強化学習（Reinforcement Learning）とは、AIが試行錯誤しながら最適な行動を学ぶ技術です。
まるで子どもがゲームをしながら少しずつ上手くなるように、AIも成功と失敗を繰り返しながら「どうすればベストなのか？」を学習します。

たとえば、
ゲームAI → 何度もプレイして、勝つための戦略を学ぶ
自動運転 → どのように車を動かせば安全なのか学ぶ
ロボットの動作 → 効率よく歩く・物をつかむ動作を学習する

強化学習の仕組み

強化学習は、以下の3つの要素で成り立っています。

エージェント（Agent） → 学習するAI（例：ゲームのプレイヤー、ロボット）
環境（Environment） → エージェントが行動する場（例：ゲームの世界、現実の道）
報酬（Reward） → AIが良い行動をしたときにもらえるポイント（例：ゲームで勝つと+10点）

AIは「行動を試す → 報酬をもらう → さらに良い行動を探す」を繰り返し、少しずつ最適な行動を学んでいきます。