方策勾配法とは？初心者向けにわかりやすく解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

方策勾配法とは何か

方策勾配法は強化学習の世界でよく使われる代表的な手法の一つです。環境と相互作用するエージェントが、どの行動を選ぶかを確率分布として表現する「方策」を直接パラメータ化して最適化します。ここでいう方策とは、ある状態で取りうる行動の選択確率のことを指します。方策勾配法の目標は、長い目で見て得られる報酬の総和を最大化することです。

方策勾配法の基本的な考え方

方策勾配法では方策をパラメータ theta で表現します。例えば pi_theta(a|s) は状態 s のとき行動 a をとる確率です。エージェントはこの確率分布にしたがって行動を選び、環境からの報酬を受け取ります。最終目的は期待報酬 J(theta) を最大化することで、勾配上昇法を使って theta を少しずつ調整します。

重要な点は主に次の三つです。

1) 方策を直接操作するため、価値関数を必ずしも明示的に求める必要がない場面が多い点

2) 勾配の推定にはサンプルが必要で、推定の分散をどう抑えるかが重要な課題である点

3) ベースラインと呼ばれる補助的な値を使うと勾配推定の分散を大幅に減らせる点

REINFORCEという代表的なアルゴリズム

REINFORCEは最も基本的な方策勾配法の一つです。エピソードごとに環境との軌跡を収集し、その時点での勾配を計算してパラメータを更新します。直感的には、良い行動を選んだ場合には同じ状況でその行動を取りやすくするようにパラメータを調整する、という考え方です。実装は比較的シンプルですが、高い分散が課題となります。

方策勾配法の改善点と派生

分散を抑える工夫として基準値ベースの勾配推定、自己推定を活用する方法、アクタークリティック法などの派生があります。アクターは方策を出力する部分、クリティックは価値関数の見積もりを担当します。これらを組み合わせると学習が安定し、難しい環境でも良い性能を発揮しやすくなります。

表で比較してみよう

<th>手法名

特徴	長所	短所
REINFORCE	基本形の方策勾配	実装が簡単	高分散
アクタークリティック	方策と価値の同時推定	安定して学習しやすい	ハイパーパラメータが多い
ベースライン付き	勾配推定の分散低減	学習が滑らか	設計が難しい場合あり

方策勾配法を学ぶときのポイント

初めて学ぶときは方策の表現力をシンプルに保つことが大切です。例えば行動の選択肢が少ない環境ならパラメータの数を適切に抑えると学習が安定します。次にエピソードの長さと報酬のスケールをそろえること、探索と活用のバランスを取ることが重要です。

実務での活用の例

方策勾配法はゲームのエージェント設計やロボットの制御、推奨システムの探索的学習など、さまざまな現実の問題に適用できます。複雑な環境では、方策を表現するネットワークの設計や、学習率のスケジューリング、報酬設計が学習の成否を大きく左右します。

注意点と学習のコツ

学習を始めるときは、探索と活用のバランスを保つことが肝心です。過度な探索は学習を遅くしますが、適切な探索は局所解を避ける助けになります。正規化や報酬のスケーリング、適切な基準値の設定、モデルの過適合を防ぐ工夫なども重要なポイントです。最後に、初心者はまずREINFORCEの理解から始め、徐々にアクタークリティックなどの派生へと進むと理解が深まります

初心者向けのまとめ

方策勾配法は「行動の確率を直接学ぶ方法」です。価値関数を使う方法と比べて直感的に理解しやすい点がありますが、勾配推定の分散や探索の設計などの課題もあります。始めはREINFORCEの理解から始め、徐々にアクタークリティックなどの派生へと進むと理解が深まります。

