強化学習における最も強力な手法の一つである時系列差分学習（Temporal Difference Learning、TD学習）について解説する。前回までの動的計画法（DP）とモンテカルロ法（MC）の特徴を統合し、実用性と効率性を両立したのがTD学習である。 TD学習の最大の特徴は、エピソードの終了を待たずに価値関数を逐次更新できる点にある。モンテカルロ法はエピソード全体の結果を待ってから報酬の総和を計算するが、TD学習は現在の状態と次の状態の価値に基づき、即座に差分を用いて更新を行う。この仕組みにより、学習の収束が早く、リアルタイムでの適用が可能になる。 また、TD学習はDPの「状態遷移モデルを必要としない」点で、環境の詳細を事前に知らなくても学習できるという利点を持つ。これは、実世界の複雑な環境に適用する上で極めて重要である。代表的なTDアルゴリズムには、SARSAやQ学習がある。特にQ学習は、方策を別に学習する「オフポリシー」手法として広く採用されており、ロボット制御やゲームAIなど多くの分野で実績を上げている。 TD学習は、学習の安定性と効率性のバランスを最適化しており、現在の強化学習の主流を占めている。その柔軟性と実用性は、AIが複雑な意思決定を学ぶ上で不可欠な基盤となっている。