機械学習の強化学習とは？メリットデメリットや活用例を紹介

強化学習とは機械学習の一つの領域であり、モデルが「良い行動」を学習していくことから昨今その技術に注目が集まっています。記事では、機械学習の強化学習についての基礎知識とともに、メリットデメリットを踏まえた上で活用例を紹介します。

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強化学習とは？

強化学習は機械学習の領域に分類されますが、具体的にはどのようなものなのでしょうか。ここでは、強化学習の基礎知識や、学習手法についてそれぞれ紹介します。

機械学習の一種

強化学習は、「環境」と「エージェント」という2つの要素からなるシステムにおいて、「エージェント」が「環境」の中で最もよく振る舞うように学習する手法です。

「環境」は、「エージェント」の行動によって与える報酬を変化させます。「エージェント」は「環境」の中で最も多く報酬が得られるような振る舞いを、試行錯誤しながら学習します。

機械自身でデータを集める

従来の機械学習では人手でデータ収集を行うことで教師データを作成しなければなりませんでしたが、強化学習では環境を用意することでデータを自ら獲得することができます。

強化学習以外の機械学習手法

強化学習以外の機械学習手法には、「教師あり学習」「教師なし学習」「深層強化学習」「半教師あり学習」があります。ここからは、それぞれの内容について紹介します。

教師あり学習

教師あり学習は、正解のデータが用意されており、正しい出力ができるように入力データの特徴やルールを学習していく手法です。教師あり学習はさらに、既存のデータをもとに、タスクごとに設定されたいくつかのクラスに識別する「分類」と、連続する値を予測する「回帰」に分けられます。

教師なし学習

教師なし学習は、正解データなしで入力したデータの特徴やルールを学習して分析する手法です。データを与えることにより、データの構造、パターンなどを抽出しながらモデルを構築していきます。代表的な教師なし学習には、似た特徴を有するものを同じクラスに分類する「クラスタリング」があります。

深層強化学習

深層強化学習は、深層学習と強化学習を組み合わせた手法です。強化学習の手法の一つであるQ学習と深層学習を組み合わせたものを、DQN（Deep Q-Network）と呼びます。Q学習では、エージェントが次に行う行動における報酬の期待値をQ関数と呼ばれるもので表現しますが、DQNではこのQ関数をニューラルネットワークで予測します。

半教師あり学習

半教師あり学習は、少数のラベルのついたデータと大量のラベルのないデータが用意された際における学習手法です。この2種類のデータによって、少数のラベルのついたデータのみの教師あり学習よりも高い性能を得るために考案されました。一般に、ラベルのついたデータを大量に用意するのは大きな時間的・金銭的コストがかかるため、少ないラベルなしデータで効率良く学習する方法として注目を浴びています。

強化学習の主な流れ

強化学習の学習は、次の流れで行われます。本項目では強化学習の一つであるQ学習について、学習の流れに沿って紹介していきます。

1.行動を選んで実行する

強化学習では、良い結果が得られたときに、報酬が与えられます。各行動に対して、その行動を行うことで得られる報酬の総和の期待値をQ値と呼びます。もしモデルがこの各行動に対する「真のQ値」をすでに知っていれば、Q値が一番大きなアクションを選択し続ければ最適な行動をとり続けられることになります。そのため、強化学習とは、このQ値を予測する関数（Q関数）を推定するためのアルゴリズムと言い換えることができます。

強化学習エージェントは、まずQ関数を定義します（機械学習モデルであることが多いです）。そして、Q関数を基に行動を選択します。行動の選択手法にはεの確率でランダムに行動、それ以外の確率(1-ε) で最もQ値の高い行動を選択する手法である「ε-greedy選択」、Q値が高い選択肢の選択確率が高くなるよう選択確率の決定を行う「softmax行動選択」などから選べます。いずれの手法も、基本的にはQ値が高い行動を優先的に行います。

2.行動結果から新たな情報を得る

モデルは、選択した行動によって報酬がもらえたかどうか。または環境がどのように変化したかという新しい情報を獲得します。

行動結果から受け取った報酬を基に、Q値を更新します。更新するときには、実際に得られた報酬と元々のQ値との誤差をなるべく小さくするように更新していきます。

3.Q値が収束するまで繰り返す

あとは、上記1〜2で紹介した行動を繰り返していき、Q値が収束するまで繰り返したら、学習を終えます。

強化学習のメリット・デメリット

強化学習は、より人間の行動パターンに近い学習方法のため、多くの分野での活用が期待されています。学習には多くの時間と手間がかかりますが、メリットの多い学習方法です。

