強化学習の種類とは？新人エンジニアのためのやさしい分類解説

2025年7月20日 2025年7月20日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

今回は、強化学習の種類（タイプ）について、新人エンジニアでも理解できるようにわかりやすく解説します！

「強化学習って、Q学習とかA3Cとか、いろんな名前が出てきてわけわからん！」
そんなあなたのために、まずは全体の地図を描いてから、各アルゴリズムの立ち位置を説明していきますね。

強化学習とは？

そもそも強化学習（Reinforcement Learning）とは、試行錯誤を通じて最適な行動を学ぶAIの学習方法です。

高校生でもわかる例で言えば：

「ゲームのプレイヤーが、何度もプレイしてコツをつかんでいく」のが強化学習です！

強化学習の分類図

まずは全体の構造を見てみましょう！

強化学習
├── モデルベース（Model-based）
│   └── モデルを使って将来を予測してから行動を決める
└── モデルフリー（Model-free）
    ├── 価値ベース（Value-based）
    │   └── 行動の価値を計算して選ぶ（例：Q学習）
    └── 方策ベース（Policy-based）
        └── 方策（行動の確率分布）を直接学ぶ（例：REINFORCE）
        └── アクター・クリティック（Actor-Critic）
            └── 価値と方策の両方を使う（例：A2C, A3C, PPO）

モデルベース vs モデルフリー

モデルベース（Model-based）

環境のルールを内部で予測モデルとして学習または使用します。
例：チェスAIが先の手を計算するようなもの

メリット：計画的・少ない試行回数でOK
デメリット：環境モデルが正確でないと使いづらい

モデルフリー（Model-free）

環境モデルは作らず、直接行動と報酬の関係から学ぶ
実際の強化学習の多くはこのタイプ！

ここからさらに2つに分類されます。

価値ベース（Value-based）

状態や行動の価値（value）を推定して行動を選ぶ方法です。

最も有名なのが：

Q学習（Q-Learning）

状態 $s$ と行動 $a$ に対して、どれだけ良いかを数値で表したものを Q値と呼びます。

更新式の一例：

$Q(s, a) \leftarrow Q(s, a) + \alpha (r + \gamma \max_{a'} Q(s', a') - Q(s, a))$

ここで：

$\alpha$ ：学習率
$\gamma$ ：割引率
$latex $r$：報酬
$s'$ ：次の状態
$a'$ ：次の行動

Deep Q-Network（DQN）

Q学習をニューラルネットワークで拡張したものです。

メリット：

難しい環境でも動く
実装も比較的わかりやすい

デメリット：

離散行動しか扱えない
高次元状態に弱いこともある

方策ベース（Policy-based）

「価値を計算してから選ぶ」のではなく、直接、行動の確率分布（方策）を学習する手法です。

REINFORCE（ポリシー勾配法）

行動ごとの報酬をもとに、良い行動が出やすいように方策を調整します。

損失関数の一例：

$L = - \log \pi(a|s) \cdot R$

$\pi(a|s)$ ：方策（行動の確率）
$R$ ：報酬の総和

メリット：

連続値の行動が扱える
方策が確率的なので探索がしやすい

デメリット：

分散が大きく、学習が不安定

アクター・クリティック（Actor-Critic）

方策（Actor）と価値（Critic）を同時に学習するハイブリッド型です。

よくある例：

アルゴリズム	特徴
A2C（Advantage Actor-Critic）	同期型。安定的だが計算が重い
A3C（Asynchronous A2C）	非同期で高速。分散処理向き
PPO（Proximal Policy Optimization）	改善された安定性と効率性。実用性が高い

種類別まとめ表

種類	代表的な手法	特徴	向いているタスク例
モデルベース	Dyna-Q, MBPO	計画的、データ効率が高い	自動運転、ロボット制御
価値ベース	Q学習、DQN	実装しやすい、安定性あり	ゲーム、ルールが明確な環境
方策ベース	REINFORCE	連続行動が可能、探索しやすい	ロボットアーム、最適化系
アクタークリティック	A2C、A3C、PPO	実用性高、最新手法の多くがここ	シミュレーション、リアルタイム制御

どの手法を選ぶべき？

「どれを使えばいいかわからない…」

そんなときは、次のように考えると良いですよ。

まずはQ学習やDQNで基礎を学ぶ
連続的な行動ならPPOやA3Cを検討
高性能・安定性重視ならPPOがおすすめ！

今後の学習の指針

強化学習の種類を理解したら、以下のステップに進んでみてください！

実際にDQNやPPOを動かしてみる（例：OpenAI Gym）
報酬設計の難しさについて考える
模倣学習（Imitation Learning）との比較
実問題（ゲーム、ドローン、物流）への応用事例を学ぶ

強化学習は、「地図を描いてから探索する」ことが大切です。
ぜひ、自分だけのアルゴリズムの旅をはじめてみてください！

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

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。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
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