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クラウド

止まらないシステム:ホットスタンバイの仕組み

私たちの暮らしは、様々な情報技術に支えられています。会社での仕事、役所での手続き、友人との連絡など、あらゆる場面で情報機器が使われており、これらの機器が正常に動き続けることはとても大切です。もしシステムが止まれば、仕事が進まなくなり、経済的な損害が出るだけでなく、私たちの日常生活にも大きな支障をきたすでしょう。 そのため、システムの信頼性を高め、問題が起きてもサービスを続けられるように、様々な工夫が凝らされています。その重要な対策の一つが、ホットスタンバイシステムです。これは、予備のシステムを常に動かしておくことで、メインのシステムに不具合が生じた際にすぐに切り替えられるようにする技術です。まるで舞台裏で代役の俳優が常に準備しているようなものです。もし主役が演じられなくなったら、すぐに代役が舞台に出てきて、観客は演技の中断に気付くことさえありません。 ホットスタンバイシステムもこれと同じように、メインシステムに何かあれば、すぐに予備システムがその役割を引き継ぎます。そのため、利用者はシステムが切り替わったことに気付かないことがほとんどです。このおかげで、サービスを中断することなく、安定して提供し続けることができます。 しかし、ホットスタンバイシステムにも費用がかかるという欠点があります。予備のシステムを常に動かしておくには、機器の購入費や電気代など、様々な費用がかかります。また、二つのシステムの情報を常に一致させておく必要があり、維持管理にも手間がかかります。それでも、システム停止による損失を考えると、ホットスタンバイシステムは大変重要な技術と言えるでしょう。本稿では、このホットスタンバイシステムの仕組みや利点、欠点について、さらに詳しく説明していきます。
WEBサービス

ポップアップ:利点と欠点

画面に突然現れる小さな窓、それがポップアップです。ホームページを見ていると、メインの画面とは別に、小さな窓がひとりでに現れることがあります。この小さな窓のことを、ポップアップと呼びます。新しい画面やタブが開いて表示されることもあれば、今見ている画面の一部に現れることもあります。 ポップアップの現れ方には種類があります。何もしていないのに自動的に表示されることもあれば、ホームページ上の特定の文字列や絵記号を押した時に表示されることもあります。 ポップアップに表示される内容も様々です。例えば、お店のお買い得情報や割引券、最新の出来事のお知らせ、ホームページの使い方の説明、使っている道具の最新版情報など、実に様々な情報がポップアップで伝えられます。 ポップアップは、伝えたい情報を目立たせる、見ている人の気を引くといった点で非常に役立つ手段です。しかし、見せ方によっては、見ている人がホームページを見づらくしてしまうこともあります。そのため、ポップアップを適切に作って、使い方を工夫することが大切です。表示される回数や大きさ、内容など、見ている人にとって邪魔にならないように配慮する必要があります。そうでないと、せっかくの情報も逆効果になってしまうかもしれません。
ビジネスへの応用

ポジショニングマップ:競争優位を視覚化

位置取り図とは、市場における自社商品や競合商品の立ち位置を視覚的に捉えるための図です。縦軸と横軸にそれぞれ異なる商品の性質を設定し、二次元の平面上に各商品を配置することで、市場における立ち位置や競合との関係性を分析できます。 例えば、横軸に「価格」、縦軸に「品質」を設定するとします。低価格・低品質の領域には、手軽さを売りにした商品が集まるでしょう。一方、高価格・高品質の領域には、高級志向の商品が位置することになります。自社商品と競合商品をこの図に配置することで、価格と品質という二つの軸における自社の立ち位置と、競合との関係が明確になります。 この図を活用することで、自社商品の長所や短所、競合との違いがはっきりと見えてきます。例えば、自社商品が競合商品と比べて価格が高いにも関わらず、品質では劣っている場合、価格設定を見直す必要があるかもしれません。あるいは、品質は高いものの、価格も高いため顧客層が限られている場合は、より幅広い顧客層を取り込むための低価格帯商品の開発を検討する必要があるかもしれません。このように、位置取り図は、効果的な販売戦略を立てるための手助けとなります。 さらに、位置取り図は市場全体を鳥瞰的に見ることにも役立ちます。図上に商品が密集している領域は競争が激しいことを示しており、逆に商品の少ない領域は、未開拓の市場、つまり新たな商機が眠っている可能性を示唆しています。このように、市場の全体像を把握することで、新たな成長の機会を発見できるのです。 位置取り図の作成には、市場調査や顧客分析が不可欠です。適切な軸を設定し、正確なデータに基づいて商品を配置することで、初めて効果的な分析が可能となります。市場の変化に合わせて定期的に図を見直し、更新していくことも重要です。
画像生成

