階層型強化学習（Hierarchical Reinforcement Learning、HRL）は、意思決定プロセスを複数の抽象レベルに構造化する高度な強化学習（RL）の一手法です。HRLは、複雑なタスクをよりシンプルなサブタスクに分解し、それぞれを専用のサブエージェントやポリシーで処理します。従来型RLが単一のポリシーで全体のタスクを学習するのに対し、HRLは構造化・モジュール化された学習を可能にし、習得済みスキルの汎用化や再利用を促進します。

ユースケースと利用例

HRLは、全体タスクが自然に複数の工程やスキルに分割できる問題に特に適しています。たとえばロボット工学（ナビゲーション、物体操作）、ミッションプランニング、マルチレベルのゲーム、産業オペレーション管理などです。ロボットが「部屋を移動する」際、「ドアを開ける」「障害物を回避する」といったサブポリシーを組み合わせて学習する例が挙げられます。

自然言語処理では、HRLが複雑な対話の構造化や多段階テキスト生成タスクのオーケストレーションに活用されます。ゲーム分野では、短期的な行動を最適化しつつ長期戦略を管理できます。

主なソフトウェア・ライブラリ・フレームワーク

HRLでよく使われるツールには、TensorFlow Agents、PyTorch RL、OpenAI Baselinesなどがあります。これらは階層型ポリシーの実装用モジュールを提供します。Stable Baselines3やRayのRLlibなど、HRL向けの拡張やサンプルを備えた専用ライブラリもあります。

OpenAI GymやUnity ML-Agentsといったシミュレーション環境は、HRL研究のためのベンチマークを用意しており、階層アーキテクチャの実験や比較が容易です。

最新動向・開発・トレンド

近年、モジュラーアーキテクチャ、転移学習、メタラーニングの進展により、HRLへの関心が再燃しています。現在の研究はサブタスク自動発見、階層型ポリシーの堅牢性の強化、生成モデルとの統合に焦点を当てています。

最新トレンドとしては、マルチエージェント環境への応用、言語モデルを活用したタスク階層化、模倣学習と組み合わせたHRLによる効率的学習の最適化などが挙げられます。