hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
福盛和男 経歴
1997年はバッテリーチーフコーチの権藤博に見いだされ、チーム方針変更で実績よりその時好調な選手を起用することになり6月26日に通算2度目の先発マウンドに上がる。7月3日の中日戦でプロ初勝利を記録。その後も先発ローテーション投手としてチームの2位躍進に貢献した。福盛は権藤、投手コーチの斉藤明雄について「育ててもらった方です。あの二人の考えが僕のスタイルに合致していた。お二人の出会いが僕にとって大きかったですね。」と述べている。
1998年は4月1日に右肘遊離軟骨の除去手術を受けた影響でシーズンの大半を棒に振ったが優勝間近に迫った9月に復帰して3試合に登板。チームはリーグ優勝し、西武ライオンズとの日本シリーズでもマウンドに上がった。
福盛和男 経歴
1999年は4月9日の対読売ジャイアンツ（巨人）1回戦（横浜スタジアム）で、3本塁打を被弾するなどして2回0/3イニングで8失点を喫して降板した先発投手の斎藤隆に代わって2番手で登板し、4回を投げて14打数、3被安打、2奪三振、1与四球、1失点に抑える。チームは1対8（7点ビハインド）で迎えた3回裏に5点、6対9（3点ビハインド）で迎えた6回裏に6点を得点して逆転、最終的には後続投手の阿波野秀幸が3回を無失点に抑えたことで13対9で勝利し、福盛は同シーズン初勝利を挙げる。チームはそれまでに開幕カードの対ヤクルト3連戦（横浜スタジアム）、続く2カード目の対中日戦3連戦（ナゴヤドーム）で6連敗を喫しており、この勝利は開幕7試合目にして同シーズンのチーム初勝利でもあった。その後、同月15日の対阪神タイガース3回戦（阪神甲子園球場）、同月28日の対広島東洋カープ3回戦（横浜スタジアム）でもそれぞれ2番手で登板して2勝目・3勝目を挙げる。28日の好投を受け、続く5月2日の対ヤクルト6回戦（明治神宮野球場）では同シーズン初の先発で起用されると、12奪三振、無四球、2失点でプロ初完投勝利を挙げ、セ・リーグのハーラー単独トップとなる4勝目を記録した。前半戦では三浦大輔、戸叶尚といった先発投手たちが苦戦する中で勝ち星を積み重ね、5月18日の対中日9回戦（平塚球場）で勝利投手になった時点では0敗のままセ・パ両リーグトップの6勝を挙げていたが、同月25日の対ヤクルト7回戦（明治神宮野球場）で同シーズン初黒星を喫すると、6月1日の対阪神9回戦（阪神甲子園球場）で2敗目、6日の対巨人10回戦（横浜スタジアム）で3敗目、12日の対中日11回戦（旭川スタルヒン球場）で4敗目、25日の対中日13回戦（ナゴヤドーム）で5敗目を喫する。一方でこの間の連敗中から7月にかけては、新球種として球速140 km/h超のシンキング・ファストボールを習得し、8月4日の対広島16回戦（広島市民球場）で7勝目を挙げる。負ければ自力優勝が消滅するという状態で迎えた同年8月18日の対阪神21回戦（横浜スタジアム）では7回を投げ、7被安打、6奪三振、2四球、無失点に抑えて8勝目を挙げ、8勝6敗とした。また7月17日からこの試合までの間に4試合に先発し、27イニングを投げて自責点は5と好成績を残していた。しかしそれ以降は勝ち星を挙げられないまま、対読売ジャイアンツ（巨人）戦で3敗し、同年最後の勝利はシーズン最終戦である10月15日に横浜スタジアムで開催された対ヤクルト27回戦で挙げた9勝目だった。最終的には後半戦の苦戦が響いて9勝9敗に終わり、2桁勝利には手が届かなかった。また同シーズンの投球回数は132イニング1/3で、規定投球回（同年のセ・リーグは135）には到達しなかった。登板試合数は30、防御率は4.27、奪三振96、被安打151（うち被本塁打15）、与四球45、与死球3、失点65（うち自責点63）の成績だった。同年オフの11月30日には契約更改を行い、年俸3000万円（前年比1550万円増額）で翌2000年シーズンの契約を締結した。
福盛和男 経歴
2000年はメジャー移籍した佐々木主浩の後釜として期待されたラファエル・ベタンコートが抑えに定着できなかったことから、前半戦の抑えを務めるも首脳陣の信頼を得るに至らず、後半戦からルーキーの木塚敦志にその座を奪われ8月からは先発として登板すると8月こそ勝ち星は得れなかったが9月10月で4勝1敗の成績を記録した。
2001年には登録名を「和男」から「福盛 一夫」へ変更。開幕ローテーションに加わったがわずか1か月で故障で離脱し、そのままシーズンを終えてしまい1勝に終わる。
2002年は、先発中継ぎ抑えと満遍なく登板したが便利屋的な立場だった。
2003年は登録名を「和男」へ戻す。自己最高の62試合に登板したが防御率は一軍定着後ワーストだった。オフに門倉健・宇高伸次との交換トレードで矢野英司と大阪近鉄バファローズへ移籍。
2004年1月にフジテレビアナウンサー（当時）の福元英恵と結婚（2005年6月には長男の大和が誕生している）。開幕当初抑えとして期待されたヘクター・カラスコが絶不調だったことからシーズン途中から抑え投手に指名されるが不安定で完全には定着できず、43試合で10セーブを挙げながらも防御率は5点台だった。オフに球団合併による選手分配ドラフトで近鉄から新規参入の東北楽天ゴールデンイーグルスへ移籍。
福盛和男 経歴
2005年は初代クローザーに任命され4月13日の対福岡ソフトバンクホークス戦で球団初のセーブを記録し、その後もチームが大きく低迷する中で49試合に登板し、11セーブを記録した。
2006年も開幕当初は中継ぎだったが開幕時に抑えを務めた小山伸一郎が不調に陥り、代わってシーズン途中から抑えに回る。前半は26回連続無失点を記録するなど好調でオールスターゲームに初出場した。しかし後半に調子を落としセーブ失敗が続いたため中継ぎへ再転向した。徐々に調子が上向き9月22日西武戦で8回・9回を無失点に抑え久々のセーブを記録し、その後も2試合連続のリリーフ成功で見事に復活した。最終的にプロ入りでは2番目に多い50試合に登板して3敗10ホールド21セーブ・防御率2.17とキャリア最高成績を残した。オフにシーズン中から扁桃炎に悩まされていたため扁桃除去手術を受けている。
福盛和男 経歴
2007年は開幕から抑え投手として4・5月期のチームの好調を支えたが、6月に入り不安定な投球が続き交流戦ではリリーフ失敗が相次いだ。それでもオールスターゲームに選出され、本拠地・フルキャストスタジアム宮城での第2戦の9回に登板する予定だったが雨のため8回コールドとなり、投手陣では唯一登板なしに終わった。7月24日の西武ライオンズ戦で抑えに失敗するとその後遊離軟骨の除去手術とリハビリのためにまもなくチームを離脱した。これ以降は一度も昇格できず、34試合の登板に留まり4勝2敗17セーブでありながら防御率は4点台後半と安定感を欠いたシーズンとなった。この年「ベストファーザーin東北 スポーツ部門」受賞。なお、チームを離脱していたころから翌年の海外移籍も視野に入れていたことからアラン・ニーロを代理人として11月7日にFA権を行使。