写真とAI エルダグセン氏の挑戦

ボリス・エルダグセン氏は、ドイツ出身の著名な写真家です。長年にわたり写真表現の可能性を深く探求し、独自の芸術様式を築き上げてきました。彼の作品世界は、現実と非現実の境目が曖昧になるような、幻想的で謎めいた雰囲気に満ちています。まるで夢の中に迷い込んだかのような、不思議な感覚を味わうことができます。 エルダグセン氏は、古くから伝わる写真技法を大切にしながらも、最新のデジタル技術も積極的に取り入れ、新たな表現方法を常に模索しています。近年では、人工知能技術を用いた画像生成にも強い関心を示し、実験的な作品制作にも取り組んでいます。伝統と革新を融合させ、写真表現の限界に挑戦し続けているのです。 彼の作品は、国内外の様々な展覧会で展示され、高い評価を得ています。多くの美術評論家や写真愛好家から、その独創性と芸術性が賞賛されています。エルダグセン氏は、写真表現の未来を見据え、常に挑戦を続ける写真家として、世界中から注目を集めています。 エルダグセン氏は、写真の歴史や理論にも精通しています。写真に関する専門書も出版しており、その深い知識と洞察力は、多くの写真家や研究者に影響を与えています。また、後進の育成にも力を注いでおり、写真教室や講演会などを開催し、自身の豊富な経験や知識を若い世代に伝えています。 エルダグセン氏は、写真を通して社会問題や人間の心理を探求し、見る者に深い問いを投げかける作品を生み出し続けています。彼の作品は、写真という表現手段の可能性を改めて私たちに問いかけるものであり、今後の活動からますます目が離せない写真家です。
WEBサービス

音声で対話!ボイスユーザーインターフェース

近年、声で機械を操る技術が、目覚ましい発展を遂げています。この技術は、人間の声を機械が理解し、命令通りに動く仕組みで、音声利用者接続装置とも呼ばれています。まるで人と人が言葉を交わすように、声だけで機械を動かす未来が、現実のものとなりつつあります。 これまで、機械を扱うには、キーボードや画面に触れる操作が必要でした。しかし、この新しい技術は、声だけで様々な機器を操ることを可能にします。例えば、家の中の照明をつけたり、エアコンの温度を調節したり、音楽を流したり、インターネットで調べ物をしたり、買い物をしたり、様々な操作を声だけで行うことができるようになります。 この技術は、私たちの生活に大きな変化をもたらすと考えられます。家の中だけでなく、車や職場、公共の場など、あらゆる場所で活用される可能性を秘めています。特に、手が離せない状況や、キーボード操作が難しい人にとって、声で操作できることは大きなメリットとなります。 この技術は、まるで物語の世界の出来事のようですが、既に私たちの生活に入り込み始めています。携帯電話や、家庭用の話し相手ロボット、自動車などに搭載され、利用されています。今後、更なる技術の進歩により、音声認識の精度が向上し、より自然な会話で機械を操作できるようになるでしょう。声で操る未来は、想像以上に早く訪れるかもしれません。
機械学習

