実世界での強化学習（RL）の応用が急速に進む中、現在のほとんどのシステムは「学習してから固定する」というアプローチを採用しています。つまり、訓練済みのエージェントは本番環境で学習を停止し、性能が低下してから再度の訓練を実施するというサイクルを繰り返しているのです。しかし、arXivに発表された研究論文は、このパラダイムに対して根本的な疑問を提起しています。 論文の主張によれば、完全に最適化されていないエージェントが評価型の報酬信号を受け取りながら実環境に配置された場合、それは本質的に継続的強化学習（Continual RL）の問題として捉えるべきだということです。つまり、エージェントが一度訓練されたら終わりではなく、実運用中も継続的に学習を進める必要があるという考え方です。 論文では、運用開始後の非定常性の4つの主要な源を特定しています。実世界は常に変化する環境であり、ユーザーの行動パターンの変化、システムの物理的な劣化、外部条件の変動、そして予期しない新しいシナリオの出現が次々と起こります。これらの変化に対応するために、最良の配置エージェントは適応を決して停止してはならないのです。 研究チームは実世界での継続的強化学習の成功例を分析し、現在の「学習後固定」パラダイムから脱却するための利点と具体的な測定方法をコミュニティに提示しています。このアプローチにより、より堅牢で柔軟性の高いAIシステムの実現が期待されます。