ということは、シーケンスに沿った学習だけでは不足なのでしょうか？

はい、その通りです。ゲームやその他の強化学習タスクにおいて、エージェントが経験するシーケンス（順序）に沿って連続的に学習する方法もありますが、これにはいくつかの問題点があります。そのため、経験リプレイを使ってランダムバッチで学習するアプローチが採用されることが多いです。主な理由は以下の通りです。

シーケンス学習の問題点

1. 相関の問題: シーケンスに沿った学習では、連続する経験間に強い相関が生じます。この相関が高いと、エージェントは特定のパターンに偏った学習をしてしまい、汎化能力が低下する可能性があります。
2. 効率性: シーケンスに基づく学習では、特定の状況や行動のサンプルが少ない場合、これらの経験から学ぶ機会も限られてしまいます。これは特に、報酬を得るのが難しいタスクで問題となります。
3. 探索と利用のバランス: 連続した経験から学習すると、エージェントが新しい行動を試す（探索）よりも、既知の報酬をもたらす行動を繰り返す（利用）傾向が強くなることがあります。

ランダムバッチ学習の利点

1. 非相関化: リプレイメモリからランダムに経験を抽出することで、連続した経験間の相関を減少させ、より一般化された学習が可能になります。
2. 効率的な学習: ランダムに抽出されたバッチを使用することで、様々な状況や行動から均等に学習する機会が増え、学習効率が向上します。
3. レアイベントからの学習: リプレイメモリに保存された経験は繰り返し使用されるため、レアながら重要なイベント（例えば、高報酬を得られるが発生頻度が低い行動）から学習する機会が確保されます。

経験リプレイを用いたランダムバッチ学習は、これらの利点により、強化学習において広く採用されています。特に、深層強化学習（Deep Reinforcement Learning）では、ニューラルネットワークを用いて複雑な状態空間からの学習を行う際に、このアプローチが非常に有効です。

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