マルコフ性（Markov Property）
解説
マルコフ性とは、「未来の状態は、『現在の状態』のみによって決まり、過去の履歴（どうやってそこに来たか）には一切影響されない」という性質のことです。
サイコロに「記憶」はない
最も分かりやすい例が「サイコロ」です。
例えば、あなたがサイコロを振って、5回連続で「6」が出たとします。
- 人間の直感（誤り）：
「さすがに次は6以外が出るだろう（確率の収束）」や「今は6が出やすい流れだ（ツキ）」と考えがちです。 - マルコフ性（事実）：
「次は1/6の確率で6が出る」。これだけです。
サイコロには記憶がないため、「さっきまで5回連続で6だった」という過去の事実は、次の1投に1ミリも影響を与えません。
このように、「過去の履歴（連続記録など）を完全に無視して、現在の状況（ただサイコロを持っている状態）だけで確率が決まる」性質がマルコフ性です。
もし「トランプ」だったら？（非マルコフ）
逆に、マルコフ性がない（非マルコフ）例は「トランプの山札」です。
「ハートのエースが5回連続で出た」場合、山札の中のエースは減っているため、次にエースが出る確率は下がります。
これは「過去に何が出たか」が未来に影響を与えているため、マルコフ性はありません。
G検定対策
出題ポイント
- 定義：「未来の状態確率は、現在の状態のみに依存する（過去の履歴は無関係）」という性質。
- マルコフ決定過程（MDP）：強化学習の環境は、基本的にこの「マルコフ性を満たしている」と仮定してモデル化される。
よくあるひっかけ問題
- × マルコフ性を持つ環境では、過去のデータが多いほど未来予測の精度が上がる
（解説）上がりません。マルコフ性がある以上、「直前のデータ（現在）」さえあれば未来予測には十分であり、それ以上過去のデータを集めても確率は変わりません（サイコロの記録表を集めても無意味なのと同じです）。
