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田中専務

拓海先生、最近部下から「オフライン強化学習って導入すべきだ」と言われて困っております。何が新しいのか、投資対効果の観点でざっくり教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。結論を先に言うと、今回の研究は限られた過去データでも「より安全に」「柔軟な方針（policy）で」学べる仕組みを示した点が大きな前進です。投資対効果で言えば、データを最大限に使って現場での試行回数を減らせる可能性がありますよ。

田中専務

それは要するに現場で危ない試行を減らして、過去の記録から安全に学べると。だが現場のデータは偏っていることが多い。そこはどうするのですか。

AIメンター拓海

その点がまさに要の技術です。まず用語を一本化しておくと、Offline Reinforcement Learning (Offline RL) オフライン強化学習とは、過去に集めたデータだけで行動方針を学ぶ手法です。今回のアプローチは、その

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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