自律型AI（Agentic AI）の意思決定を最適化するための強化学習（Reinforcement Learning: RL）の活用法を、物流最適化を事例に解説する。AIが不確実な環境に直面する中で、一歩一歩学びながら適応する力こそが、真の力を発揮する鍵となる。 近年、カレンダー管理や倉庫内ロボットのナビゲーションなど、さまざまな分野でAgentic AIが進化している。しかし、変動が激しく、予測が難しい状況では、事前に定義されたルールだけでは対応が困難になる。この課題を解決するのが強化学習である。RLは、AIが試行錯誤を通じて最適な行動を学び、環境に適応する仕組みを提供する。まるで子どもが自転車に乗るために何度も転び、立ち上がりながら技術を身につけるように、AIも失敗から学び、より良い意思決定を積み重ねる。 特に、自律的な意思決定を必要とする場面――例えば、交通渋滞を避けながら走行する自動運転車、市場変動に応じて売買を判断する金融AI――では、RLの効果が顕著に現れる。ここでは、LangGraphというツールを活用し、RLに基づく意思決定プロセスを「有向非巡回グラフ（DAG）」として構造化することで、スケーラブルで管理しやすいワークフローを実現できる。これにより、複数の行動選択や状態遷移を明確にモデル化でき、複雑な意思決定を効率的に処理できる。 このように、強化学習はAgentic AIの「学び」を支える基盤であり、不確実性に立ち向かうための鍵となる。今後のAI開発において、RLと構造化ツールの融合は、より柔軟かつ信頼性の高い自律システム実現に不可欠な要素となる。