【2026】DQN（Deep Q-Network）とは？関連する資格や学習方法を徹底解説

「DQN（Deep Q-Network）という言葉を最近耳にするが、深層学習や強化学習と何が違う？」と疑問を持つ方も多いでしょう。

DQNは、試行錯誤しながら最適な判断を覚えるという特徴を持ち、設備調整や工程の改善など、現場で起こる複雑な判断を助ける技術として注目されています。

本記事では、DQNの基本的な考え方を分かりやすく解説し、関連する資格や学習ステップも紹介します。

DQN（Deep Q-Network）とは？

DQN（Deep Q-Network）とは、状況に応じて最適な行動を選べるようになるために、試行錯誤を繰り返しながら判断力を高めていく学習方法です。Q学習という考え方に深層学習を組み合わせたことで複雑な環境でも柔軟に判断できる点が特徴です。以下はDQNの構成です。

出典：東芝｜自ら成長するAIでシステムの最適化・自律化の実現へ

たとえば、迷路を進むキャラクターが右へ行けば行き止まり、左へ行けば先へ進めるといった経験を重ねることで、「どちらが正しい方向か」を学んでいくイメージです。繰り返し試すうちに最短ルートを自分で見つけられるようになると覚えればわかりやすいでしょう。

強化学習との関係性

DQN（Deep Q-Network）は、経験から最適な行動を学ぶ「強化学習」の手法であり、強化学習の仕組みを深層学習で高度化したものです。

従来のQ学習では、状況と行動の組み合わせを表形式で記録する手法が一般的ですが、実際のビジネス現場では条件が膨大であるため、表だけでは扱いきれないケースが発生します。

DQNはこの問題を解決するためにニューラルネットワークを導入し、複雑な状態を数値的に把握しながら、適切な行動選択を自律的に行えるように拡張されたものです。

ただし、強化学習を理解するには、基礎理論に加えて実装のイメージまで把握する必要があります。独学では体系的に学びづらい領域でもあるため、「強化学習プログラミングセミナー」のeラーニングの受講を検討しましょう。

従来のQ学習との違い

従来のQ学習は、状態と行動の組み合わせをそのまま記録し、経験を重ねることで最適な行動を選べるようにする手法です。まずは以下の表でDQNとの違いを確認しましょう。

Q学習は、仕組みがシンプルで計算負荷も大きくないため小規模な問題では有効ですが、状態数（AIが今どんな状況に置かれているかを区別するための状態の総数）が膨大な環境では、表が巨大になり運用が困難になります。一方、DQNはこの課題を解決するために深層学習を取り込み、ニューラルネットワークによって膨大な状態を扱えるように改良されています。

製造・建築業界でDQNが注目されている理由

製造・建築業界でDQNが注目されている理由は主に以下の3つです。

1. 複雑な判断を自動最適化できる
2. シミュレーションベースで失敗コストを抑えられる
3. CADや3DCGと相性が良い

①複雑な判断を自動最適化できる

製造ラインの制御や、建設工程の最適な手順を人が判断するには、経験や試行錯誤が必要です。DQNは、環境から得られた情報をもとに「行動→結果→改善」を繰り返しながら自律学習し、最適な判断をします。

たとえば、「生産工程のパラメータ調整」や「建設現場における作業順序」などルール化しづらい領域でも適応できることが強みです。

②シミュレーションベースで失敗コストを抑えられる

製造や建築の現場では、少しのミスが大きな損失や事故につながるため、実際の設備を使った試行錯誤は簡単ではありません。その点、DQNは現場を再現したコンピューター上の環境で学習を進められるのが特徴です。シミュレーションなら、実物を動かさなくても状況を変えながら何度でも挑戦できます。たとえば、

• 作業条件を少しずつ変えて試してみる
• 異常が起きた場合の対処を覚える
• 効率が良い工程を探す

といったことを、何度繰り返しても現場に負担がかかりません。

理論上は何万回でも試せるため、短期間でノウハウを蓄積でき、現場の負担やリスクを抑えられます。特に、建物のレイアウトや動線づくり、製造ラインの調整など、最適な答えを探すのが難しい作業に適しています。

