マルコフ決定過程は、環境が確率的に変化する状況下で、エージェントが最大の報酬を得るための意思決定を数学的にモデル化した枠組みです。現在の状態のみに依存して次の状態が決まるマルコフ性を特徴とし、強化学習の理論的基礎となっています。
マルコフ決定過程とは
一言でいうと、将来の予測が現在の状態だけで決まるという前提のもと、最適な行動を選択し続ける仕組みを数式で表したものです。
詳しく解説
マルコフ決定過程は、状態、行動、遷移確率、報酬、割引率という要素から構成されます。エージェントが環境に対してある行動をとると、環境の状態が一定の確率で次の状態へと移行し、それに伴って報酬が与えられます。この過程における最大の特徴は「マルコフ性」であり、これは未来の状態確率が「過去の履歴」に関係なく、「現在」の状態のみに依存して決定される性質を指します。強化学習の多くのアルゴリズムは、この枠組みをベースにして最適な方策を学習します。
具体例・使われ方
自動運転車が道路状況や障害物の位置（状態）を認識し、アクセルを踏むやハンドルを切るなどの操作（行動）を行い、安全に目的地へ近づくことで報酬を得るケースなどで応用されます。また、囲碁やチェスなどのボードゲームにおいて、盤面の状況から次の最善手を選ぶ問題にも適用されます。
似た用語との違い
静的な環境での最適化問題や、過去のすべての履歴を考慮する必要がある確率過程とは異なり、マルコフ決定過程では「現在の情報だけで次の状態が予測できる」という点が大きな違いです。
注意点
現実世界の多くの複雑な問題では、完全なマルコフ性を満たすことが難しかったり、すべての状態遷移確率を正確に事前把握することが不可能であったりする限界があります。そのため、モデルフリーの強化学習アプローチなどを用いた近似が必要になるケースが多い点に注意が必要です。
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更新日時: 2026年8月29日 01:41