方策勾配法の同意語

方策勾配法: 強化学習の手法の一つで、エージェントが方策を直接パラメータ化し、そのパラメータを勾配情報に基づいて更新して報酬を最大化する方法。
ポリシー勾配法: 英語の Policy Gradient を日本語表記にした別名。一般的に同じ概念を指す表現。
方策勾配アルゴリズム: 方策勾配の考え方を実装・適用するアルゴリズムという意味の表現。
ポリシー勾配アルゴリズム: 同義の表現で、アルゴリズムという語を付けた言い換え。
方策最適化勾配法: 方策を最適化する目的の勾配ベース手法という意味の類義表現。
ポリシー最適化勾配法: 同義の別表現で、ポリシー最適化と勾配法の組み合わせを指す。
方策最適化アルゴリズム: 方策最適化を目的とした勾配法のアルゴリズムという意味の表現。
ポリシー最適化アルゴリズム: 同義の別表現で、英語表記のニュアンスを取り入れた言い換え。
政策勾配法: 漢字表現の別表記。意味は方策勾配法と同じ。
政策勾配アルゴリズム: 漢字表現＋アルゴリズムの組み合わせで、同義に用いられる表現。

方策勾配法の対義語・反対語

価値ベース法: 方策勾配法が方策を直接パラメータ化して勾配で最適化するのに対し、価値ベース法は状態価値関数や行動価値関数を学習して、それに基づいて方策を間接的に決定するアプローチです。代表例として Q-learning や Deep Q-Networks（DQN）があります。
価値反復法: 価値関数を繰り返し更新して最適な方策を得る、古典的な動的計画法の一種です。方策勾配法とは異なり、勾配に依存せず価値のアップデートを中心に進めます。
方策反復法: 評価と改善を交互に繰り返して最適方策を求める方法。勾配を使わず、離散的なステップで方策を改善する点が特徴。
モデルベース法: 環境のモデルを使って計画・評価・学習を進めるアプローチです。方策勾配法のモデルフリー性と対照的に、環境を推定して他の手法を導くことを狙います。
ランダム方策: 学習前の基準となる、無作為に選ばれる方策です。学習の比較対象や初期探索の参考として使われることがあります。
Q-learning: 価値ベース法の代表的なアルゴリズム。状態-行動価値関数を学習して最適な方策を導きます。

方策勾配法の共起語

強化学習: エージェントが環境と相互作用し、報酬を最大化する方策を学ぶ人工知能の分野
方策ネットワーク: 行動選択の確率分布を出力するニューラルネットワーク（政策ネットワーク）
勾配推定: パラメータの勾配を推定して最適化する手法。方策勾配法はこの勾配を用いて方策を更新する
ロス関数: 最適化の目的関数。方策勾配法ではJ(θ)を最大化するようにパラメータを更新
確率分布: 行動選択の確率分布を表す。例: Softmax, Gaussian
REINFORCE: 最も基本的な方策勾配アルゴリズム。報酬割引和に基づく勾配をMonte Carloで推定
アクタークリティック: 方策（アクター）と価値評価（クリティック）を同時に学習する手法
深層強化学習: ニューラルネットワークを使って近似を行う強化学習の総称
方策勾配定理: 方策のパラメータの勾配をQ/Vと結ぶ理論式
TRPO: Trust Region Policy Optimization。更新を信頼域内に制限する安定化手法
PPO: Proximal Policy Optimization。クリッピングなどで安定更新を実現
オンポリシー: 同じデータを用いて方策を更新する学習設定
オフポリシー: 別データセットを使って方策を更新する学習設定
アクタークリティック手法: アクターとクリティックを分離して学習する代表的な枠組み
DDPG: Deep Deterministic Policy Gradient。連続アクションのオフポリシー方策勾配法
SAC: Soft Actor-Critic。エントロピー正則化を組み込んだ安定なオフポリシー方策勾配法
近似/ニューラルネットワーク: 関数近似としてニューラルネットワークを使うことが多い
報酬設計: エージェントが何を最適化するかを決める報酬の設計
割引率 gamma: 未来報酬の現在価値を決める割引係数
アドバンテージ: 基準の価値との差を表す指標。勾配の推定に用いられる
価値関数: 状態価値V(s)や行動価値Q(s,a)の推定
Q関数: 状態と行動の組み合わせの価値を表す関数
ログ確率: 行動の確率の対数。方策勾配の勾配計算に現れる
サンプル効率: データの有効活用の度合い。方策勾配法の改善点の一つ
探索と利用: 新しい行動を探るか、既知の良い行動を選ぶかのトレードオフ
ハイパーパラメータ: 学習率や割引率など、学習に影響する設定値
バッチ更新: 複数サンプルをまとめて更新する手法
オンライン更新: 各ステップごとに更新する手法
ガウス分布/正規分布: 連続アクションの確率分布の例
ソフトマックス: 離散アクションの確率分布を出力する関数
クリッピング: PPOの安定更新手法の一つ
モンテカルロ法: 報酬の見積りに用いられるサンプル法の総称

