「ドメインランダマイゼーション（Domain Randomization）」とは？
山崎講師
こんにちは。ゆうせいです。
今回は、シミュレーションベースの強化学習やロボティクスで注目されている手法、
「ドメインランダマイゼーション（Domain Randomization）」について、名前の意味から仕組み・使われ方・メリット・注意点まで、新人エンジニアの方にもわかりやすく丁寧に解説していきます。
「ドメイン？ランダマイゼーションって何？」
「なんとなく“ランダムにする”って感じだけど、何を？なんで？」
そんな疑問を、言葉の意味から解きほぐして説明していきます！
結論！ドメインランダマイゼーションとは？
シミュレーション環境の条件（＝ドメイン）を意図的にランダムに変えながら学習する手法です。
現実との“ズレ”に強いモデルを作るために使われます。
名前の由来を理解しよう
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| ドメイン（Domain） | 「環境」「条件」「世界のルール」など、モデルが学ぶ“世界”そのもの |
| ランダマイゼーション（Randomization） | ランダム化、ばらつきを与える |
つまり、「学習する環境の条件をランダムにして、さまざまな状況に適応できるようにする」のが、Domain Randomization（ドメインランダマイゼーション）です。
どんな問題を解決するの？
たとえばロボットをシミュレーターで学習させて、いざ現実世界で動かそうとすると…
- ちょっとした摩擦の違い
- 照明やカメラの違い
- センサーのノイズ
によって、現実ではうまく動かない（Sim2Realギャップ）という問題が起こります。
これを解決するために：
「シミュレーションの段階から、現実に起こりうるばらつきを大量に与えて学習させておく」
という考え方が、ドメインランダマイゼーションなんです！
たとえ話で理解！
例：運転教習所で学ぶとき
- 教習所で「晴れた昼間、まっすぐな道路」だけで練習していたら…
- 実際に「夜の雨の高速道路」で運転するのは超むずかしい！
→ そこで最初から、
- 晴れ、雨、雪、夜、霧、工事中など、いろんな条件で練習しておく
これがドメインランダマイゼーションの考え方です！
何をランダムにするの？
| ランダム化する要素 | 例 |
|---|---|
| 物理パラメータ | 質量、摩擦係数、関節のばね係数など |
| センサーノイズ | カメラのブレ、LIDARの誤差など |
| 視覚的特徴（見た目） | 色、テクスチャ、照明条件など |
| レイアウトや障害物の配置 | 物体の位置、数、大きさ |
| 時間的ばらつき | フレームレート、遅延 |
これらを学習時に毎回変えてエージェントを訓練することで、汎化性能が高いモデルになります。
数式で表す考え方（ざっくり）
通常の強化学習では、ある固定の環境 
に対して最適な方策 
を求めます：
![\pi^* = \arg\max_{\pi} \mathbb{E}_{\tau \sim \pi, \mathcal{E}} [R(\tau)]](https://saycon.co.jp/wordpress/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-a0d1a219cba8bb972b99e4aead3df3aa_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
ドメインランダマイゼーションでは、ドメイン 
をランダムにサンプルして：
![\pi^* = \arg\max_{\pi} \mathbb{E}<em>{\mathcal{E} \sim \mathcal{D}} \left[ \mathbb{E}</em>{\tau \sim \pi, \mathcal{E}} [R(\tau)] \right]](https://saycon.co.jp/wordpress/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-225a6f188ed42e0b58295a196af921e9_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
つまり、「複数の環境にまたがって強くなるポリシー」を学習するという設計になります。
実際の応用例
| 分野 | 使い方 |
|---|---|
| ロボティクス | 現実ロボットへの展開（Sim2Real） |
| 自動運転 | 雨・雪・霧・夜など多様な環境での汎化 |
| ドローン制御 | 風・重量・機体バラツキに強い制御モデルの訓練 |
| コンピュータビジョン | 視覚特徴のバラつきに対応できるモデルの訓練 |
メリットと注意点
メリット
- 現実世界への汎化性能が高い
- 未知の状況でもロバストに動作するモデルになる
- シミュレーションだけで現実ロボットに適用できる可能性が上がる
注意点
- ランダム化の設計が難しい・手間がかかる
- ランダムすぎると学習が収束しない（ノイズ地獄）
- 現実の分布をうまくカバーできなければ逆効果
覚え方のコツ！
✅ ドメインランダマイゼーション＝
「世界をぐちゃぐちゃにして鍛える」
- ドメイン（世界） を
- ランダムに（ぐちゃぐちゃに） して
- 学習することで現実のバラつきにも強くなる！
今後の学習の指針
ドメインランダマイゼーションを理解したら、次は以下のテーマに挑戦してみましょう：
- Sim2Real（シミュレーションから現実へ）の課題と手法を学ぶ
- ドメインアダプテーションとの違いを整理する（あちらは「適応」）
- 実装フレームワーク（Isaac Gym, Mujoco, Unity ML）での活用例を調べてみる
- どこまでランダムにするのが適切か？を検証する（アブレーション分析）
シミュレーションと現実のギャップを乗り越える技術は、今後ますます重要になります。
ドメインランダマイゼーションは、その基本的かつ強力なアプローチの一つ。
名前の意味から仕組みまで、しっかり理解しておきましょう！
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投稿者プロフィール
- 代表取締役
-
セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
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