強化学習を学ぶためのおすすめ本8選（2025年）
成功体験と失敗体験を通して賢くなっていく強化学習。 強化学習はゲームAIからロボティクス、最適化まで、 いま注目されている技術のひとつです。
しかし、その全体像をつかむのは意外と難しく、 基礎理論から実装ノウハウまで幅広い知識が求められます。 ここでは強化学習に関するおすすめの書籍を、 ランキング形式で1位から順番に紹介します。
強化学習アルゴリズム
強化学習について網羅的に勉強してみたい大学学部生や大学院生、 研究や開発で強化学習を活かしたい社会人を対象とした書籍です。
1章では必要最小限の数学を整理し、 2章ではマルコフ決定過程による問題の定式化やアルゴリズムの分類を紹介。 続く章では、価値関数の学習、REINFORCEからPPOまでのオンポリシー手法、 Q学習などにつながるオフポリシー手法を解説しています。
近年注目されるオフライン強化学習やモデルベース強化学習、 内発的報酬や生成モデルを取り入れた発展的トピックまで踏み込み、 最新動向をつかむ助けとなる内容です。
目次
１ 数学的な準備 ２ 強化学習の定式化 ３ 価値関数の学習 ４ オンポリシー型の方策の学習 ５ オフポリシー型の方策の学習 ６ オフライン強化学習アルゴリズム ７ モデルベース強化学習 ８ 発展的話題
強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
強化学習の理論をまとめた、 機械学習プロフェッショナルシリーズの一冊です。 基礎から発展的テーマまで幅広く扱っており、 理論をしっかり理解したい読者に最適です。
冒頭ではマルコフ決定過程や方策といった基本概念を整理し、 続く章では動的計画法や線形計画法を用いたプランニング、 探索と活用のトレードオフ、 価値関数やアクター・クリティック法などのモデルフリー手法を解説しています。
環境推定を含むモデルベース強化学習、POMDPの扱い、 分布強化学習や深層強化学習といったトピックにも踏み込みます。 理論の「より深い意味」を押さえたい人におすすめの書籍です。
（読者の口コミより）・理論寄りの本です。そして、その理論も濃いです。 他の強化学習の専門書であまりふれないベイジアン強化学習、逆強化学習、部分観測マルコフ決定過程、ベイズQ学習についても触れられています。
目次
第1章 準備 第2章 プランニング 第3章 探索と活用のトレードオフ 第4章 モデルフリー型の強化学習 第5章 モデルベース型の強化学習 第6章 関数近似を用いた強化学習 第7章 部分観測マルコフ決定過程 第8章 最近の話題 付録A 補足 A.1 証明 A.2 ノルム A.3 線形計画法 A.4 自然勾配の導出
ゼロから作るDeep Learning ❹ ―強化学習編
人気シリーズ第4弾、強化学習編です。
外部ライブラリに頼らず、強化学習を支える基本技術をコードで作り上げていきます。 序盤ではバンディット問題やマルコフ決定過程、 ベルマン方程式といった基礎を整理し、動的計画法・モンテカルロ法・TD法へと段階的に発展。
さらに、ニューラルネットワークを使ったQ学習やDQNなど、 現代の強化学習で特に重要な手法まで手を動かしながら学べます。 理論だけでなく実装を通して理解を深めたい読者にとって、 強化学習の仕組みが“腑に落ちる”体験を得られる書籍です。
（読者の口コミより）・知識0から読んだが、丁寧に理論を説明し、実際に処理を0から書くのでとても面白い。 ただ、少しわかりにくいなという説明や、なぜこうするのかの理由が納得できないところは少しあった。 個人的にはもう少し難易度の低い入門書などと平行で読むのがおすすめ
目次
１章 バンディット問題 ２章 マルコフ決定過程 ３章 ベルマン方程式 ４章 動的計画法 ５章 モンテカルロ法 ６章 ＴＤ法 ７章 ニューラルネットワークとＱ学習 ８章 ＤＱＮ ９章 方策勾配法 １０章 さらに先へ 付録
強化学習（第2版）
強化学習の定番教科書の改訂版です。
第1版の「強化学習を明快に説明する」という魅力はそのままに、 第2版では発展的手法に加え、心理学・神経科学との関連、 さらにAlphaGoなど現代の応用例まで大きく範囲が広がっています。
構成は三部で、 第I部ではバンディット問題やマルコフ決定過程、 動的計画法など強化学習の基本手法をテーブル形式で解説。 第II部では関数近似を使った方策オン型・オフ型の手法や方策勾配法へと発展。 第III部では心理学・神経科学との関係や応用例を示し、 強化学習をより広い視点から理解できる内容になっています。
目次
第１部 テーブル形式の解法 多腕バンディット問題 有限マルコフ決定過程 動的計画法 ほか 第２部 近似による解法 近似を用いた方策オン型予測 関数近似を用いた方策オン型制御 近似を用いた方策オフ型手法 ほか 第３部 さらに深く 心理学 神経科学 応用と事例紹介 ほか