方策勾配法の関連用語

方策勾配法: 強化学習の手法の一つで、エージェントの行動方針（方策）をパラメータ化し、報酬を最大化するように方策のパラメータを直接更新する方法。
政策勾配法: 方策勾配法と同義の表記の揺れ。初心者向けには同じ意味として扱われることが多い。
REINFORCEアルゴリズム: モンテカルロ法に基づく基本的な方策勾配法。エピソード全体の報酬を使って方策を更新するアルゴリズム。
アクタークリティック法: 方策（アクター）と価値（クリティック）を同時に学習する手法。方策と価値推定を組み合わせる。
A2C: Advantage Actor-Critic の同期版。複数の推定を同期させて学習を安定化させる手法。
A3C: Asynchronous Advantage Actor-Critic。複数のスレッドで並行学習を行い、学習効率と安定性を向上させる。
PPO: Proximal Policy Optimization。方策の更新幅を制限して学習の安定性を高める現代的な手法。
TRPO: Trust Region Policy Optimization。KLダイバージェンス制約を用いて大きな更新を抑える古典的手法。
DDPG: Deep Deterministic Policy Gradient。連続アクション空間向けの深層方策勾配法。挙動は決定的なポリシー。
DPG: Deterministic Policy Gradient の略。決定的ポリシーを最適化する方策勾配の基礎。
方策勾配定理: 方策勾配法の理論的基盤を表す定理。パラメータを微分して報酬を最大化する導出を示す。
ログ確率勾配: 行動の対数確率の勾配を用いて報酬最大化を行うテクニック（スコア関数トリック）。
アドバンテージ: 現在の行動が平均的な期待値よりどれだけ良いかを示す指標。方策勾配推定で重要。
アドバンテージ推定: アドバンテージ関数を近似・推定する手法。GAE などと組み合わせてバリアンスを低減。
GAE: Generalized Advantage Estimation。アドバンテージ推定を滑らかにして勾配推定を安定化させる手法。
値関数: 状態価値 V(s) や行動価値 Q(s,a) を推定する関数。方策勾配と併用して学習を支える。
Value-function近似: 価値関数をニューラルネット等で近似する手法。深層強化学習の要素。
ベースライン: アドバンテージ推定の分散を抑える基準値。学習の安定性向上に寄与。
バリアンス低減: 推定のばらつきを下げる技法の総称。GAE やベースラインなどが含まれる。
エントロピー正則化: ポリシーの探索性を高めるためにエントロピーを正則化項として追加する手法。
エントロピー: ポリシーの不確実性を測る指標。高いほど探索が活発になる。
ソフトマックスポリシー: アクション選択確率をソフトマックス関数で決定する代表的な方策。
確率的ポリシー: 行動を確率的に選ぶポリシー。方策勾配法は通常このタイプを対象とする。
オンポリシーとオフポリシー: 現在のポリシーに基づくデータだけを使う学習（オンポリシー）と、別のポリシーのデータを再利用する学習（オフポリシー）の区別。
KLダイバージェンス制約: ポリシー間の差を制限する指標。TRPO/PPO で用いられる。
クリッピング手法: PPO で用いられる、ポリシー更新の幅をクリップして安定化させる技法。
連続アクション空間対応: DDPG/DPG のように連続値のアクションを扱える方策勾配法の特性。
深層強化学習: 深層ニューラルネットを用いて方策・価値を近似する強化学習の総称。
モンテカルロ方策勾配: エピソード単位で報酬を使って方策を更新する古典的な手法。