ホールドアウト検証と交差検証

機械学習の良し悪しを確かめる方法の一つに、ホールドアウト検証というものがあります。これは、持っているデータを学習用とテスト用に二つに分けて使う方法です。学習用のデータで機械に学習させ、テスト用のデータでその学習の成果を確かめます。 たとえば、全部のデータのうち八割を学習用、残りの二割をテスト用とします。この分け方は、普通はでたらめに決めますが、データの種類によっては、偏りができないように工夫が必要な場合もあります。たとえば、時間の流れに沿って集めたデータの場合、古いデータを学習用、新しいデータをテスト用にすると良いでしょう。 ホールドアウト検証は、やり方が簡単で、計算の手間も少ないという良い点があります。しかし、データの分け方によって結果が変わってしまうという困った点もあります。たまたま学習用のデータに簡単なものばかりが入っていたり、逆に難しいものばかりが入っていたりすると、機械の本当の実力を正しく測ることができません。 この問題を少しでも軽くするために、データの分け方を変えて何度も検証を行うという方法もあります。たとえば、最初の検証では1番目から80番目のデータを学習用とし、81番目から100番目をテスト用とします。次の検証では、11番目から90番目のデータを学習用、1番目から10番目と91番目から100番目のデータをテスト用とします。このように少しずつずらしながら何度も検証を繰り返すことで、特定のデータの偏りの影響を減らすことができます。そして、それぞれの検証結果の平均を取ることで、より信頼性の高い評価を行うことができます。 ホールドアウト検証は手軽に使える検証方法ですが、データの分け方に注意が必要です。目的に合わせて適切にデータ分割を行い、必要であれば複数回の検証を行うことで、より正確な評価結果を得ることができます。
機械学習

ホールドアウト検証と交差検証

機械学習の分野では、作った模型がどれくらいうまく働くのかを確かめることがとても大切です。そのための方法の一つに、ホールドアウト検証というものがあります。これは、持っているデータを二つの組に分けて、模型の良し悪しを判断する方法です。 まず、集めたデータを大きな塊と小さな塊に分けます。大きな塊は訓練データと呼ばれ、模型に学習させるためのデータです。ちょうど、学校の授業で教科書を使って勉強するようなものです。模型はこの訓練データを使って、データの中に潜むパターンや規則を見つけ出します。 もう一方の小さな塊はテストデータと呼ばれ、これは模型がどれだけきちんと学習できたかをテストするためのデータです。学校のテストと同じように、訓練データでは見たことのない問題を解かせて、その正答率で模型の性能を測ります。模型は訓練データを使って学習しますが、テストデータは一切見ることができません。これにより、未知のデータに対する模型の性能を公平に評価することができます。 このホールドアウト検証は、分かりやすく簡単に実行できるという大きな利点があります。しかし、データの分け方によって結果が変わってしまうことがあるので、注意が必要です。特に、データの数が少ない場合は、分け方による影響が大きくなってしまい、正しい結果が得られない可能性があります。例えば、訓練データにたまたま特定の特徴を持つデータばかりが集まってしまうと、模型はその特徴に偏って学習してしまい、本来の性能よりも良く見えてしまうことがあります。 そのため、ホールドアウト検証を行う際は、データの分け方を工夫することが重要です。例えば、データ全体の特徴を反映するように、均等にデータを分けるなどの工夫が必要です。そうすることで、より信頼性の高い結果を得ることができます。
機械学習

方策勾配法:直接最適な方策を見つける学習

方策勾配法は、賢い機械を作るための学習方法である強化学習における、機械の行動指針を直接学習する画期的な手法です。 従来の強化学習では、まずそれぞれの状況における行動の良し悪しを評価する指標を学習し、その指標に基づいて最も良い行動を選びます。例えば、迷路を解くロボットの場合、従来の手法では、迷路の各地点で、上下左右に動くことの価値を数値で評価する表のようなものをまず作ります。そして、その表に基づいて、最も価値の高い方向へと移動します。 一方、方策勾配法は、このような良し悪しを評価する指標を介さずに、行動指針そのものを直接学習します。これは、迷路の例でいうと、各地点でどの方向に動くかの確率を直接調整するようなイメージです。この行動指針は、数値で表現できる関数で表され、その関数の微調整を繰り返すことで、最適な行動指針を見つけ出します。 この直接的な学習方法は、特に複雑な問題や行動の種類が多い場合に威力を発揮します。例えば、囲碁や将棋のようなゲームでは、可能な行動の数が膨大であるため、従来の方法ではすべての行動の良し悪しを評価するのに膨大な時間がかかります。しかし、方策勾配法では、行動指針を直接学習するため、このような計算の負担を軽減し、効率的な学習を実現できます。また、良し悪しを評価する指標を経由しないため、より複雑で柔軟な行動指針を学習できるという利点もあります。つまり、従来の方法では表現が難しかった、状況に応じた微妙なさじ加減を学習できる可能性を秘めているのです。
機械学習