12月13日にテキサス・レンジャーズと2年400万ドルの契約を結び、翌日本拠地レンジャーズ・ボールパーク・イン・アーリントンで入団会見が行われた。福盛が楽天球団最初のメジャーリーグ移籍選手となった。
福盛和男 経歴
2008年3月31日の対シアトル・マリナーズ戦でメジャーデビューを果たすが1/3回2安打2四球3失点という成績に終わり、4月13日にマイナーへ降格した。再びメジャーに昇格するものの1試合登板して再びマイナーへ降格、5月11日にメジャー契約を解除された。マイナーでも1勝6敗2セーブ防御率5.48で10月に椎間板ヘルニアの手術を受けた。
2009年は故障者リスト入りしたままマイナーでキャンプを迎え、6月に福盛自身が日本でのプレーを希望したため解雇された。MLB通算4試合登板 0勝0敗 防御率20.25。
福盛和男 経歴
2009年6月19日に古巣・楽天の入団テストを受け、合格。球団側の慰留を断ってメジャーリーグに挑戦したことから、監督の野村克也は福盛の獲得には消極的だったが、福盛が野村の宿泊するホテルに出向いて入団を直談判した。年俸は440万円であり、これは野球協約が定める参稼報酬の最低額でもあった。6月後半からの戦列復帰になったがクローザーとして、7勝1敗10セーブ 防御率2.18の成績を挙げチームの2位躍進に貢献し、特にレギュラーシーズンに於けるセーブ失敗は僅か1回（その試合も最後まで投げて勝利投手になった）で、7勝のうち6勝は同点かビハインドの場面で登板し味方が勝ち越して白星が付いている（唯一の敗戦は同点時での登板）。しかし10月21日のクライマックスシリーズ第2ステージ北海道日本ハムファイターズとの初戦では、楽天が4点リードした9回裏に登板するがターメル・スレッジの逆転サヨナラ満塁本塁打も含め1/3回5失点と打ち込まれ責務を果たせなかった。それでもシーズン中の活躍を認められ推定年俸は4560万円アップの5000万円となった。アップ率は約1036％増となり、1995年のイチロー（当時オリックス・ブルーウェーブ）の900％増を抜いて史上最高のアップ率となった。
2010年は開幕から不調で2戦連続救援に失敗し3月28日に右肘違和感を訴え登録抹消。5月に右肘の手術を受けたが経過が思わしくなく、9月に現役引退を表明した。引退後はプロ野球界から身を引き都内で会社を経営する叔父の下で経営者の道を歩んでいる。
引退後はしばらく叔父の経営する携帯電話の販売・修理会社で、取締役を務め、2011年にはマスターズ甲子園2011に都城高校OBチームで出場した。県予選決勝では本塁打を放つ活躍もみせた、その後、害虫駆除会社を経て宮崎に帰郷。2014年10月より2016年6月まで宮崎放送にてラジオ番組『福盛和男の目指せ！アスリート』を担当していた。2015年よりテレビ宮崎の報道スタッフとして勤務（契約社員扱い）。構成、記者、ディレクターもこなす報道リポーターとして活動する。
福盛和男 選手としての特徴・人物
自身の投球について「甘いところで（球を）動かすのが僕の持ち味」と語るように打者心理を読み、打ち気の状況で微妙に球を変化させるスタイルが特徴。変化球はシュートとフォークを武器としている。
端正な顔立ちのイケメン選手として知られる。
タイラー・リー・バンバークレオ
タイラー・リー・バンバークレオ（Tyler Lee Van Burkleo, 1962年10月7日 - ）は、アメリカ合衆国カリフォルニア州オークランド出身の元プロ野球選手（外野手）、野球指導者。左投左打。
MLBでの登録名は、タイ・バンバークレオ（Ty Van Burkleo）。
タイラー・リー・バンバークレオ 経歴
1981年にミルウォーキー・ブルワーズと契約してプロ入り。
1984年6月27日にメジャー昇格のないまま、契約解除。
1984年8月4日にカリフォルニア・エンゼルスと契約した。
1987年6月2日にエンゼルスとの契約を解除となった。
1987年シーズン途中に西武ライオンズに入団した。長身に加え、甘いマスクで、家族共に日本入りした姿が野球ファンの間で話題になった。登録名は最初はバンバークレオであったが、すぐにバークレオに変更されている（背ネームはVAN BURKLEOのまま）。
西武入団1年目は外国人枠の関係もあり二軍で過ごした。
1988年は認められ、一軍の5番に定着して打ちまくり、満塁本塁打4本を含むチームトップタイ38本塁打を放ち、チームのリーグ優勝・日本一に貢献（なお、2年目までの推定年俸は当時のレートで700万円と格安であった）。3番・秋山幸二、4番・清原和博の後を打ち、3人はAKB砲といわれた。この3人で100本以上の本塁打を打ち、他球団から恐れられた。中日ドラゴンズとの日本シリーズ第5戦では初回に小野和幸から2点適時打を放っている。
タイラー・リー・バンバークレオ 経歴
1989年以降は変化球攻めに苦しみ低打率となり、監督の森祇晶は新加入したスイッチヒッターのオレステス・デストラーデを起用するようになる。桁違いの飛距離を誇るにもかかわらず、当時は外国人は一軍登録2人制のため（エース級の郭泰源もいた）再び二軍生活を余儀なくされた。ただし1990年夏、郭が右肘痛で抹消されると一軍に昇格。AKBD砲の一角として9本の本塁打を記録、イースタン・リーグでは本塁打王を獲得するなど活躍したが、この年限りで西武を退団した。
当初西武での応援歌の原曲は、名前にちなんだ「歌えバンバン」だった。しかし、1990年に秋山幸二と清原和博以外の全員の応援歌が作り直され、バークレオにも新曲が作られたが、こちらはあまり歌われる機会のないままに終わっている（後にブライアン・ラービーに流用されたが、彼もまた1年通しての活躍はできなかった。その後は関西地区限定で髙木大成に流用された）。
1991年には広島東洋カープへ移籍した。
小早川毅彦とポジションを争い、開幕戦こそ「5番・一塁手」で先発出場を勝ち取るも故障もあって低迷した。チームはリーグ優勝を果たしたが、自身はその輪に入れず1年で退団した。
1992年にエンゼルスと契約した。
タイラー・リー・バンバークレオ 経歴
1993年7月28日のオークランド・アスレチックス戦（アナハイム・スタジアム）で「7番・一塁手」としてメジャーデビューを果たす。8月3日のカンザスシティ・ロイヤルズ戦で、8回裏にスタン・ベリンダからメジャー初安打となる二塁打を放った。8月16日のデトロイト・タイガース戦では、メジャー唯一の本塁打を同じくNPB経験者であるビル・ガリクソンから放っている。
1994年はコロラド・ロッキーズでプレーした。
1996年にエンゼルス傘下（当時）のA+級レイクエルシノア・ストームでプレーしたのを最後に引退。
引退後、1997年からエンゼルスやアリゾナ・ダイヤモンドバックス傘下のマイナーで打撃コーチなどを務めた。2007年から2008年までオークランド・アスレチックスの打撃コーチを務め、2009年からはシアトル・マリナーズのベンチコーチに就任した。しかし、2010年8月9日にチームの成績不振のため、監督のドン・ワカマツと共に解任された。