③CADや3DCGと相性が良い

建築・製造ではCADや3DCGでのシミュレーションが当たり前になっています。DQNはCADや物理シミュレーション環境と組み合わせることで、「レイアウト最適化」「設計条件の探索」などを自律的に学習可能です。

設計者が時間をかけていた反復作業が高速化され、開発サイクルが短縮できるのです。ただし、AI活用を現場で使いこなすためには、まずは基盤となるツールであるCAD操作を正しく理解し、設計データを自在に扱えるスキルが必要になります。

もし「AI時代に対応できる設計スキルを身につけたい」「Fusionをもっと深く活用したい」と感じているのであれば、実務に直結する内容を体系的に学べる「Autodesk Fusionセミナー講習」がおすすめです。以下のリンクから詳細をチェックできますので、ご確認ください。

DQN（Deep Q-Network）を学習する4つのステップ

DQNを理解するには以下4つのステップで学習しましょう。

1. 強化学習の基礎を理解する
2. 深層学習の基礎を学ぶ
3. 簡単なDQNモデルを触ってみる
4. 応用しながら改善方法を学ぶ

①強化学習の基礎を理解する

DQNを理解する前に、まずは強化学習の仕組みを知ることが大切です。AIは、以下3つの点を踏まえて次の行動を決定します。

• いま置かれている状況
• どんな行動が選べるか
• 行動の良し悪しを示す点数

このサイクルを繰り返すことで、徐々により良い行動を選べるようになっていきます。また、従来のQ学習では、状況ごとにどの行動が有利なのかを表形式で記録しながら学習を進めます。この仕組みを理解しておくと、DQNがなぜその表の役割をニューラルネットワークで置き換えているのかが自然にイメージできるようになります。

②深層学習の基礎を学ぶ

DQNは「強化学習と深層学習」の組み合わせで動くため、ニューラルネットワークの仕組みを押さえておくことが重要です。ニューラルネットワークは、入力→ 中間処理→出力という流れで情報を扱い、この途中で「重み」や「活性化関数」を使って、より正しい予測ができるよう調整していきます。

DQNでは、画面画像のような複雑なデータを扱うため、特徴を自動で抜き出せるCNNがよく使われます。この仕組みを理解しておくとDQNが画像だけを見て行動を判断できる理由がわかります。

③簡単なDQNモデルを触ってみる

DQNは、知識だけでは定着しないため、簡単な環境で実際にDQNを動かしてみるのがおすすめです。OpenAI Gymの「CartPole（棒倒しゲーム）」などは、最初の練習に最適です。

出典：gymnasium

PythonやPyTorch、TensorFlowを使えば、短いコードでも動かせるので、試行錯誤しながらアルゴリズムの感覚をつかむことができます。

④応用しながら改善方法を学ぶ

基本を理解したら、より高度なテクニックに挑戦していきましょう。たとえば、

• Double DQN
• Reward clipping
• 画像の前処理

などがあります。

また、DQNを使う場面がステップアップするほど、ハイパーパラメータの調整や、ネットワークの構造を工夫する必要性が見えてきます。実際に試してみることで、「なぜこの設定が必要なのか」「どこを変えると性能が上がるか」といった理解が進み、現場レベルでDQNを使いこなせるようになります。

DQNについては以下の記事でもわかりやすく解説していますので、あわせてご覧ください。

【2025】強化学習のDQNとは？AI初心者向けにわかりやすく解説

DQN（Deep Q-Network）に関連する資格

DQNを学習する際は、資格の取得を目指しながら学習するのがおすすめです。ここでは関連性が高い3つの資格を紹介します。

1. G検定
2. E資格
3. AI実装検定

①G検定

G検定は、日本ディープラーニング協会が実施している入門向け資格で、AIや深層学習の基本を理解し、ビジネスに活かせる人材かどうかを確認する試験です。

深層強化学習がどのような領域で使われているか、ゲームAIやロボット制御のような具体例を押さえているかなどが学習でき、DQNとの関係性もあります。「そもそも深層強化学習とは何か」「どんな場面で価値があるのか」といった理解が求められるため、ビジネス目線での活用イメージを押さえましょう。

また、G検定は独学でも合格が可能ですが、「どこから手を付ければいいかわからない」「基礎を効率よく習得したい」と感じる方も少なくありません。そういった場合は、短期間で要点を体系的に学べる「G検定対策講座」の受講を検討しましょう。以下のリンクから詳細をチェックしてみてください。