機械学習モデルの本番運用:成功への鍵

機械学習の模型を作り、学習を終え、いよいよ実際に使う段階に入ります。しかし、開発の場と実際の現場では情報の性質が異なるため、模型の動きも大きく変わることがあります。そのため、実際の現場では模型の働きぶりを常に見ていることがとても大切です。 具体的には、模型の正しさや予測結果の確実さなどを監視し、想定外の動きをしていないかを確認する必要があります。もし問題が起きた場合は、すぐに原因を探し、適切な対策を行う必要があります。この監視作業は、模型が安定して動くようにし、思いがけない問題を防ぐために欠かせません。次々と変わる現実世界の情報に対応し続けるためには、継続的な監視と対策が必要です。 また、監視の仕組みを作る際には、担当者への教え方や適切な道具の導入も重要です。これらの準備を怠ると、問題が起きた時にすぐに対処できず、大きな損失につながることもあります。だからこそ、実際に使う前に、綿密な監視計画を立て、実行することが重要です。早く見つけて、早く対応することで、模型の信頼性を高め、仕事への貢献度を高めることができます。 継続的な改善を意識し、常に最適な状態を保つことが、機械学習模型の運用を成功させる鍵となります。例えば、監視項目として、模型の出力値の分布や入力データの変動などを追跡することで、異常を早期に発見できます。また、アラート機能を設定し、異常値を検知した際に即座に通知を受け取れるようにすることで、迅速な対応を可能にします。さらに、監視結果を記録し、分析することで、模型の改善に役立てることができます。これらの取り組みを通じて、常に最適な状態を維持し、信頼性の高い機械学習模型を運用していくことが重要です。
機械学習

方策勾配法:直接最適方策を見出す学習法

方策勾配法は、人工知能の分野で注目されている強化学習の手法の一つです。簡単に言うと、ある状況下でどのような行動をとるのが最も良いかを、試行錯誤を通じて学習する方法です。従来の強化学習では、まず各行動の価値を評価し、その価値に基づいて行動を選択していました。例えば、迷路を解く人工知能を考えると、従来の手法では、まず迷路の各地点における上下左右の移動の価値を計算し、最も価値の高い方向へ進むという方法をとっていました。 しかし、方策勾配法は行動の価値を評価するステップを省略し、直接的に最適な行動を学習します。迷路の例で言えば、各地点で上下左右どちらに進むかの確率を直接的に学習していくイメージです。最初はランダムに動くかもしれませんが、うまくゴールにたどり着いた場合は、その行動の確率を高く、失敗した場合は確率を低く調整していきます。このように、成功体験を強化し、失敗体験を抑制することで、徐々に最適な行動を学習していくのです。 この手法の利点は、複雑な状況や行動の種類が多い場合でも効率的に学習できることです。従来の手法では、すべての行動の価値を計算する必要がありましたが、方策勾配法ではその必要がありません。膨大な数の選択肢の中から最適な行動を見つけ出す必要がある場合、方策勾配法は従来の手法よりも優れた性能を発揮することが期待されます。また、行動の価値を計算する過程がないため、学習の過程がよりシンプルになり、理解しやすくなるというメリットもあります。そのため、近年、様々な分野で応用が進められています。
機械学習

報酬成形:強化学習のカギ

報酬成形とは、強化学習において学習主体を導く報酬関数を調整する技法のことです。強化学習では、学習主体は環境とのやり取りを通して学習を進めます。この学習主体は、しばしば「代理」と呼ばれます。代理は、周りの状況に応じて様々な行動を取りますが、どの行動が良いのか、どの行動が悪いのかを判断する基準が必要です。この基準となるのが報酬関数です。報酬関数は、代理の行動に対して数値的な評価を与えます。 報酬成形は、この報酬関数を適切に設計し、修正する作業を指します。適切な報酬関数は、代理が目標達成に向けて効率的に学習を進めるために不可欠です。もし報酬関数が不適切であれば、代理は目標とは異なる方向に学習を進めてしまう可能性があります。これは、目的地が分からないまま、暗闇の中を手探りで進むようなものです。報酬成形は、代理にとっての道標、あるいは灯台のような役割を果たします。代理が進むべき方向を明るく照らし出し、目標達成へと導きます。 具体的な手法としては、試行錯誤を繰り返しながら、報酬関数の設計と代理の行動方針を確認していきます。代理の行動方針のことを「方策」と呼びます。まず、報酬関数を設計し、その報酬関数に基づいて代理に学習させます。そして、代理の学習結果、つまり方策を確認し、それが目標達成に適切かどうかを評価します。もし方策が不適切であれば、報酬関数を修正し、再度代理に学習させます。この過程を繰り返すことで、最終的に目的とする作業に最適な報酬関数を導き出します。適切に設計された報酬関数によって、代理は迷うことなく目標へとたどり着くことができるのです。
機械学習