2012年にヒューストン・アストロズ傘下のマイナーチームにて打撃コーチに就任したが、8月19日に解任されたマイク・バーネットに代わる暫定の後任コーチとしてアストロズの打撃コーチをシーズン終了まで務めた。
2013年からはクリーブランド・インディアンスの打撃コーチに就任し、2021年まで務めた。
へびつかい座アルファ星
へびつかい座α星は、へびつかい座で最も明るい恒星で2等星。
夏の大三角のうちベガとアルタイルの2星とこの星を結ぶと、通常の三角形とは逆側にも三角形を描くことができる。
へびつかい座アルファ星 概要
太陽の0.85倍ほどの質量の伴星が存在する。伴星のB星はA星から平均7au離れた軌道を8.7年の周期で周回している。現在、水素を使いきってヘリウム燃焼に移行する最初の段階を迎えていると考えられている。他の白色巨星と同じように、ほんのわずかに変光する。ただし、肉眼でそれを見ることはできない。
へびつかい座アルファ星 名称
固有名のラサルハグェ（ラスアルハゲ, Rasalhague）はアラビア語で「蛇を採る者の頭」「へびつかいの頭」を意味するラアス・アル＝ハウワー（رأس الحواء, raʾs al-ḥawwāʾ）に由来。蛇を手でつかんだ男性の形をしているとされるへびつかい座の頭部に位置することからこの名前がついたとされる。
رَأْسُ الْحَوَّاءِ
ラテン文字転写：raʾs al-ḥawwāʾ
実際のアラビア語休止形発音：ラッス・アル＝ハウワーッ/ラァス・アル＝ハウワーァ
学術的カタカナ表記：ラアス・アル＝ハウワー
2016年7月21日、国際天文学連合の恒星の命名に関するワーキンググループ (Working Group on Star Names, WGSN) は、Rasalhague をへびつかい座α星Aの固有名として正式に承認した。
緒方耕一
緒方 耕一（おがた こういち、1968年9月2日 - ）は、熊本県熊本市出身の元プロ野球選手（外野手・内野手、右投両打）、野球解説者・野球評論家。
緒方耕一 経歴
熊本県立熊本工業高等学校時代は「1番・遊撃手」を務め、3年時には甲子園大会へ春夏連続で出場。チームメイトにエースの永野吉成、二番手投手の木村重太郎、外野手の杉本拓也がいた。
1986年のプロ野球ドラフト会議で読売ジャイアンツから6位指名を受け入団。入団後スイッチヒッターに転向。
1988年に二軍でイースタン・リーグの盗塁王を獲得。また、同リーグタイ記録となる1試合6盗塁を記録している。なお、緒方の応援歌がこの時までに作成されたが、その応援歌は初代リリーフ・マーチの歌詞を変更して流用したものであった。
1989年に一軍公式戦初出場を果たし、後の正遊撃手となる川相昌弘とのポジション争いには敗れるが、内外野を兼任して出場機会を獲得。ランニング本塁打で一軍初本塁打を記録するなど、一軍でものちの盗塁王の片鱗を見せ、打席数は少ないながら打率.308、13盗塁の成績を残した。同年に台頭した井上真二が高校の2年先輩であったため「熊工コンビ」としてメディアに取り上げられ、とりわけ若い女性の人気を集めた。また、同年のジュニアオールスターゲームへ出場している。
1990年には腰痛で長期離脱した篠塚利夫の穴を埋める活躍で初の規定打席到達を果たすと33盗塁で野村謙二郎と並び初のセ・リーグ盗塁王を獲得したが、同年の日本シリーズで一塁に駆けこんだ際にアキレス腱を故障。
緒方耕一 経歴
1991年は、上記のアキレス腱の怪我の影響が響いて出場機会を減らし、盗塁数も激減した。
1992年は終盤、故障でまともに出場できない状況であったが、一軍監督の藤田元司はビジターの試合で2番打者で先発させ、1回の表に打席を完了すると回の裏から他の選手を守備に就かせて（出塁時は代走が送られた）打席数を稼ぎ、規定打席に到達させた。
1993年には怪我から復活し、シーズン終了直前の出場12試合で10盗塁を稼ぎ、24盗塁で石井琢朗と並び2度目の盗塁王を獲得。NPBにおける盗塁王としては、2リーグ制開始以降、最も少ない記録だった。また、緒方以降、巨人からは2011年の藤村大介まで18年間盗塁王が誕生しなかった。さらに、巨人で複数回盗塁王を獲得したのは2023年シーズン終了時点で緒方が最後である。
緒方耕一 経歴
1994年は守備・走塁のスペシャリストとして活躍し、のちに伝説の一戦と呼ばれた「10.8決戦」にもダン・グラッデンに代わって守備で途中出場した。同年の日本シリーズではファインプレーを見せた他、第5戦で勝利を決定づける満塁本塁打を放ち、長嶋茂雄監督に「ミラクルボーイ」と言わしめた。右打席はパンチ力があり、この日本シリーズを含めて17本の柵越え本塁打（ほか1本のランニング本塁打）を放っているが、この17本中11本は対戦数の少ない左投手相手に右打席で放ったものである。10.8決戦の前日の10月7日に入籍した。
翌年以降は怪我や不振に苦しみ1997年に代走・守備固め要員ながら一軍で復調したが、1998年一軍出場無しに終わり30歳で現役を引退した。
1999年より、TBSとプロ野球解説者契約を結ぶ。主に「マイクを持った盗塁王」のキャッチフレーズでTBSラジオナイター中継のベンチリポーターを務めた（一時期、ナイター中継の事前番組・事後番組のパーソナリティも担当）。また、この頃には専門誌『週刊ベースボール』で連載しているイ・リーグのリポート記事「イースタン・チェック」も担当していた。
2002年に巨人二軍外野守備・走塁コーチへ就任。
2003年に退団。
2004年から2005年まで再びTBSラジオでベンチリポーターを務めた。
2006年に巨人二軍外野守備・走塁コーチへ復帰した。
緒方耕一 経歴
2008年から一軍外野守備・走塁コーチに就任。
2009年には、第2回WBCの日本代表外野守備・走塁コーチに就任。本大会では一塁ベースコーチとして大会連覇に貢献した。
2010年10月24日に翌年の契約を更新しないことが発表され、巨人を退団。同年の日本シリーズからTBSラジオのプロ野球中継解説者に復帰、以前とは異なり放送席での解説を担当することになった（2011年に正式復帰）。
2011年以降は、日刊スポーツの野球評論家も務める。また、日テレG+のイ・リーグ巨人二軍主管試合中継でも解説を担当。
2012年からはTBSラジオに加え、テレビ東京「Neo sports」、更に日テレG+では巨人一軍戦中継の解説も担当。10月10日に、野球日本代表の外野守備・走塁コーチに就任したことが発表された。11月13日に、背番号が「73」となったことが発表された。
2018年から、北海道日本ハムファイターズの一軍野手総合コーチに就任。攻撃時は三塁ベースコーチを担当した。
2019年は一軍守備チーフ兼内野守備走塁コーチを務め、攻撃時は一塁ベースコーチを担当した。同年限りで退団。
2020年シーズンからは東京ヤクルトスワローズの二軍外野守備走塁コーチに就任した。
2021年シーズンは二軍内野守備走塁コーチに配置転換された。