【2025】G検定とは？概要・合格率・難易度・出題内容からメリットまで徹底解説

②E資格

E資格は、JDLAが認定する上級レベルの資格で、「AIモデルを作れるエンジニア」を目指す人を対象にしており、受験には認定講座の修了が条件となります。DQNとの接点が強く、試験範囲には深層強化学習が含まれるほか、DQN・Double DQN・Dueling DQNといった具体的な手法名も出題範囲です。

さらに、Q学習の数学的な基礎、Experience ReplayやTarget Networkといった構成など、実装で必要になる細かい仕組みまで理解が問われます。DQNを「概念として知る」だけではなく、自分で動かせるレベルの知識や技術が必要で、エンジニアとして実務に応用できる力を証明する資格と言えます。

一方で、E資格は扱う内容の難易度が高く、基礎から応用まで幅広い知識を体系的に身につけることが求められるため、独学だと挫折する可能性もあるでしょう。そのため、効率よく学習を進めたい方や、深層強化学習・DQNを実装レベルで理解したい方は以下のリンクで紹介している「E資格対策ディープラーニング短期集中講座」の受講を検討してみてください。

③AI実装検定

AI実装検定は、Study-AI社が運営する資格で、AIを実装するスキルの習得に重点を置いています。レベルごとにカバー範囲が異なり、B級では強化学習の概要に触れる程度、A級ではニューラルネットワークやPythonなどの実装基礎が中心となります。

また、最上位のS級では、論文レベルのモデルをPyTorchやKerasで手を動かしながら実装する応用問題が出題されます。ただし、DQNが試験の中心になるわけではなく、ディープラーニングの応用として扱われることが多い点が特徴です。

つまり、E資格が強化学習やDQNを深く掘り下げるのに対し、AI実装検定はより幅広いAI実装スキルの中の一分野としてDQNを扱うイメージです。

DQN（Deep Q-Network）の活用事例

実際にDQNがビジネスでどのように活用されているのか、イメージが湧きづらい方もいるでしょう。ここでは2つの事例を紹介します。

1. 製造業｜化学プラント自動制御
2. 建築業｜施工機械の自律制御

①製造業｜化学プラント自動制御

横河電機では、気温や天候などの影響を受けやすい化学プラントの運転に対し、従来は熟練作業員がバルブ操作や温度・圧力調整を手作業でおこなっていました。そこでDQNを活用し、プラント内に存在する10以上のパラメータをAIが監視し、最適なバルブ制御を自律的に行えるようになりました。

これにより、手動では困難だった35日間連続の自律運転を実現し、熟練者の暗黙知をAIが引き継いで制御へ反映できた点が成果となっています。DQNが持つQ値学習の仕組みを使うことで、状況ごとに最適な操作を導き出す判断力を獲得し、プラント運用の安定化や技術伝承が進んでいます。

出典：横河電機株式会社

②建築業｜施工機械の自律制御

建設業の現場では、地面を均し穴を埋めるといった整地作業を自律化する取り組みが進んでいます。深層強化学習を応用した研究では、DQNとその改良版DDQNを用いて、施工機械がシミュレーションの中で土砂の動かし方を学習し、効率よく平坦化を行う最適な作業手順を習得できることが確認されています。

特に、DDQNは約6,100万回の学習で穴を完全に埋められる状態に到達し、必要な移動量もDQNより少ない335ステップと高効率でした。将来的には危険性が高く労力もかかる現場作業を自律施工機械が担うことで、安全性の向上や人手不足の解消に貢献する可能性が高いと言われています。

出典：jstage

DQN（Deep Q-Network）についてのまとめ

DQN（Deep Q-Network）とは、強化学習に深層学習を組み合わせることで、複雑な状況でも自動的に最適な行動を導き出せる仕組みを持ち、製造業や建築業界のように判断の難しさが課題となる現場で注目が高まっています。

従来のQ学習では膨大な状態をテーブル化する必要がありましたが、DQNではニューラルネットワークを活用することで複雑な環境にも対応でき、ロボット制御やレイアウト設計など、実務への活用範囲も広がっていくでしょう。