強化学習とは？ AIが「試行錯誤」で賢くなる仕組みを解説

By篠原まゆ 2026年2月22日2026年2月15日

囲碁でプロ棋士を打ち破ったAlphaGo、そしてChatGPTの回答品質向上――いずれも「強化学習」という技術が大きな役割を果たしています。教師あり学習や教師なし学習とは異なるユニークなアプローチを、わかりやすく解説します。

強化学習とは ― ひと言でいうと

強化学習とは、AIが「試行錯誤」を繰り返しながら、より良い行動を自ら学んでいく手法です。良い結果には「報酬」を、悪い結果には「ペナルティ」を与えることで、AIは報酬を最大化する行動パターンを獲得していきます。

子どもが自転車に乗る練習をするイメージが近いかもしれません。転んだら「痛い（ペナルティ）」、うまく乗れたら「楽しい（報酬）」。何度も試すうちに、バランスの取り方を体で覚えていきます。

ChatGPTの品質向上に使われた手法として知られる「RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）」は、まさにこの強化学習の応用です。人間がAIの回答を評価し、「この回答は良い」「この回答は不適切」というフィードバックを与えることで、AIの回答品質を段階的に改善していきます。

大規模言語モデルが単なる「次の単語の予測装置」から「人間にとって有用なアシスタント」へと進化できたのは、この強化学習の仕組みがあったからです。

強化学習は、最適な意思決定が求められる場面で力を発揮します。広告配信の最適化（どのタイミングでどの広告を出すか）、在庫管理の最適化（いつどれだけ発注するか）、ロボットの制御（倉庫内での最適な移動経路）などがその例です。

ただし、強化学習は教師あり学習に比べて導入の難易度が高く、試行錯誤の「環境」をシミュレーションで構築する必要があるため、すべての課題に適しているわけではありません。

強化学習は「報酬とペナルティによる試行錯誤で、最適な行動を学ぶ手法」です。ChatGPTの進化を支えた技術でもあり、今後さらにビジネスへの応用が広がることが期待されています。