2022年シーズンは再び二軍外野守備走塁コーチを務めた。2022年10月31日、同年限りで退団することが発表された。
2023年からは、5年ぶりにテレビ東京と日本テレビ（日テレジータス）とGAORA（後者は日本ハム戦のみ。いずれもファーム中継のみ）とTBSテレビ（TBSチャンネル・BS-TBSのDeNA戦や広島対巨人戦。こちらは一軍戦を担当）の野球解説者・日刊スポーツの野球評論家に復帰する。
緒方耕一 人物
愛称は「熊本のプリンス」「マイクを持った盗塁王」など。非常に誠実な人柄で知られ、巨人時代は先輩後輩を問わず多くの選手・関係者に慕われた。2度の盗塁王に輝き、1989年・1994年と2度の日本一に大きく貢献した功労者でありながら、「他の選手に迷惑がかかるから」という理由で引退試合を断っている。元同僚で共に外野を守った松井秀喜とは親交が深く、1994年の日本一パレードでも隣同士だった。引退後も交友関係は続き、松井がタンパベイ・レイズに移籍した直後に独占インタビューを許可された。
ジョージ・ブコビッチ
ジョージ・スティーブン・ブコビッチ（George Stephen Vukovich , 1956年6月24日 - ）は、アメリカ合衆国イリノイ州シカゴ出身の元プロ野球選手（外野手）。1986年～1987年まで西武ライオンズに所属した。
ジョージ・ブコビッチ 来歴・人物
1977年のMLBドラフト4巡目（全体の100番目）でフィラデルフィア・フィリーズに指名され契約。1980年にメジャー初昇格し、同年はワールドシリーズ制覇のメンバーとなる（出場機会は無し）。1981年のナ・リーグ地区シリーズ、対モントリオール・エクスポズとの第4戦、10回裏に代打で出場しサヨナラホームランを放った。1983年、クリーブランド・インディアンスに移籍。
1986年、西武ライオンズに入団。前年限りで退団したスティーブ・オンティベロスの後釜として期待された。同年、監督の森祇晶から「使っている俺が悪い。助っ人だと思うからダメなんだ。日本人だと思えば腹が立たない。」と言われ、1987年には「一日でいいからホーナー（ヤクルト）を貸してほしい。」とボヤかれたことがある。目立った成績は残せなかったものの、日本シリーズでは勝負強さを発揮し、1986年の日本シリーズ第8戦では金石昭人から日本一を決める決勝二塁打を放ち、1987年の日本シリーズ第3戦では江川卓から決勝本塁打を放つなど活躍した。同年の日本シリーズでは、「4番に座りながら4打席4三振」という、日本シリーズ史上初の珍記録も達成している。
1987年限りで退団。
スティーブ・オンティベロス (内野手)
スティーブン・ロバート・オンティベロス（Steven Robert "Steve" Ontiveros , 1951年10月26日 - ）は、アメリカ合衆国カリフォルニア州出身の元プロ野球選手（内野手）。右投両打。日本プロ野球 (NPB) での登録名は「スティーブ」。
スティーブ・オンティベロス (内野手) 経歴
1969年のMLBドラフト6巡目（全体の136番目）でサンフランシスコ・ジャイアンツに指名され契約。1973年、メジャー初昇格。1977年、シカゴ・カブスに移籍。
1980年6月25日、西武ライオンズへの入団が発表される。契約は3年、推定年俸6千万円という当時の球界では破格の厚遇であった。スティーブは前年にカブスにて5番、6番を務めた現役のメジャーリーガーで年齢も選手の全盛期とされる29歳であり、2A、3Aなどのアメリカ球界のマイナー・リーガーやメジャーで実績を残しながらも全盛期を過ぎた選手が主流だった当時の外国人選手としては異例の大物選手であった。西武は前期は開幕から下位に低迷し、その一因としてこの年入団したテーラー・ダンカンが攻守で精彩を欠いた事がチーム内で挙げられたため、取締役の中村芳夫がアメリカに渡りダンカンに代わる外国人選手を探していた。その結果、シカゴ・カブスとの間で正三塁手のスティーブの譲渡で合意したのだった。
スティーブ・オンティベロス (内野手) 経歴
7月1日に来日し、4日からの後期の開幕から出場。開幕カードとなった4日の近鉄バファローズ1回戦に三番・三塁で先発出場したが、鈴木啓示の前に4打数0安打2三振に終わり、「スズキは大リーグにもいないほどコントロールのいい投手だ。両コーナーをゆさぶられてしまった。ストライクゾーンの違いにも戸惑った」と脱帽した。しかし翌5日の近鉄2回戦では、1回裏の第一打席で先発の左腕・村田辰美から右打席で初安打を記録すると、4回三遊間、5回中前安打で4打数3安打、守備では三回表に永尾泰憲の三塁線への打球をダイビングキャッチして矢のような一塁へ投げ三塁ゴロに打ち取る美技と攻守両面で活躍した。これで波に乗ると後期は打率.314、16本塁打、50打点の好成績を残し、チームも後期は前期の低迷から一転して7月15日に西武球団として初の首位に立つなど、閉幕間際まで優勝争いを演じて躍進した。
スティーブの活躍とチームの後期の躍進を見てオーナーの堤義明は、さらなる大物選手の獲得をフロントに指令し、サンフランシスコ・ジャイアンツのテリー・ウィットフィールドを翌1981年に獲得することになる。
スティーブ・オンティベロス (内野手) 経歴
在籍6年間で5度の打率3割をマークし、1982年の西武初優勝時にはテリーと共に多大な貢献をした。
口髭に禿げ頭がトレードマークで、カブス時代は鬘のテレビCMに出演した事もある。鬘はプレー中には使用せず、移動の際に装着し別人のようになっていた。
西武時代には3回退場処分を受けた。1982年7月13日の日本ハム（後楽園球場）で大宮龍男につかみかかり退場、1983年6月5日の試合では投げたバットが球審の村越茶美雄にあたり退場、1984年8月22日の日本ハム戦では大宮龍男と殴り合いをして大宮と共に退場処分を受けた。西武ライオンズの選手で初めて退場処分を受けたのはスティーブである。阪急西宮球場で今井雄太郎にバットを投げつけ乱闘が起きた事がある。また、後楽園球場で走者の際に高代延博と激突した事もある。
帰国後は会社経営に携わっている。
スティーブ・オンティベロス (内野手) 詳細情報
NPB
NPB
NPB初記録
NPBその他の記録
ジェリー・ホワイト
ジェローム・カーデル・ホワイト（Jerome Cardell "Jerry" White, 1952年8月23日 - ）は、アメリカ合衆国マサチューセッツ州シャーリー出身の元プロ野球選手（外野手）・コーチ。
ジェリー・ホワイト 経歴
モントリオール・エクスポズ時代の1979年はウォーレン・クロマティの控えであった。
ドジャースとの1981年のリーグ優勝決定シリーズでは全試合に先発出場し、10月16日の第3戦（オリンピック）ではジェリー・ロイスから決勝本塁打を放つなど活躍したが、決着した同19日の第5戦（オリンピック）では最後の打者となり、チームは敗退。両膝を痛めて、自由契約になったところをアリゾナでキャンプを張っていた西武ライオンズに代理人を通じて売込みがあり、走れて守れる外国人で性格がまじめな点を広岡達朗監督に気に入られテスト生として参加。