しかし反面、デメリットがあることも忘れてはいけません。ここでは、強化学習の代表的なメリット・デメリットを紹介します。

メリット1：未知の環境に適応できる

強化学習は、データ不足でも自ら結果を出すために学習できる点がメリットです。試行錯誤によって価値を最大化するため、環境さえ用意すればそれに対する正解データがなくても自動的に学習します。

例えば、将棋AIでは、駒の動きと王将を獲得したら報酬を与えるというルールを定めるだけで、学習が可能です。

メリット2：動作制御ができる

自ら最適な行動を探し出す強化学習は、センサーを搭載した産業機械・モーターで動く家電などの動作制御に活用できます。

例えば、家電ではお掃除ロボットが該当します。お掃除ロボットは、与えられた環境の中でどの場所をどのように掃除するかを自らで判断します。障害物をよける、汚れている場所を重点的に掃除する、といった行動が可能です。強化学習は、掃除のたびに変わる状況に応じ、常に最適な行動を取れるように設定されています。

メリット3：AIによるミスが軽減できる

機械学習はAIを支える重要な技術です。機械学習の学習を強化すれば、より緻密なデータの収集・分析ができます。強化学習での学習には多くの時間とデータが必要ですが、その分ミスや間違いのない結果の展開が可能です。

強化学習で得られるデータは正確性が高いため、医療機器や自動車の自動運転などの高度な機械・システムに活用されています。

デメリット：理解できない結果が出ることも

強化学習は機械自らが学習を進めるため、時には想定外の答えがはじき出されることもあります。人間が理解できないような行動を取ることもあり、しばしば人間側との理解度に相違も生まれます。そのため、性能改善時に手を加えるかどうか、調査することが難しくなる可能性もはらんでいます。

強化学習の活用例5選

強化学習は、さまざまな機械・システムに活用されている手法です。ビジネスへの活用はまだ少数ですが、人間の行動に近い学習を行うため、今後の発展が期待されています。

ここでは、実際に強化学習を活用している機械・システムを紹介します。

ゲームバランスの調整

強化学習は、将棋・囲碁・オセロなどのゲームに活用されています。ゲーム環境の中で「どうやったら最適な手が打てるか」の行動を検討し、勝利（報酬）に向けて学習します。複数人のプレイヤーがいる場合のゲームバランス調整にも、役立つ手法です。

活用例としては、囲碁対戦用の人工知能「AlphaGO」が有名です。AlphaGOは、囲碁の世界チャンピオンに勝利するほどの高い知能を持っています。

機械の高度自動制御

自動車・ロボット・エレベーターなど、機械の自動制御にも強化学習が活用されています。自動車の自動運転では、道幅の狭さや密集した交差点などの状況下において、どれだけ運転の精度が高められるかを強化学習で実験しています。狭い道路や車の往来が多い環境で、ぶつからないという報酬に向けて行動を決定する仕組みです。

また、強化学習はエレベーターの待ち時間短縮にも役立っています。特に高層ビルのエレベーターは長い待ち時間が課題です。強化学習で効率的な運行ルートを選択し、調整することで、待ち時間の短縮に成功しました。

レコメンド機能

インターネットやウェブでの広告にも強化学習が活用されています。ユーザーのクリック率をデータとして収集し、最適化しながら利益を高める手段です。

例えば、ユーザーのクリック率のデータを参考に、ユーザーが満足しそうなコンテンツを優先的に表示するのも強化学習の活用法です。どの広告が役に立ったかなどのデータを合わせることで、より的確なデータを導き出します。

スケジューリング

強化学習は、信号機の制御や目的に対する工場のリソース調整などにも活用されています。例えば、信号機の自動制御では、交通シミュレータを用いた実験が進められています。交通量の多い道路での信号時間短縮・バスの行動パターンなどにも活用されています。

また、製造工程で複数の機械が一定のスケジュールを決めて学習する場合、複数の仕事を各機械に配分することでスケジュール管理を行います。

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また、APIを介して接続できるので、既存のシステムもAI化できます。クラウド型のサービスで社内共有がしやすく、常に最新の技術を利用できることも魅力です。

まとめ

強化学習は、学習データでは予測できない未知の環境にも対応できます。2023年現在は、企業活動への導入事例は少数ですが、学習に時間がかかる・構築が難しいなどの課題が解決すれば、今後の導入も増加するでしょう。

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