本番環境での機械学習モデル運用

機械学習の模型を実際に使う場面では、作った時とは違う情報に触れることになります。私たちが普段扱う情報は、模型を作る時に使った学習用の情報とは性質が違うことが多く、模型が思った通りに動かないこともよくあります。このような問題に早く対応するには、模型の正しさなど、色々な尺度を常に見ておくことがとても大切です。見守る仕組みを作っておくことで、予想外の性能低下や変な値が出てきた時にすぐ気づき、適切な対応ができます。 例えば、模型の予測の正しさが下がった場合、もう一度学習し直す必要があるかもしれません。また、入力される情報の性質が変わってきた場合、模型が想定外の情報にさらされている可能性があり、なぜそうなっているのかを調べる必要があります。原因を探るには、まず入力データそのものを見直す必要があります。情報の量に偏りがないか、質が以前と変わっていないかなどを確認することで、問題点が見えてくることがあります。 もし原因が特定できない場合は、模型の中身についてより深く調べる必要があるでしょう。模型の各部分がどのように情報に反応しているか、注目すべき特徴点は何かを分析することで、性能低下のより具体的な原因が見えてきます。 さらに、常に変化する現実世界の状況に合わせて、模型の学習方法や使う情報も見直すことが重要です。新しい情報を取り入れて模型を更新することで、予測精度を高く保ち、より良い結果を得ることができます。このように、常に気を配り、見守ることは、模型を安定して使えるようにする上で欠かせないことと言えるでしょう。
その他

データ利用の法的注意点

昨今、情報技術の急速な発展に伴い、様々な情報を容易に収集、利用できるようになりました。それと同時に、情報の適切な利用と管理の重要性も増しています。様々な情報を取り扱う上で、法令を遵守することは不可欠です。 特に、個人に関する情報や創作物を取り扱う際には、細心の注意が必要です。個人情報保護法は、個人のプライバシーを守るための重要な法律です。氏名や住所、電話番号といった個人を特定できる情報は、法律に基づいた適切な手続きを経て収集、利用しなければなりません。また、個人情報の漏洩や不正利用を防ぐための対策も必要です。許可なく個人情報を利用したり、適切に管理しなかったりすると、法的責任を問われる可能性があります。 著作権法も、データ利用において重要な法律です。写真や音楽、文章といった著作物は、制作者の権利によって保護されています。許可なく著作物を複製したり、配布したりすることは違法行為です。たとえ私的な利用であっても、著作権法に抵触する可能性があります。インターネット上で公開されている情報であっても、自由に利用できるとは限りません。著作権者の許可を得るか、著作権フリーの素材を利用するなど、適切な方法で著作物を利用する必要があります。 これらの法律以外にも、データ利用に関連する法律は多数存在します。無意識のうちに法律に抵触してしまうことを防ぐためにも、常に最新の法令情報を把握しておくことが重要です。関係省庁が発行する資料や、専門家の解説などを参考にすることで、法律の変更点や注意点を学ぶことができます。また、企業や団体であれば、担当者を設置し、定期的に研修を実施するなど、組織全体で法令遵守の意識を高める取り組みが必要です。適切なデータ利用は、社会全体の信頼関係を築き、健全な社会を実現するために不可欠です。そのため、一人ひとりが責任感を持ってデータを取り扱う必要があります。
深層学習

