「Sim2Real（シム・トゥ・リアル）のパフォーマンスギャップ」とは？

こんにちは。ゆうせいです。
今回は、強化学習やロボティクスの世界でとても重要な概念、
「Sim2Real（シム・トゥ・リアル）のパフォーマンスギャップ」について解説します。

これから現実世界で使えるAIを作っていきたい新人エンジニアの方にとって、
この「Sim2Realギャップ」が何を意味し、どう対処すべきかを理解することは非常に重要です！

Sim2Realとは？

Sim2Real（Simulation to Reality）の略

「シミュレーションで学習したモデルを、現実世界にそのまま使いたい！」
というアイデアのことです。

たとえば：

• 自動運転を仮想空間で学習
• ロボット操作を物理シミュレーターで学習
• 倒立振子やロボットアームを仮想環境で訓練

→ でも実際の車やロボットに乗せると動かない！？
これが Sim2Real のギャップ（ズレ）問題です。

Sim2Realパフォーマンスギャップとは？

シミュレーション上で良いパフォーマンスだったモデルが、現実ではうまく動かない現象
これを 「Sim2Real パフォーマンスギャップ」と呼びます。

なぜギャップが生まれるの？

原因は、シミュレーションと現実の間にある「環境の差」です。
代表的な要因を整理してみましょう。

図でイメージ！

[Simulation Environment]
   ↑ 学習   ↓ 適用
[Reality Environment]
    ↓ パフォーマンス低下

→ 同じモデルなのに、現実では期待どおり動かない！

数式でざっくり表すと？

強化学習での目標は、方策 を学習して、期待報酬を最大化すること：

でも、現実環境 は異なるため、実際の期待報酬は：

→ パフォーマンスにギャップが生じる！

ギャップを埋めるアプローチ

① ドメインランダマイゼーション

• シミュレーションの環境パラメータをランダム化
• あらゆる状況に強いモデルを作る

例：摩擦・重力・センサー精度をバラつかせて学習

② ドメインアダプテーション

• シミュレーションと現実の「違いを埋める変換」
• 特に視覚情報のスタイル変換（GANなど）が多い

③ Sim2Real Fine-tuning

• 現実で少しだけ再学習することで対応（微調整）
• 実データは少なくて済むが、現場のラベル作成が必要

④ リアリスティックなシミュレーション

• フィジクスや光学をできるだけ忠実に再現する
• ただし開発コストが高い！

覚え方のコツ！

✅ Sim2Realギャップ =「理想と現実のズレ」

• シミュレーションで強い → 理想
• 現実世界で動かない → 現実

→ このギャップを埋めるには「現実に近づける or 強くする」工夫が必要！

今後の学習の指針

Sim2Realのギャップを理解できたら、次にこんなテーマを深掘りしてみましょう：

1. ドメインランダマイゼーション vs アダプテーションの違いと選び方
2. 視覚的ギャップ（画像スタイル）を埋めるためのCycleGANなどの技術
3. Sim2Real実験用フレームワーク（Isaac Gym, Habitat, Unity MLなど）を試す
4. 現実デバイス（JetBot, TurtleBot など）での微調整の実践

現実世界に出すAIは、“机上の空論”を超えなければなりません。
Sim2Realギャップはその最前線の課題。
今後のロボティクスや自律エージェント開発において、知っておくべきキーワードです！

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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！
この記事に間違い等ありましたらぜひお知らせください。

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