ジェリー・ホワイト 経歴
1984年にテリー・ウィットフィールドの後釜として入団し、本来なら登録名はホワイトになるはずであったが、西武の優勝に貢献したテリーもスティーブ・オンティべロスもファーストネームで登録して日本で成功した先例にならい、ジェロームにしようとしたが、本人が愛称の「ジェリー」を選んだ。開幕後しばらくは打撃フォームがバラバラであったが、4月27日の阪急戦（西宮）の際に特打ちを行い、フォームを矯正。体重移動がうまくできるようになると、5試合で21打数10安打4本塁打9打点と開眼。5月2日の日本ハム戦（西武）では5点差を追う7回に満塁で打席に入り、川原昭二の渾身のストレートを完璧に弾き返して来日初の満塁本塁打を放った。9回裏の2死一塁でも川原のカーブをとらえ、逆転サヨナラ2ラン本塁打を放った。完全な負け試合を勝ち、最下位転落の危機を救ったジェリーを西武ナインは手荒く迎えたが、この試合も5打数4安打2本塁打6打点と大活躍。満塁本塁打とサヨナラ本塁打の2本を1試合で打った選手は、1968年の野村克也以来、プロ野球史上16年ぶり3人目の快挙であった。チーム最多の27本塁打を記録するなど長打力は発揮するものの.243と低打率に喘ぐ。この年は3連覇を逃したこともあり、1985年は投手補強を一番の方針に掲げた。台湾から郭泰源の獲得が決まったため、オフに自由契約となる。
ジェリー・ホワイト 経歴
そこへ横浜大洋ホエールズからトレードの話が舞い込み、1985年に金銭で移籍。6月20日の巨人戦（横浜）で槙原寛己からサヨナラ本塁打を放つなど前半戦は活躍したが、8月になって球団の若返り方針から退団が決まる。大洋では打率は多少上がったが肝心の一発が激減した。
帰国後は1986年にセントルイス・カージナルスで1年だけプレーし、同年に現役を引退。引退後はデトロイト・タイガース（1997年 - 1998年）、ミネソタ・ツインズ（1999年 - 2012年）で一塁コーチを歴任。
来日中は遠征先でも他のナインと同じ和食の食事をとり、納豆が大好物であった。畳部屋にも寝るなど性格的には何も問題のない選手であったが、夏バテという体力的な問題があったのが致命傷であった。日本のポップスが好きで、ウォークマンで松任谷由実の曲を聞くのがリラックス法の一つというユニークさもある選手であった。
強化学習
強化学習（きょうかがくしゅう、英: reinforcement learning、RL）は、ある環境内における知的エージェントが、現在の状態を観測し、得られる収益（累積報酬）を最大化するために、どのような行動をとるべきかを決定する機械学習の一分野である。強化学習は、教師あり学習、教師なし学習と並んで、3つの基本的な機械学習パラダイムの一つである。
強化学習が教師あり学習と異なる点は、ラベル付きの入力／出力の組を提示する必要がなく、最適でない行動を明示的に修正する必要もない。その代わり、未知の領域の探索と、現在の知識の活用の間のバランスを見つけることに重点が置かれる。
この文脈の強化学習アルゴリズムの多くは動的計画法を使用するため、この環境は通常マルコフ決定過程（MDP）として定式化される。古典的な動的計画法と強化学習アルゴリズムとの主な違いは、後者はMDPの正確な数学的モデルの知識を必要とせず、正確な方法では実行不可能な大規模MDPを対象にできることである。代表的なアルゴリズムとして時間差分学習（TD学習）やQ学習が知られている。
強化学習 導入
強化学習はその一般性から、ゲーム理論、制御理論、オペレーションズ・リサーチ、情報理論、シミュレーションに基づく最適化、マルチエージェントシステム、群知能、統計学など、多くの分野で研究されている。オペレーションズ・リサーチや制御の文献では、強化学習は近似動的計画法（approximate dynamic programming）あるいはニューロダイナミック・プログラミング（neuro-dynamic programming）と呼ばれている。強化学習の問題は最適制御理論でも研究されており、主に最適解の存在と特徴づけや、その厳密な計算のためのアルゴリズムを対象するが、（特に環境の数学的モデルがない場合の）学習や近似への関心は高くない。また、経済学やゲーム理論では、限定合理性のもとで均衡がどのように生じるかを説明するために、強化学習が用いられることがある。
基本的な強化学習は、マルコフ決定過程（Markov decision process、MDP）としてモデル化される。
強化学習 導入
強化学習の目標は、エージェントが、即時報酬から蓄積される報酬関数（reward function）または他のユーザ提供の強化信号を最大化するような、最適または最適に近い方策を学習することである。これは、動物心理学で起こっていると思われるプロセスに似ている。たとえば、生物の脳は、痛みや空腹などの信号を負の強化、喜びや食物摂取を正の強化として解釈するように配線（hardwired）されている。いくつかの状況では、動物はこれらの報酬を最適化するような行動を学習することができる。このことは、動物は強化学習が可能であることを示唆している。
基本的な強化学習エージェント型人工知能（AI）は、離散的な時間ステップで環境と相互作用を行う。各時刻 t において、エージェントは現在の状態  と報酬  を受け取る。次に選択可能な行動の集合から、1つの行動  を選択し、それを環境に送信する。環境は新しい状態  に移動し、遷移（transition）  に関連付けられる報酬  が決定される。強化学習エージェントの目標は、期待累積報酬を最大化する方策 ,  を学習することである。
強化学習 導入
この問題をMDPとして定式化すると、エージェントが環境の現在の状態を直接観測することを仮定し、この場合、問題は完全観測可能（full observability）であると言う。しかし、エージェントが一部の状態しか観測できない場合、あるいは観測された状態がノイズによって破損している場合、エージェントは部分観測可能（partial observability）であると呼ばれ、正式にはその問題を部分観測可能マルコフ決定過程（partially observable Markov decision process）として定式化しなければならない。どちらの場合も、エージェントが使用できる行動の集合は制限を受ける可能性がある。たとえば、口座残高の状態が正である制約を課すことができる。状態の現在値が3で、状態遷移が値を4だけ減らそうと試みた場合、その遷移は許可されない。
あるエージェントの性能を、最適に行動している別のエージェントの性能と比較すると、その差からリグレット（regret、後悔）という概念が生じる。最適な行動に近づくために、たとえ即時報酬は負であっても、エージェントはその行動の長期的な結果（すなわち将来の収益の最大化）について考えなければならない。
