近年、人工知能、特にロボットの制御や自動運転の分野において、模擬実験を用いた学習が活発に行われています。現実の世界でデータを集めるよりも、安全かつ効率的に学習を進められるからです。しかし、現実を完全に再現した模擬実験装置を作ることは不可能です。この模擬実験装置と現実世界の差によって生じる性能低下の問題を「リアリティギャップ」と呼びます。「リアリティギャップ」は、人工知能の研究開発における大きな課題となっています。なぜなら、模擬実験装置の中でどんなに優れた性能を示しても、現実世界でその性能を発揮できるとは限らないからです。例えば、自動運転の技術開発において、模擬実験装置内では問題なく走行できていた車が、現実世界の道路状況にうまく対応できずに事故を起こしてしまう可能性もあります。「リアリティギャップ」を解消するためには、模擬実験装置の精度向上、現実世界のデータを用いた学習、人工知能モデルの汎化性能向上といった対策が考えられます。模擬実験装置の精度向上には、より現実に近い物理法則やセンサーの特性を組み込むことが必要です。また、現実世界のデータを用いた学習では、実際に走行した際のデータを用いることで、模擬実験装置では再現できない状況に対応できるようになります。さらに、人工知能モデルの汎化性能向上には、様々な状況に対応できるような学習方法を開発する必要があります。「リアリティギャップ」の克服は容易ではありませんが、人工知能技術を現実世界で安全に運用していくためには、避けては通れない課題です。今後、研究開発がさらに進展することで、「リアリティギャップ」の問題が解決され、人工知能技術がより安全で便利な社会を実現してくれることが期待されます。