モデルベースとは、対象とする環境やシステムの振る舞いを表す内部モデルを構築し、それを利用して予測や意思決定、制御を行うアプローチです。機械学習や強化学習の分野で広く用いられ、少ない試行回数で効率的に学習できる利点がある一方、モデルの精度が全体の性能を左右するという特徴があります。
モデルベースとは
モデルベースとは、対象環境の動作規則や物理法則などを模した内部モデルを作成し、その予測に基づいて行動計画や推論を行う手法のことです。
詳しく解説
モデルベースの手法は、強化学習や制御工学、推論システムなどで重要な役割を果たします。強化学習におけるモデルベース手法では、エージェントが行動した際の結果である状態遷移や報酬を予測する環境モデルを内部に学習・保持します。これにより、実環境で何度も失敗を繰り返すことなく、内部モデル上でシミュレーションを行って最適な方策を探索できます。実機ロボットの制御のように実環境での試行コストやリスクが高い場面において、データ効率を大幅に向上させられる点が大きな強みです。
具体例・使われ方
自動運転やロボットアームの制御において、物理法則を考慮した環境モデルを用いて衝突リスクを事前に予測しながら動作を計画するケースが挙げられます。また、囲碁やチェスなどのゲームAIにおいて、盤面の先読み（シミュレーション）を行いながら最善手を判断するアルゴリズムもモデルベースの代表例です。
似た用語との違い
対比される概念としてモデルフリーがあります。モデルフリー手法は環境の予測モデルを作らず、試行錯誤を通じて得られた経験から直接行動や価値を学習します。モデルフリーは環境モデルの設計が不要で複雑な環境にも適応しやすい反面、膨大な試行データが必要です。一方のモデルベースは、少ないデータで効率的に学習できますが、内部モデルの構築が必要です。
注意点
内部モデルが現実の環境と乖離している場合（モデル化誤差）、シミュレーション上では最適と判断された行動が実環境では深刻な失敗を引き起こすリスクがあります。また、環境が非常に複雑で変化が激しい場合、高精度なモデルを構築すること自体が難しく、計算コストが増大する点にも留意が必要です。