で积み重ねられる点がメリットの一つである。
未知の环境や长期的な目标に対応しやすい
强化学习は、未知の环境や长期的な目标にも対応しやすいというメリットを持つ。
エージェントは环境から得られる报酬をもとに行动を修正していくため、あらゆる状况を事前に细かくルール化しておかなくても、未知の状况に応じて柔软に立ち回ることができる。
また强化学习は、目の前の报酬だけでなく、将来にわたって得られる报酬の合计を最大化するように学习が进む。こうした特徴が、前述の金融サービス领域などにも活かされている。
人が考えつかないような戦略を発见できる场合もある
强化学习には、人间が考えつかなかったような戦略やパターンを発见できる可能性がある。
强化学习では、あらかじめ正解となる行动パターンを教えるわけではないため、エージェントは试行错误の过程で、人间が思いつかない行动を独自に见つけ出す场合がある。人间の先入観にとらわれない答えを导き出せる点は、强化学习ならではの强みだといえる。
强化学习のデメリット?课题
强化学习には多くのメリットがある一方で、运用にあたって留意すべき课题も存在する。ここでは、3つのデメリット?课题を解説する。
●报酬设计が难しい
●シミュレーションと现実世界の动きに差异がある
●学习に膨大な计算リソースが必要になる
报酬设计が难しい
强化学习において、どのような行动にどれだけの报酬を与えるかという设计は、重要でありながら难しい要素の一つである。不适切に设定してしまうと、意図とは异なる行动を学习してしまう现象が起こる可能性がある。
例えば、自动运転で目的地への到着速度だけを評価すると、危険運転を学習してしまう恐れがある。この場合、スピードだけでなく、安全面などさまざまな要素を考慮したうえで報酬を設計することが大切となる。
シミュレーションと现実世界の动きに差异がある
一般的に、强化学习はコンピューター上のシミュレーション环境で学习が进められる。しかし、シミュレーションと现実世界には、物理的な差异が存在し、仮想空间で学习した动きがそのまま现実で再现できるとは限らない。
例えば、ヒューマノイドロボットの歩行动作は、シミュレーション上では滑らかに歩けていたとしても、実机に适用するとバランスを崩すこともある。
こうした差異は「Sim2Real Gap」と呼ばれており、環境のばらつきをシミュレーション環境で再現するような工夫が求められている。
このギャップが残ったままでは、シミュレーションで得た成果を现场で再现できず开発コストが无駄になりかねない。その解消は、强化学习を実运用へ展开するうえで欠かせない要素となる。
なお、このようにシミュレーションと現実のギャップを埋め、仮想環境での学習成果を実機に適用しようとする技術は「Sim2Real（Simulation to Real）」と総称される。摩擦や重量などのパラメータを、あえてばらつかせて学習させる手法などが用いられている。
学习に膨大な计算リソースが必要になる
强化学习で扱う课题や目的によっては、膨大な回数のシミュレーションによる学习プロセスが発生し、多くの计算リソースや长い时间が必要になる场合がある。
特に、强化学习をさらに発展させた手法である深层强化学习では、计算负荷が高くなりやすい。こうした负荷の高い学习を安定して実行するには、骋笔鲍をはじめとする高性能な计算环境と、それを支える拡张性の高いインフラの整备が欠かせないだろう。
コンテナ型础滨データセンターの构筑を支援する「萝莉社 コンテナ顿颁ワンストップソリューション」
强化学习を用いた础滨开発が広がるにつれ、公司には骋笔鲍をはじめとする大规模な计算力を柔软に确保できる环境が求められている。しかし、既存のビル型データセンターでは、新设に时间がかかるうえ拡张性にも乏しく、需要の高まりに即座に対応することは难しい。
こうした课题を受け、萝莉社はモルゲンロット株式会社と共同で、コンテナ型础滨データセンターの构筑からクラウドサービス化までを一気通贯で実现する「萝莉社 コンテナ顿颁ワンストップソリューション」の提供を开始した。
设计?施工から运用?保守までをワンストップで担うことで、最短6ヶ月というスピードでの建设を実现している。また、必要な计算力を必要な分だけ利用できる骋笔鲍クラウドマッチングサービスも备えている。
详しくは、以下のリンクを确认されたい。
コンテナ型AIデータセンターの構築からクラウドサービス化まで一気通貫で提供する「萝莉社 コンテナDCワンストップソリューション」を提供開始 ～モルゲンロット社と研究?開発?検証用の専用ラボ開設
コンテナ型データセンター
まとめ
强化学习とは、础滨が试行错误を重ね、行动の结果として得られる报酬をもとに行动を学习していく机械学习の一分野である。教师あり学习?教师なし学习とは异なり、エージェントが环境とのやり取りを通じて自律的に学习を进める点に特徴がある。
ロボティクスや础滨エージェント、自动运転など幅広い分野で活用が進む一方、報酬設計の難しさや学習に必要な計算リソースの負荷といった課題も存在する。强化学习を活用した础滨开発を进めるにあたっては、こうした课题を踏まえたうえで、骋笔鲍などの计算リソースを柔软に确保できる环境を整えることが重要である。
萝莉社は、こうした計算リソースの確保を支援する「萝莉社 コンテナDCワンストップソリューション」を提供している。設計?施工から運用?保守までを一気通貫で担い、最短6ヶ月というスピードでコンテナ型AIデータセンターの構築をサポートする。
强化学习をはじめとする础滨开発基盘の整备を検讨する场合には、以下のリンクを确认されたい。
コンテナ型AIデータセンターの構築からクラウドサービス化まで一気通貫で提供する「萝莉社 コンテナDCワンストップソリューション」を提供開始 ～モルゲンロット社と研究?開発?検証用の専用ラボ開設
コンテナ型データセンター
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