盤上の知能:人工知能とボードゲーム

遊びには様々な種類がありますが、その中でも盤と駒を使う遊びをまとめて盤上遊戯と呼びます。盤上遊戯は、すごろくや将棋、囲碁など、世界中に数えきれないほどの種類があります。これらの遊びは、簡単なルールで楽しめるものから、複雑な作戦が必要なものまで、その難しさも様々です。 例えば、すごろくは、さいころを振って出た目の数だけ駒を進めるという、とても簡単な遊びです。子供でもすぐにルールを覚えて楽しむことができます。一方、将棋や囲碁などは、高度な作戦や駆け引きが必要となる、とても奥の深い遊びです。何年もかけて技術を磨き、熟練者同士が真剣勝負を繰り広げることもあります。 将棋は、盤上の駒を動かして相手の王を詰ませる遊びです。それぞれの駒には動き方に決まりがあり、それらを組み合わせ、相手の王を追い詰めていきます。限られた盤上の中で、様々な攻め方、守り方を考えながら対戦相手と知恵比べをする楽しさが、将棋の魅力です。 囲碁は、白と黒の石を盤上に置いて、陣地の広さを競う遊びです。一見単純なルールに見えますが、その奥深さは計り知れず、可能な局面の数は宇宙にある原子の数よりも多いと言われています。囲碁は、陣取りという明確な目的がありながらも、具体的な勝ち方は一つではありません。状況に応じて柔軟に作戦を立て、相手の動きを読みながら、最善の一手を打つ必要があります。 このように、盤上遊戯には様々な種類があり、それぞれルールや難しさも大きく違います。そのため、これらの遊びを機械にやらせるためには、それぞれの遊びに合わせた工夫が必要となります。簡単な遊びであれば比較的容易に機械にやらせることができますが、将棋や囲碁のような複雑な遊びを機械にやらせるのは、とても難しい挑戦です。
ビジネスへの応用

法令順守でAIは発展

近頃、機械の知能とでも呼ぶべきものが、驚くほどの速さで進歩し、暮らしの様々な場面で見かけるようになりました。例えば、自動車が自ら道を判断して走る、病気を機械が診断する、お店でお客さんの対応を機械が行うなど、実に多くの場面で機械の知能が役立っています。おかげで、私たちの暮らしは便利になり、より豊かなものになっています。 しかし、機械の知能が発展する一方で、使い方を誤ると様々な問題が起こる可能性も秘めています。例えば、機械が誤った判断をして事故につながる、機械が個人情報を漏らしてしまう、といった具合です。このような問題を防ぐためには、機械の知能を作る時や使う時に、法律をきちんと守ることがとても大切です。 法律を守ると、機械の知能の開発の邪魔になると思われがちですが、それは違います。法律は、機械の知能を安全に使えるようにするための道しるべのようなものです。法律を守ることで、機械の知能を使う人たちが安心して使えるようになり、信頼を得ることができます。 機械の知能を正しく発展させるためには、技術の進歩だけでなく、法律の整備も同時に進めていく必要があります。法律は、機械の知能が社会にとって有益なものになるように、そして人々の暮らしをより良くするために、なくてはならないものなのです。これからの時代、機械の知能と法律は、車の両輪のように、共に進歩していく必要があるでしょう。
機械学習

報酬成形:強化学習のカギ

強化学習とは、まるで迷路を探索するネズミのように、試行錯誤を通して学習していく仕組みです。ネズミは出口を見つけるとチーズという報酬を得ます。同様に、強化学習では学習主体であるエージェントが行動を起こすと、環境から報酬が与えられます。この報酬こそが、エージェントを導く道しるべとなるのです。報酬が大きければ良い行動、小さければ悪い行動と判断し、報酬が最大になるように学習を進めていきます。 しかし、報酬の設定は容易ではありません。例えば、迷路の出口にしかチーズを置かないと、ネズミは出口まで辿り着く方法をなかなか学習できないかもしれません。そこで、報酬成形の出番です。報酬成形とは、エージェントが目標とする行動をより早く学習できるように、報酬の与え方を工夫する手法です。迷路の例で言えば、出口までの道筋に沿って、少しずつチーズを配置するようなものです。 具体的には、目標とする行動に近づくにつれて、徐々に報酬を増やす方法がよく用いられます。迷路では、出口に近づくほどチーズの量を増やす、あるいはチーズを置く間隔を狭くすることで、ネズミは出口の方向へ導かれます。このように、適切な報酬成形は、エージェントの学習効率を大幅に向上させる鍵となります。 報酬成形は、まるで動物の訓練にも似ています。犬に芸を仕込む時、最初から複雑な芸を教えようとしても、犬はなかなか理解できません。そこで、簡単な動作から始め、徐々に複雑な芸へと段階的に教えていきます。それぞれの段階で、おやつなどの報酬を与えることで、犬は望ましい行動を学習していくのです。同様に、強化学習においても、報酬成形によってエージェントの学習をスムーズに進めることができるのです。