第29回：状態空間って何？環境モデリングの考え方

Hello there, ('ω')ノ

エージェント型AIは、「ただ命令されたことを実行する」だけではありません。 周囲の状況を把握しながら、自分で行動を選ぶ必要があります。

では、AIはどのように「状況（環境）」を捉えて、判断を下しているのでしょうか？

その答えが、今回のキーワードである：

です。

🧠 状態空間（State Space）とは？

AIが「今どんな状況にいるか」を理解するために想定する、すべての可能な“状態の集まり”

たとえば、次のような状況があるとします：

これらの組み合わせすべてが状態空間になります。

📘 例：

AIが“この世界はこうなっている”と想定し、行動判断に使う“内部の世界地図”のこと

状態空間を元に、「どう行動すれば、ゴールに近づくか？」を判断するには、 「環境（外の世界）」がどう反応するかをモデル化する必要があります。

たとえば：

→ こうした“行動の結果がどうなるか”の知識を、AIは「環境モデル」として持ちます。

【状態空間】
　↓（現在地の把握）
[ 状態：予約未済・東京・夜便希望 ]

【環境モデル】
　↓（この行動を取ったらどうなる？）
[ フライト予約を実行 → 成功 → 状態が「予約済」に更新 ]

【次の判断へ】

AIはこのように「今の状態」を見て、「行動によってどんな状態に遷移するか」を予測しながら判断しているのです。

→ これらを状態として定義し、AIが「次にすべきこと」を判断するロジックに使えます。

[ 初期状態：ホテル未予約・予算あり ]
　↓ ホテル検索 → 結果あり → 状態更新
[ 中間状態：候補あり・予約未実行 ]
　↓ APIで予約 → 成功 → 状態更新
[ 完了状態：予約済み・スケジュール確定 ]

→ こうした「状態の変化」を意識してAIを設計すると、ミスや無駄のない自律的な処理が可能になります。

Best regards, (^^ゞ