はじめに

強化学習は、G検定においても重要なトピックのひとつであり、特に方策勾配法（Policy Gradient Method）に関する問題は頻出だ。

本記事では、G検定の過去問をもとに、「方策勾配法とは何か？」を整理しながら、誤解しやすいポイントを解説する。

Contents

方策勾配法とは？

強化学習における「方策（Policy）」とは、エージェントがどの状態でどの行動を選択するかを決めるルールのことを指す。
この方策を最適化する手法のひとつが、方策勾配法（Policy Gradient Method）である。

方策をパラメータで表現する
方策を何らかのパラメータ化された関数（例えばニューラルネットワーク）で表し、そのパラメータを更新することで学習を進める。
方策を直接学習する
価値ベースの手法（Q学習など）と異なり、方策そのものを最適化するため、連続的な行動空間にも適用しやすい。
方策勾配定理に基づいて計算される
方策勾配法では、「方策勾配定理（Policy Gradient Theorem）」に基づいて勾配を計算し、方策のパラメータを最適化する。

実際の試験で出題された問題を確認しよう。

問題:
強化学習の手法の1つとして利用されている、方策勾配法の説明として、最も不適切な選択肢を選べ。

✅ 正解は「2. 方策反復法の1つの手法である」

方策勾配法と「方策反復法（Policy Iteration）」は、名前が似ているため混同しやすい。
しかし、両者は異なる概念である。

方策反復法は、動的計画法に基づく強化学習の手法であり、次の2つのステップを繰り返す。

この手法は価値ベースのアプローチであり、方策を直接最適化する方策勾配法とは異なる。

選択肢	正誤	解説
方策をあるパラメタで表される関数とし、そのパラメタを学習することで、直接方策を学習していく	✅ 正しい	方策勾配法は、方策をパラメータ化し、そのパラメータを最適化する手法である。
方策勾配定理に基づき実装される	✅ 正しい	方策勾配定理（Policy Gradient Theorem）は、方策のパラメータを最適化するための基本理論であり、方策勾配法はこの定理を活用する。
モンテカルロ法を用いて学習する	✅ 正しい	モンテカルロ法を利用する手法（REINFORCEなど）があり、行動の報酬をサンプルベースで評価することで学習を進める。
方策反復法の1つの手法である	❌ 誤り	方策勾配法は、動的計画法に基づく方策反復法とは異なる。価値ベースではなく、方策を直接最適化する手法である。

方策勾配法は、実際のAIプロジェクトにおいてもさまざまな応用がある。特に以下のようなケースで有効だ。

特に、連続的なアクションが求められる場面では、Q学習などの価値ベースの手法よりも方策勾配法のほうが適していることが多い。

G検定では、方策勾配法に関する理解が問われることが多い。試験対策として、以下のポイントを押さえておこう。

✅ 方策勾配法とは？
– 方策をパラメータ化し、直接最適化する強化学習手法。
– 方策勾配定理に基づいて学習される。

✅ 誤解しやすいポイント
– 「方策反復法」とは異なり、動的計画法ではなく勾配最適化を利用する。
– モンテカルロ法を用いた学習も可能（例: REINFORCE）。

✅ 試験対策のポイント
– 方策勾配法と価値ベースの手法（Q学習、方策反復法）を明確に区別すること。
– 方策勾配法の具体的な応用例（ロボット制御、ゲームAI、金融取引）を理解する。

G検定の出題範囲は広いが、特に強化学習の基礎をしっかり押さえておくことで、合格への道が開ける。試験対策と実務の両方に活かせる知識として、しっかりと理解を深めておこう。