「強化学習ってなんだろう」
「どんな分野で活用されているのかな」

と思うことはありませんか？

強化学習の技術は、すでに私たちの生活の中で多く活用されています。

しかし一方で、まだまだ評価段階であり、現在も研究がおこなわれているのです。

そこで今回は、

について解説していきます。

この記事を読めば、強化学習について理解を深められます。

ぜひ最後まで読んでみてください。

強化学習とは？概要や機械学習などとの違いを解説

強化学習の登場は1997年になります。

それ以来、多くの注目を浴びてきました。

まずは、そんな強化学習の基礎を理解しましょう。

1.強化学習の概要

強化学習は、システムが試行錯誤を重ねて最も適した行動を探し続ける機械学習の一つです。

具体的には、与えられた環境におかれたエージェント、つまり行動主体が「目的として設定された価値」を最大化するよう模索してある行動を起こします。

この作業を繰り返しおこなうことで、最大の価値を見出すための行動を実行できるようになるのです。

2.AI・機械学習・ディープラーニングとの関係性

AIとは、コンピュータに人間の自然な行動をおこなわせるとういう概念や技術です。

一般的に、AIは3つの機械学習で構成されます。

このように、「強化学習」は機械学習の手法のひとつであることがわかります。

また、この中の「教師なし学習」に当たるのが、ディープラーニングです。

一般的な機械学習（教師なし学習）がラベル付きのデータを使用するのに対して、ディープラーニングの場合はラベル無しデータを使用します。

これまで強化学習は、ゲームCPUなどのさまざまな分野で搭載されていました。

しかし、強化学習よりも優れていて、新たに登場したのがディープラーニングです。

具体的には、強化学習では、学習に時間がかかりすぎてしまうため、行動パターンが複雑であると答えを導けないという難点がありました。

しかし、ディープラーニングでは、コンピューター自身が注目すべきポイントをデータから見つけ出して、自ら分析して学習を進めます。

つまり、ディープラーニングの方が、より人間の学習スタイルに近いということです。

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強化学習のメリット・デメリット

強化学習にはメリットとデメリットがあります。

開発をおこなう際は、デメリットを考慮したうえで機械学習を導入しましょう。

それぞれ解説していきますが。

1.強化学習のメリット

強化学習のメリットは、一つの行動に対する評価の定義が難しい問題も取り扱うことが可能な点があげられます。

また、評価の尺度を定義することが難しいことや、未知の環境に対する適応が期待できます。

なぜなら、強化学習は学習の過程で行動の評価方法自体を学習するためです。

例えば将棋の学習をする際に、ある局面で勝利した打ち手が本当に良いものかどうかを評価するのは難しいですが、そういう面において強化学習は適応できると期待できます。

2.強化学習のデメリット

強化学習は、前述したように学習に膨大な時間がかかっていまします。

また、強化学習によって導き出された行動は、私たち人間にとって合理的でない可能性もあります。

なぜなら、どのような行動を学習するかは学習モデルに依存しているからです。

このため、どこまで人間の手を加えるべきか検討する必要があります。

強化学習の3つの手法

強化学習には、下記3つの手法があります。

これらは、目的に合わせて適切に選択しましょう。

それぞれ解説していきます。

1.Q学習

Q学習は「Q-Learning」とも呼ばれ、Q関数という行動価値関数を更新して学習を進める手法です。

この「行動価値関数Q(a|s)」というのは、状態s(t)の時に行動aをいおこない、その先にどのぐらいの報酬をもらえそうかということを出力する関数です。

これによって求める行動と、求める結果に近づけます。

2.Sarsa

SarsaはQ学習のように、Q関数という行動価値関数を1ステップ毎に学習していきます。

しかし、その学習方法が少し違います。

具体的には、Sarsaは「実際に行動した結果」を学習に利用して期待値の見積もりをおこない、Q関数を更新していきます。

そのため、現在の状態を更新するために、もう一度実行をおこなわなければなりません。

3.モンテカルロ法

強化学習の手法の1つであるモンテカルロ法は、ある環境において得られる利益を最大限にするように学習させる方法のことを表します。

利益とはその場だけの利益ではなく、長期的な視点で考えて最終的に得られる利益のことを指します。

例えば株の売買においては、持っている株を売ればその場では利益が発生するかもしれませんが、そのままにしておけばもっと値段が上がって利益が最大化する可能性もあります。