したがって、強化学習は、長期的な報酬と短期的な報酬のトレードオフを伴う問題に特に適している。強化学習は、ロボット制御、エレベーターのスケジューリング、電気通信、バックギャモン、チェッカー、囲碁（AlphaGo）など、さまざまな問題への応用に成功している。
強化学習を強力なものにしている2つの要素として、性能を最適化するためのサンプルの使用と、大規模な環境に対処するための関数近似の使用があげられる。この2つの重要な要素により、強化学習は次のような状況下で、大規模環境に適用することができる。
これらの問題のうち、最初の2つは計画問題であり（何らかの形のモデルが利用可能であるため）、最後の1つは真の学習問題であると考えることができる。ただし、強化学習はどちらの計画問題も機械学習問題に変換する。
強化学習 探索
探索（exploration）と活用（exploitation）のトレードオフは、多腕バンディット問題や、Burnetas and Katehakis（1997）の有限状態空間MDPの研究を通じて、最も詳細に研究されてきた。
強化学習には巧妙な探索機構が不可欠であり、推定された確率分布を参照せず、ランダムに行動を選択すればその性能は低下する。（小規模な）有限MDPについては、比較的よく理解されている。しかし、状態数に応じてうまくスケールする（あるいは状態空間が無限の問題でも対応する）アルゴリズムがないため、単純な探索方法が最も実用的となる。
そのような方法の一つが -貪欲法（イプシロンどんよくほう、-greedy）で、 は探索と活用の量を制御するパラメータである。確率  で活用が選択され、エージェントは長期的に最も効果があると思われる行動を選択する（行動間の関係は無作為に解消される）。あるいは、確率  で探索が選択され、行動は無作為に選択される。通常、 は固定パラメータであるが、スケジュールに従ったり（エージェントが探索を徐々に少なくする）、またはヒューリスティック（経験則）に基づいて適応的に調整することもできる。
強化学習 制御学習アルゴリズム
たとえ探索の問題を無視して、状態が観測可能であっても（以下は仮定）、過去の経験を使用して、どの行動がより高い累積報酬につながるかを見つけ出すという問題が残される。
エージェントの行動（action）の選択は、方策（policy）と呼ばれる写像としてモデル化することができる。
方策の写像は、状態  において行動  を選択する確率を与える:61。決定論的な方策（全ての確率が 0 または 1）を考えても良い。
状態価値関数（state-value function）  は、状態 、すなわち  から出発して、方策  に連続して従う場合の期待割引収益（expected discounted return）と定義される。したがって、大まかに言えば、状態価値関数は、ある状態にあることが「どれくらい良いか」を推定するものである:60。
ここで、確率変数  は割引収益（discounted return）を表し、報酬（reward）に割引率（discount rate） を乗じた将来の割引報酬（discounted reward）の和として定義される。
ここで、報酬  は状態  から  に遷移した際の報酬である。割引率は  に設定され、遠い未来の報酬ほど重み付けは小さくなる。割引率の考え方は経済学でも使われている。
強化学習 制御学習アルゴリズム
アルゴリズムは、期待割引収益が最大になるような方策を見つける必要がある。MDPの理論から、一般性を損なうことなく、探索をいわゆる「定常方策」（stationary policies）の集合に限定できることが知られている。ある方策が返す行動分布が、（観察しているエージェントの履歴から）最後に訪れた状態にのみ依存する場合、その方策は「定常的」（stationary）である。探索はさらに決定論的な定常方策に限定されることがある。「決定論的定常方策」（deterministic stationary policy）は、現在の状態に基づいて「決定論的」に行動を選択する。このような方策は、状態の集合から行動の集合へのマッピングとして識別できるので、一般性を損なうことなく、これらの方策はこのようなマッピングと識別することができる。
総当たり法（brute force method、力まかせ探索）は、次の2つの段階を伴う。
この場合の問題の一つは、方策数が増大する、あるいは無限大になる可能性である。また、収益の分散が大きい場合、各方策の収益を正確に推定するために多くのサンプルが必要になることもある。
強化学習 制御学習アルゴリズム
これらの問題は、何らかの構造を仮定し、ある方策から生成されたサンプルが他の方策の推定に影響を与えるようにすることで改善することができる。これを実現するための2つな主要な手法は、価値関数推定と直接方策探索である。
価値関数法（value function methods）は、ある方策（通常は「現行」（on-policy、方策内）または「最適」（方策外、off-policy）のいずれか）に対する期待収益の推定値の集合を維持することにより、収益を最大化する方策を見つけ出そうとするものである。
これらの方法はマルコフ決定過程の理論に基づいており、最適性は前述したよりも強い意味で定義されている。方策は、どのような初期状態からでも最大の期待収益を達成する場合、最適であると呼ばれる（つまり、この定義において初期分布は何の役割も果たさない）。繰り返すが、最適方策は常に定常方策の中から見出すことができる。
最適性を正式に定義するために、方策  の下での状態価値（state-value）を、
で定義する。ここで、 は初期状態  から  に従うことに伴う割引収益を表す。また、 が変更しうる場合、 の最大可能値として を定義すると、
となる。
強化学習 制御学習アルゴリズム
すべての状態において、これらの最適値を達成する方策を最適（optimal）と呼ぶ。この強い意味で最適な方策は、期待割引収益  を最大化するという意味でも「最適」であることは明らかである。ここで、 は初期状態の分布  からランダムにサンプリングした状態（したがって ）である。
最適性を定義するには状態価値で十分だが、行動価値（action-value）を定義しておくと有用である。状態 、行動 、方策  が与えられたとき、 の下での状態-行動ペア  の行動価値は、
で定義される。ここで  は、状態  で最初に行動  を取り、その後  に従っているときの割引収益を表している。
MDPの理論では、 が最適方策であれば、 から各状態  で最も行動価値の高い行動を選択することで最適に行動する（最適行動を取る）とされている。このような最適方策（）の行動価値関数（action-value function）を最適行動価値関数（optimal action-value function）といい、一般に  と表わす。要約すると、最適行動価値関数を知っていれば、最適な行動方法を知ることができる。
強化学習 制御学習アルゴリズム
