【第7話】AIはどうやって学ぶの？試行錯誤から学ぶ「強化学習」のしくみをやさしく解説

まずは基本から：強化学習ってどんな考え方？

何かが上手にできるようになるまでには、たいてい失敗を重ねながら少しずつコツをつかんでいくものです。たとえば、自転車に初めて乗ったときのことを思い出してみてください。最初はバランスが取れずに転んでしまったり、ペダルのこぎ方がわからなかったりしたかもしれません。でも、何度も挑戦するうちに「こうすればうまくいく」という感覚が自然と身についてきましたよね。

この「やってみて、うまくいったらその方法を覚える」という流れこそが、AIの世界でいう「強化学習（Reinforcement Learning）」の基本的なしくみです。

どうやって学ぶ？AIが行動を選ぶしくみ

強化学習では、AIがある環境の中でさまざまな行動を試し、その結果として得られる「報酬」を手がかりに、自分にとって最も良い行動パターンを見つけていきます。

ここでいう「環境」とは、AIが活動する舞台のようなもの。「行動」はその中でAIが選ぶ選択肢、「報酬」はその行動によって得られるごほうびです。たとえばゲームなら、高得点を取ることが報酬になりますし、自動運転車なら、安全に目的地へ到着することが報酬になります。

この方法では、AIは最初から正解を知っているわけではありません。むしろ、「やってみないとわからない」状態からスタートします。だからこそ、多くの試行錯誤を重ねながら、「これはうまくいった」「これは失敗だった」と結果を見て判断し、自分なりの戦略やルールを作っていくのです。

この点は、「正解データ」をもとに学ぶ教師あり学習や、「データ同士の関係性」を探る教師なし学習とは異なる特徴です（これらについては別の記事で詳しく紹介します）。

実際にはどこで使われている？活用例と課題

強化学習が実際に活躍している場面として有名なのは、囲碁やチェスなどのボードゲームです。特に注目されたのは、Google傘下のDeepMind社が開発したAlphaGoというAI。人間のトップ棋士にも勝利したことで、大きな話題となりました。このAlphaGoもまた、数えきれないほど対局を繰り返す中で、「どう打てば勝ちにつながるか」を自分自身で見つけ出していったのです。

最近では、自動運転技術にも強化学習が使われ始めています。信号や歩行者など複雑な状況に対応しながら、安全かつスムーズに走るためには、「今、この瞬間どう動けばよいか」を即座に判断する力が求められます。その判断力を育てるためにも、このような試行錯誤型の学び方は非常に効果的なのです。

ただし、この方法には課題もあります。一つは「失敗しても問題ない環境」が必要だということ。本番さながらの場面で自由に試させるわけにはいかないケースも多いため、安全なシミュレーション空間など工夫された練習場所が欠かせません。

もう一つ重要なのは、一度身につけた知識や経験を、新しい状況でも活かせるようになることです。この力は「汎化（はんか）」と呼ばれます。つまり、「特定の場合だけうまくできる」のではなく、「似たような別の場合でも応用できる」ようになることが求められるわけです（この点については次回の記事で詳しくお話しします）。

人間にも通じる？強化学習という“経験”の力

「強化学習」という言葉だけを見ると、少しかた苦しく感じるかもしれません。でも、その本質は私たち人間の日常的な学び方によく似ています。「これはうまくできた」「これは失敗だった」と経験から気づきを得て、自分だけのやり方やコツを見つけていく――そんなプロセスこそ、人間にもAIにも共通する成長の形なのです。

私たちも日々、小さな成功体験や失敗から多くを学んでいます。そう考えると、強化学習とはコンピュータにも“経験”という財産を与えてあげる仕組みとも言えるでしょう。その姿勢に少し親しみすら感じられてきませんか？

次回は、この「経験」を新しい場面でも活かすために必要となる力――「汎化（はんか）」についてお話しします。AIがどんなふうに応用力を身につけているのか、一緒にその秘密を探っていきましょう。