遺伝的アルゴリズムとは

遺伝的アルゴリズムとは、生き物の進化のしくみをまねて、良い答えを世代交代で探していく最適化の手法です。たくさんの候補を群れに見立て、成績の良いもの同士を掛け合わせ、ときどき小さな変化（突然変異）を加える。これを繰り返すうちに、環境に適した個体だけが生き残るように、より良い答えへと近づいていきます。

進化の三つの操作で答えを育てる

このアルゴリズムは、生物の進化になぞらえた三つの操作を回します。成績の良い候補を選ぶ「選択」、二つの候補を掛け合わせる「交叉」、ランダムに少し変える「突然変異」です。一世代ごとに候補の集団を入れ替えながら、少しずつ筋の良い解を残していきます。答えを一発で計算するのではなく、試行錯誤で“育てる”のが、ふつうの計算手法と大きく違うところです。

気をつけたいのは、「進化」「遺伝」といっても生物学そのものではなく、良い答えを探すための計算上の比喩だという点です。

古くからある最適化手法、いまも現役

遺伝的アルゴリズムは、ジョン・ホランドが1970年代初頭に切り開き、1975年の著書で土台が固まりました。ChatGPTのような生成AIよりずっと前から続く古典的な手法で、いまも配車やシフトづくりといったスケジューリング、製品設計の最適化などで使われています。深層学習とは別系統ですが、近年は複数のAIモデルを“掛け合わせて”新しいモデルを作る進化的モデルマージのように、最新のAI研究で応用される場面も出てきました。

遺伝的アルゴリズムに関するよくある質問

遺伝的アルゴリズムはどうやって答えを探すのですか？

生物の進化になぞらえた三つの操作を回します。成績の良い候補を選ぶ「選択」、二つを掛け合わせる「交叉」、ランダムに少し変える「突然変異」です。答えを一発で計算するのではなく、世代交代を繰り返して筋の良い解を“育てる”のが特徴です。「進化」「遺伝」は生物学そのものではなく、良い答えを探す計算上の比喩です。

遺伝的アルゴリズムは今も使われていますか？

使われています。ジョン・ホランドが1970年代初頭に切り開いた古典的手法で、配車やシフトづくりなどのスケジューリング、製品設計の最適化で現役です。近年は複数のAIモデルを“掛け合わせて”新モデルを作る進化的モデルマージのように、最新のAI研究で応用される場面も出てきました。

遺伝的アルゴリズムが人間を超えた例はありますか？

NASAが2006年に打ち上げたST5衛星に、遺伝的アルゴリズムが設計したアンテナが積まれました。針金を不規則に折り曲げたような、人間の技術者ならまず思いつかない奇妙な非対称形で、「電波特性を良くする」ことだけを目的に進化させた結果です。AIの最適化が人間の常識を超える瞬間を示す好例です。