MDPの完全な知識を前提とすると、最適な行動価値関数を計算するための2つの基本的な手法は、価値反復法と方策反復法である。どちらのアルゴリズムも、 に収束する一連の関数  () を計算する。これらの関数を計算するには、状態空間全体に対する期待行動価値を計算する必要があるが、これは最小の（有限の）MDPを除いては非現実的である。強化学習法では、大きな状態行動空間上の行動価値関数を表現する必要性に対処するために、サンプルの平均化や関数近似の手法を使用して期待値を近似する。
強化学習 制御学習アルゴリズム
モンテカルロ法（Monte Carlo methods）は、方策反復法を模倣したアルゴリズムに使用することができる。方策反復法は、方策の評価（policy evaluation）と方策の改善（policy improvement）という2つの段階から構成される。モンテカルロ法は、方策評価段階で使用される。この段階での目標は、定常的で決定論的な方策  が与えられたとき、すべての状態-行動ペア  に対する関数値 （またはその適切な近似）を計算することである。ここでは簡単にするために、MDPは有限であり、行動価値を収容するのに十分なメモリがあり、問題は偶発的（英: episodic）で、各出来事の後にランダムな初期状態から新しい出来事が始まると仮定する。そして、与えられた状態-行動ペア  の行動価値の推定値は、 からサンプリングされた収益を時間経過とともに平均化することによって計算することができる。十分な時間があれば、この手順により、行動価値関数  の正確な推定値  を構築することができる。これで、方策評価段階の説明を終了する。
強化学習 制御学習アルゴリズム
方策改善段階では、 に関する貪欲な方策（greedy policy）を計算することにより次の方策を得る。状態  が与えられたとき、この新しい方策は  を最大化する一つの行動を返す。実際には、遅延評価によって、最大化行動の計算を必要なときまで先送りすることができる。
この手法の問題を次にあげる。
以降の小節では、それぞれの問題についてさらに議論する。
最初の問題は、価値が収まる前に（一部または全ての状態で）手順が方策を変更できるようにすることによって対応できる。ただし収束を妨げて問題となる可能性もある。現在のほとんどのアルゴリズムではこれを行い、一般化方策反復（generalized policy iteration）という種類のアルゴリズムを作り出すことができる。多くのアクター・クリティック法（actor-critic methods）はこの範疇（はんちゅう）に属する。
2番目の問題は、軌跡がその中の任意の状態-行動ペアに関与できるようにすることで修正できる。これは3番目の問題にもある程度有効であるが、収益の分散が高い場合のより優れた解決策は、再帰的ベルマン方程式（recursive Bellman equation）に基づくリチャード・サットンが命名した時間差分学習（temporal difference learning、TD学習）である。
強化学習 制御学習アルゴリズム
TD法における計算法には、インクリメンタル法（各遷移後にメモリを変更し、遷移を破棄する）またはバッチ法（遷移をバッチ処理し、バッチに基づいて推定値を一回計算する）がある。最小二乗時間差法（least-squares temporal difference method）のようなバッチ法は、サンプル内の情報をより有効に利用できる可能性があるが、インクリメンタル法は、バッチ法が計算量やメモリの複雑性の理由で実行不可能な場合に選択される唯一の方法となる。この2つの方法を組み合わせる手法もある。時間差分に基づく方法は、4番目の問題も克服している。
TDに特有のもう一つの問題は、再帰的なベルマン方程式への依存に起因している。ほとんどのTD法には、いわゆる  （ラムダ）パラメータ  があり、ベルマン方程式に依存しないモンテカルロ法と、ベルマン方程式に完全に依存する基本的なTD法の間を、連続的に補間することができる。これにより、この問題を効果的に緩和することができる。
強化学習 制御学習アルゴリズム
5番目の課題を解決するために、関数近似法（function approximation methods）が提案されている。線形関数近似（linear function approximation）は、各状態-行動ペアに有限次元ベクトルを割り当てるマッピング  から始まる。そして、状態-行動ペア  の行動価値（action-value）は、 の成分を何らかの重み  で線形結合することによって得られる。
その後、アルゴリズムは、各状態-行動ペアに関連する値ではなく、重みを調整する。ノンパラメトリック統計学の考え方に基づく方法（独自の特徴を構築することが見られる）が探究されている。
また、値の反復を出発点として、Q学習アルゴリズム（Q-learning algorithm）とその多くのバリエーションを作成することができる。行動価値関数Qを表現するためにニューラルネットワークを使用するディープQ学習法を含め、確率的探索問題へのさまざまな応用ができる。
強化学習 制御学習アルゴリズム
行動価値を用いる場合の問題は、競合する行動価値を高精度に推定する必要であることになる可能性があることで、収益にノイズが多い場合には取得するのが難しい場合があるが、この問題は時間差法によってある程度軽減される。いわゆる互換関数近似法（compatible function approximation method）を使用すると、一般性と効率性が損なわれる。
別の方法として、方策空間（その何らかの部分集合）を直接探索する方法があり、この場合、問題は確率的最適化の一つとなる。利用可能な2つの方法として、勾配を用いる方法と、勾配を用いない方法がある。
勾配法を使用する手法は方策勾配法（policy gradient method）と呼ばれる。有限次元（パラメータ）空間から方策空間へのマッピングを行い、パラメータベクトル  が与えられたとき、 に対応する方策を  とする。評価関数を  と定義すると、この関数は穏やかな条件下ではパラメータベクトル  の関数として微分可能になる。もし  の勾配がわかっていれば、最急降下法を使うことができる。勾配の解析解が分からないため、ノイズを含んだ推定値しか利用できない。このような推定値はさまざまな方法で構築することができ、ウィリアムズのREINFORCE法（シミュレーションベース最適化の文献では尤度比法として知られている）のようなアルゴリズムで作成することもできる。
勾配を用いない方法も、多くの種類がある。たとえば、シミュレーティドアニーリング、クロスエントロピー探索、または進化的計算の手法などがある。多くの勾配を用いない手法は、（理論的にも極限的にも）大域的な最適解に到達することができる。
