強化学習は機械学習の一分野で、エージェントと呼ばれるAIが特定の環境の中で試行錯誤を繰り返し、目的を達成するための最適な行動を学習する手法です。

教師あり学習のように正解が書かれたデータを与えるのではなく、エージェントが行動を起こすたびに、その行動の良し悪しを示す報酬（もしくは罰則）を受け取ります。

この学習プロセスは、まるで犬を訓練するのに似ています。良い行動をしたときに褒美（報酬）を与え、悪い行動をしたときには叱る（罰則）ことで、犬は徐々にどうすれば褒められるかを学習していきます。強化学習のエージェントも、この仕組みを数学的にモデル化して学習します。

具体的には、エージェントは現在の「状態」を観測し、次に取るべき「行動」を決定します。この行動の結果として環境から「次の状態」と「報酬」を受け取ります。

エージェントはこの一連の流れ（状態・行動・報酬・次の状態）を繰り返し、将来的に得られる報酬の合計が最大になるような行動の戦略（これを「方策」と呼びます）を学習していきます。

強化学習の最大の強みは、人間が明確な答えを与えられないような複雑な問題でも、AI自身が自律的に解決策を見つけ出すことができる点です。

例えば、囲碁や将棋といったボードゲーム、複雑なロボットの制御や株の自動売買システムなど、試行錯誤を通じて最適な戦略を確立する必要がある分野でその能力を遺憾なく発揮します。