はじめに

AIの進化において、深層強化学習（Deep Reinforcement Learning）は非常に注目されている分野だ。
G検定でもたびたび出題されており、応用例や関連技術を理解しておくことが合格への近道となる。

本記事では、実際のG検定過去問を取り上げ、「深層強化学習がどのような課題に使われるのか」について深掘りしていく。

深層強化学習とは？

深層強化学習とは、強化学習とディープラーニング（深層学習）を組み合わせた学習手法のこと。
エージェント（AI）がある環境内で行動し、報酬を得ながら最適な行動戦略（ポリシー）を学んでいく。
ここにニューラルネットワークを導入することで、複雑な状況判断や大規模な状態空間にも対応可能になる。

代表的な例としては、以下が挙げられる。

• アルファ碁による囲碁の学習
• ゲームプレイ（例：Atari、Dota2）
• ロボット制御や自動運転

問題その1

G検定の過去問から、実際に出題された問題を見てみよう。

深層強化学習で学習する課題として、最も適切な選択肢を選べ。

選択肢

1. 機械翻訳の学習
2. 画像識別の学習
3. 自動運転アルゴリズムの学習
4. 文字認識の学習

正解は「3. 自動運転アルゴリズムの学習」

なぜ「自動運転アルゴリズムの学習」が正解なのか？

深層強化学習は、「環境に応じて報酬を得るための行動を選択する」ことが本質だ。
自動運転は、まさにこの定義に合致する。車は周囲の状況（信号、歩行者、障害物など）を観察し、その都度最適な操作（加速、減速、停止、回避など）を選ぶ必要がある。
これは状態（環境）と行動（選択肢）からなる強化学習の枠組みにぴったりと当てはまる。

他の選択肢が不正解である理由

G検定対策として重要なのは、「なぜ他の選択肢が間違っているのか」を明確にすることだ。
それぞれの技術がどのようなAI手法に分類されるかを整理しよう。

これらはすべて「正解データ」が存在するため、教師あり学習に分類される。
一方、自動運転は「こうすれば必ず正解」とは限らず、環境に応じた動的な意思決定が求められる。
だからこそ、深層強化学習が有効なアプローチになるのだ。

深層強化学習の実用例

G検定対策だけでなく、実務レベルでも深層強化学習は様々な分野で応用されている。以下はその一例だ。

1. 自動運転車の制御

TeslaやWaymoなどが取り組む自動運転では、道路状況や交通ルールに応じて最適な運転操作を学習する必要がある。
シミュレーション環境で試行錯誤を重ね、報酬に基づいて安全かつ効率的な運転を習得する。

2. ドローンの飛行制御

障害物回避や目的地への到達といった複雑な飛行制御にも活用されている。
状況判断と行動選択の繰り返しにより、未知の環境でも柔軟に対応できるようになる。

3. ロボットアームの動作最適化

工場や倉庫で使われるロボットアームも、深層強化学習によって効率的な動作を自律的に学ぶことができる。

まとめ

G検定では、「どのAI技術がどの課題に適しているのか？」を理解することが重要になる。
深層強化学習は、正解が明示されていない問題に対して試行錯誤で最適な行動を学ぶための技術だ。

✅ 選択肢の中で、深層強化学習に最も適しているのは「自動運転アルゴリズム」
✅ 機械翻訳・画像認識・文字認識は、正解がある教師あり学習の範囲
✅ 自動運転のような動的環境下での意思決定には強化学習の活用が不可欠

この知識をもとに、他のG検定問題でも応用力を発揮していこう。