ノイズの多いデータでは、方策の収束が遅くなることがある。こうしたことは、たとえば、軌跡が長くリターンの分散が大きい偶発的問題で起こる。このような場合、時間差分法に依存する価値関数に基づく手法が役立つ可能性がある。近年では、1970年代から存在していたアクター・クリティック法（actor-critic method）を改良する方法が提案され、さまざまな問題で良い結果を出している。
方策探索法は、ロボット工学の文脈でも使用されている。多くの方策探索法は、局所探索に基づいているため、局所最適に陥ることがある。
最後に、上記の方法はみな、初めにモデルを訓練するアルゴリズムと組み合わせることができる。たとえば、Dynaアルゴリズムは経験からモデルを訓練し、実際の遷移に加えて、よりモデル化された遷移を価値関数に与えることができる。このような方法はノンパラメトリックモデルに拡張できる場合があり、たとえば、遷移を単純に保存して学習アルゴリズムに「再生」させるなどの方法がある。
モデルの使用には価値関数を更新する以外の方法もある。たとえば、モデル予測制御 (en:英語版) では、モデルを用いて挙動を直接更新する。
強化学習 理論
ほとんどのアルゴリズムの漸近的挙動と有限標本挙動の両方がよく理解されている。（探索問題に対処する）優れたオンライン性能が証明されたアルゴリズムも知られている。
MDPの効率的な探索については、Burnetas and Katehakis（1997）で述べられている。また、多くのアルゴリズムで有限時間性能の限界が見られるが、これらの限界はかなり緩いと予想されるため、相対的な価値と限界をより深く理解するために、さらなる研究が必要である。
インクリメンタルアルゴリズムについては、漸近的収束の問題が解決された。時間差分に基づくアルゴリズムでは、従来よりも広い条件の下で収束するようになった（たとえば、任意の滑らかな関数近似と併用する場合）。
強化学習 強化学習アルゴリズムの比較
連想強化学習タスク（associative reinforcement learning）は、確率的学習オートマトンタスクと教師あり学習パターン分類タスクの側面をあわせ持っている。連想強化学習タスクでは、学習システムは閉ループで環境と相互作用する。
深層強化学習（deep reinforcement learning） (en:英語版) は、ディープニューラルネットワークを使用し、状態空間を明示的に設計することなく、強化学習を拡張するものである。Google DeepMindによってAtari 2600のゲームの強化学習が研究（Deep Q-Network）されたことで、深層強化学習やエンドツーエンド強化学習が注目されるようになった。
敵対的深層強化学習（adversarial deep reinforcement learning）は、学習された方策の脆弱性（ぜいじゃくせい）に焦点を当てた強化学習の活発な研究分野である。この研究領域では、当初、強化学習方策がわずかな敵対的操作の影響を受けやすいことがいくつかの研究で示されていた。これらの脆弱性を克服するためにいくつか方法が提案されているが、最新の研究では、これらの提案された解決策は、深層強化学習方策の現在の脆弱性を正確に表すには程遠いことが示された。
強化学習 強化学習アルゴリズムの比較
強化学習にファジィ推論を導入することで、連続空間におけるファジィルールで状態-行動価値関数を近似することが可能になる。ファジィルールの IF - THEN 形式は、自然言語に近い形式で結果を表現するのに適している。ファジィルール補間によるファジィ強化学習（fuzzy reinforcement learning、FRL）への拡張により、サイズが縮小されたスパース・ファジィ・ルールベースを使用して、基本ルール（最も重要な状態-行動価値）に重点を置くことができるようになった。
逆強化学習（inverse reinforcement learning、IRL）では報酬関数が与えられない。その代わり、専門家が観察した行動から報酬関数を推測する。このアイディアは観察された行動を模倣することであり、多くの場合、最適または最適に近い行動となる。
安全な強化学習（safe reinforcement learning、SRL）とは、システムの訓練や配置の過程で、その合理的な性能を確保し安全制約を尊重することが重要な問題において、期待収益を最大化する方策を学習する過程と定義することができる。
ベイズ強化学習とは、ベイズ推定の手法を応用することで、学習プロセスにおける不確実性を明示的に扱い、かつ事前知識を効果的に活用することを目指すアプローチである。
強化学習 推薦文献
Annaswamy, Anuradha M. (3 May 2023). “Adaptive Control and Intersections with Reinforcement Learning” (英語). Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems 6 (1):  65–93. doi:10.1146/annurev-control-062922-090153. ISSN 2573-5144. https://doi.org/10.1146/annurev-control-062922-090153.
Auer, Peter; Jaksch, Thomas; Ortner, Ronald (2010). “Near-optimal regret bounds for reinforcement learning”. Journal of Machine Learning Research 11:  1563–1600. http://jmlr.csail.mit.edu/papers/v11/jaksch10a.html.
強化学習 推薦文献
Busoniu, Lucian; Babuska, Robert; De Schutter, Bart; Ernst, Damien (2010). Reinforcement Learning and Dynamic Programming using Function Approximators. Taylor & Francis CRC Press. ISBN 978-1-4398-2108-4. http://www.dcsc.tudelft.nl/rlbook/
François-Lavet, Vincent; Henderson, Peter; Islam, Riashat; Bellemare, Marc G.; Pineau, Joelle (2018). “An Introduction to Deep Reinforcement Learning”. Foundations and Trends in Machine Learning 11 (3–4):  219–354. arXiv:1811.12560. Bibcode: 2018arXiv181112560F. doi:10.1561/2200000071.