そういう意味でも、強化学習もこの株の売買問題も似ているところがあります。

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強化学習の活用事例4選

強化学習の技術は、下記のような分野で活用されています。

そのほかにも、さまざまな分野に取り入れるための研究がされています。

それぞれ解説していきます。

1.在庫管理

強化学習を取り入れた在庫管理は、コンビニやスーパーなどで多く活用されています。

なぜなら多種多様な商品を扱っているため

などの条件により、何がどれくらい売れるかは大きく変わってくるからです。

例えば、天候やイベントなとの理由で「今日はたくさんの来店が予想される」として、お弁当などを多く発注していたが、予想していたより売れず廃棄処分してしまった。

このような、その時々で変化する消費者のニーズを分析し在庫管理を任せることで、各店舗の在庫を減らし、発注業務の時間短縮にもつながります。

2.自動運転車

自動運転はAIによる強化学習によって実現ができています。

なぜなら、運転にはたくさんのパターンを学習する必要があるからです。

具体的に強化学習を導入することにより、短時間で試行錯誤がおこなえるようになりました。

例えばケンブリッジ大学では、強化学習を利用することで、たった20分で自動運転下で、車線をはみ出さずに走行することが可能になった事例があります。

まだまだこれから進化を続ける自動運転は、強化学習などのAIを利用することで、よりたくさんの可能性を秘めてるといえますね。

3.エレベーター制御システム

強化学習がエレベーター制御システムに導入されたことにより、過去のデータに基づいた最適な選択肢を選べるようになりました。

これにより、お客様をなるべく待たせないようにエレベーターを稼働できるようになったのです。

例えばデパートやオフィスビルなど高頻度でエレベーターが使用されるところなら、なおさら強化学習を用いたエレベーター制御システムが重要になってきます。

どの時間帯にどれくらいの人数が行き来するのかというデータも計測されるので、みんながエレベーターを快適に利用できるのです。

4.オンラインゲーム

強化学習を活用したオンラインゲームの事例として、人間のプレイヤーとの協力プレイをするAIの例があります。

具体的には自分がどんな行動をすれば良いのかを学習し、一緒に協力プレイをしてくれるAIのことです。

つまり強化学習がより進化していくことによって、まるで本当の人間と一緒に協力プレイをしているような感覚を味わえることになります。

さらに適切な難易度調整にも強化学習が使えるということで、これからさらにオンラインゲームへの実装が期待できます。https://web-camp.io/magazine/archives/85730

AIによってなくなる仕事は本当にある？実際に「なくなりそうな仕事」と「なくならない仕事」を比較して解説

強化学習におすすめライブラリ・プラットフォーム3選

強化学習を実装するには、機械学習の知識が必要です。

しかし、ライブラリやプラットフォームを使用すれば経験が浅い開発者も実装できます。

下記3つは、強化学習におすすめのライブラリとプラットフォームです。

それぞれ紹介していきます。

1.ChainerRL

ChainerRLは、初心者におすすめのプラットフォームです。

具体的には、ディープラーニングによる学習を施したライブラリで、インターフェイスとして利用できる機能が多く備わっています。

もちろん、強化学習の実装も可能です。

ChainerRLのライブラリを使用すると、ゲームプレイや人型ロボットの動作の強化学習を簡単におこなえます。

この際、解きたい問題をしっかり定義する必要がありますが、さまざまな環境で動かすことが可能なのも魅力です。

2.RLlib

RLlibは「Python分散実行ライブラリ」のサブパッケージです。

このライブラリの特徴は、高いパフォーマンスと汎用性の高いコンポーネントを備えている点です。

また、下記のような学習アルゴリズムを提供しています。

これらは、一部のアルゴリズムです。

さらに複数のフレームワークをサポートしているため、導入しやすいのも特徴です。

3.Keras-RL

keras-RLとはPythonで書かれているディープラーニングの実装ライブラリ。

シンプルな操作性で使いやすくに、比較的に低コストであるため、幅広い分野で活用されています。

そのため、機械学学習の知識が浅い人でも、容易に実装を試すことが可能です。

また、Keras-RLを使用するには「gymのインターフェース」が必要なので、あらかじめインストールしておきましょう。

強化学習の課題とこれから

強化学習は今後ますます注目を浴びる技術です。

しかし、下記2つををうまく融合していくことが課題となります。

現在では機械が人間のような思考をするようになるために、まだいくつかの段階が必要となる見込みです。

その段階の一つとして、現在のネットワーク社会に存在する高度なAI同士を協調させることは重要なテーマとなるようです。

まとめ：強化学習とはこれから益々精度の高まる可能性がある技術

本記事では、強化学習について解説しました。

強化学習の精度が高まれば、私たちの生活はより豊かなものになります。

今後どのように活躍をするのか、目が離せない技術です。

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