機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 [改訂第2版] 入門から実践まで
Pythonを使った強化学習の実装を、 入門レベルから応用まで導く一冊です。
改訂第2版では読者からのフィードバックを取り入れ、 Policy GradientやA2Cの説明とコードを見直しており、 より実践的に理解できる内容へと進化しています。
構成は7日間のステップ形式で、強化学習の基本概念やMDP、動的計画法、 探索戦略などを具体例とともに学べます。 後半ではDQNやA2Cの実装や実務上の課題とその克服法も解説し、 公開コードで実践的に理解できる一冊です。
（読者の口コミより）・強化学習の説明や数式の導出が丁寧で、サンプルコードはボリュームがありますがクラスの使い分けが綺麗でコーディングの参考になります。Python自体の説明はありません。
目次
強化学習の位置づけを知る 強化学習の解法（環境から計画を立てる；経験から計画を立てる） 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 深層強化学習の弱点 強化学習の弱点を克服するための手法 強化学習の活用領域
強化学習から信頼できる意思決定へ (AI/データサイエンスライブラリ“基礎から応用へ” 5)
強化学習を実世界の意思決定問題に応用するための書籍です。
基礎的な逐次的意思決定や価値関数、方策勾配法、環境モデル推定などの手法を解説したうえで、 オフライン強化学習を用いた資源割当問題やリスクを考慮した金融応用、 安全性制約付き制御系への応用まで幅広く扱います。
重点サンプリングや二重ロバスト法、悲観的評価など、 実務で直面する課題に対応する数理的手法も具体的に紹介。 信頼性の高い意思決定を実現するための実装・設計の勘所を体系的にまとめており、 理論と応用をつなぐ一冊です。
目次
第１章 強化学習の基礎 逐次的意思決定問題 プランニング ほか 第２章 オフライン強化学習と資源割当問題への応用 オフライン強化学習の動機と困難 オフライン強化学習の問題設定 ほか 第３章 リスク考慮型強化学習と金融への応用 リスクを考慮した逐次的意思決定と応用例 リスク指標とその性質 ほか 第４章 安全性制約考慮型強化学習と制御系への応用 安全性制約考慮型強化学習とは 制約付きマルコフ決定過程 ほか
現場で使える！Python深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御 (AI & TECHNOLOGY)
Pythonで学ぶ深層強化学習の入門書です。
第1部では、Q学習や方策勾配法、Actor-Critic法といった強化学習の基礎と、 CNNやRNN、LSTMなど深層学習の基本を解説し、 倒立振子制御を題材にDQNやActor-Critic法の実装例を紹介。
第2部では、連続動作制御としてヒューマノイドの二足歩行、 組合せ最適化として巡回セールスマン問題やルービックキューブ、 さらに系列データ生成として文書生成やニューラルアーキテクチャ探索を実装込みで学べます。
エージェントのモデル化から学習まで体系的に理解でき、 深層強化学習を活用する力を養える一冊です。
（読者の口コミより）・深層強化学習の日々の進化が分かる本
・理論パートが簡潔かつ理解しやすい
目次
１ 基礎編 強化学習の有用性 強化学習のアルゴリズム 深層学習による特徴抽出 深層強化学習の実装 ２ 応用編 連続制御問題への応用 組合せ最適化への応用 系列データ生成への応用 ＡＰＰＥＮＤＩＸ 開発環境の構築
詳解 強化学習の発展と応用 ロボット制御・ゲーム開発のための実践的理論 (設計技術シリーズ125)
強化学習の応用と発展を学べる一冊です。 入門を終えた研究者やエンジニアを対象に、 数理に過度に踏み込まず概念の理解を重視しながら、 実装や応用の勘どころを解説しています。
基礎的な学習アルゴリズムや深層強化学習の主要技術に加え、 連続行動空間への方策勾配法やActor-Critic法、 モデルベース強化学習の手法も紹介。
報酬設計や学習効率の課題、多目的強化学習や模倣学習など、 実世界で直面する問題への対応策も示しています。 最後にマルチエージェントや生物の意思決定モデルなど、 理論と実践をつなぐ内容となっています。
目次
第１章 強化学習とは 第２章 強化学習の基本的な問題設定 第３章 基本的な学習アルゴリズム 第４章 方策勾配法の発展 第５章 モデルベース強化学習 第６章 報酬設計の課題と対策 第７章 今後の展望
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