強化学習とは、エージェントが環境の中で行動し、得られた報酬を最大化するように学習する機械学習の手法です。正解ラベルを直接教えるのではなく、試行錯誤の結果として「良い行動」を身に付ける形になります。
強化学習では、状態（状況）に対して行動を選び、報酬を受け取る流れを繰り返して方策（行動のルール）を更新します。短期的な報酬だけでなく、将来の報酬も見込んで判断する設計が多いでしょう。探索と活用のバランスをどう取るかが性能を左右しやすいです。
具体例として、広告の入札や配信配分を状況に応じて調整し、獲得効率を高める最適化に使われます。製造や物流では、設備制御や配車のように手順が複雑な意思決定を自動化する用途もあります。実務では、報酬設計が不適切だと望まない行動を学ぶため、評価指標と安全面を含めて設計する必要があるでしょう。
