AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下に「観察データで学ぶ強化学習がいいらしい」と言われましてね。うちみたいにベテランの操作ログはあるけど、行動ラベルが揃っていないんです。これって本当に現場で使えますか？投資対効果が気になりまして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これはちゃんと現場を助けられる技術です。要点を3つで言うと、1) 行動ラベルがない「観察だけ」のデータでも学べる、2) 長い工程を小分けにするサブゴールを自動で作るので探索が効率化される、3) 既存のオンライン学習と組み合わせられる、ということですよ。
観察だけで学べると言っても、要するに人がやっている動画や状態記録をそのまま使うということですか。行動（アクション）ラベルがないのに、本当に動作を習得できるんですか。
その通りです。ただしポイントは「ただ学ぶ」ではなく「賢く使う」ことです。たとえば長い組立工程を一気に学ぼうとすると迷子になります。そこで論文は、観察データから到達しやすい中間地点＝サブゴールを作る仕組みを提案しており、これが探索の地図として機能するんです。
地図ですね。ですが当社の現場はノイズも多い。カメラがズレたり手順が個人差で違ったりします。それでも大丈夫でしょうか。データが汚れていると聞くと不安になります。
素晴らしい着眼点ですね！論文の評価でもノイズに対して頑健（ロバスト）だと示されています。理由は2点あります。1つ目はサブゴール生成に拡散モデル（Diffusion Model、拡散モデル）を使い、観察データの中から「実際に辿りやすい」経路を選ぶこと。2つ目は状態と目標の価値を見積もる関数（state-goal value function、状態–目標価値関数）を併用して、現場で実際に到達可能かを評価しながら学習するからです。
これって要するに、長い作業を短い区間に分けて、実際にやりやすい中間目標を自動で作るから現場で試せる、ということですか。そう聞くと導入の見込みが見えてきます。
その理解で正解ですよ。投資判断で見るべき点は3つです。1) 現場で取れている観察データの量と品質、2) サブゴールで分割した際に現場試験が行えるか、3) オンライン学習の形で少しずつ改善できる運用体制の有無です。これが揃えば短期的なPoC（検証）で効果を見積もれますよ。
なるほど。クラウドは使いたくないと言ってきた現場もありますが、まずは社内の閉域環境で小さく回してみることはできそうです。要は現場で試して効果が出れば段階的に広げる、という進め方ですね。
その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは既存データの棚卸しとサブゴール候補の簡単な可視化から始めましょう。失敗は学習のチャンスですから、段階的に改善していけますよ。
分かりました。では私の言葉でまとめます。観察だけのデータでも、中間ゴールを自動生成してそこに向かうやり方を学べば、長い作業でも現場で段階的に試せる。まずはデータの整理と小さな実験から始めて、効果を確認しながら広げる。これで進めます。
