機械・人間学習系によるケースメソッドとゲーミングシミュレーションの融合
| Project/Area Number |
18650030
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Exploratory Research
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Intelligent informatics
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
寺野 隆雄 Tokyo Institute of Technology, 大学院・総合理工学研究科, 教授 (20227523)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 隆志 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助教 (90401570)
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| Project Period (FY) |
2006 – 2007
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2007)
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| Budget Amount *help |
¥2,900,000 (Direct Cost: ¥2,900,000)
Fiscal Year 2007: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2006: ¥1,700,000 (Direct Cost: ¥1,700,000)
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| Keywords | ケースメソッド / ゲーミングシミュレーション / ソフトウェアエージェント / 分散人工知能 / 機械学習 / 計算組織理論 / 複雑適応系 / インターフェース / インターフェイス |
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| Research Abstract |
本研究では、体験型学習手法であるケースメソッドとゲーミングシミュレーションを融合し、ソフトウェアエージェント、人間の参加者がともに学習可能な環境を提供する。本研究の目的は以下の3点である。(1)ケースメソッドとゲーミングシミュレーションを融合した新たな体験型学習方法を確立すること。(2)マルチエージェントシミュレーションの新たな手法を提供すること。(3)社会・経済・組織に関連する複雑現象について、分析すること。
本研究では、ソフトウェアエージェントの特性パラメタを変更したり、被験者の属性をコントロールすることで、異なる組織や背景をもつ状況での実験が可能になる。従来の研究では、異文化コミュニケーションや組織行動の分析には、アンケートデータの統計処理がおもに採用されてきた。それに対して、本研究では、シミュレーションの実施とケースの分析という新しい方法論で接近できるのが大きな特長である。
本研究は以下の3項目から構成される:
1)学習エージェントを含むエージェントシミュレータ
動的な環境に適用的に学習可能な方式について研究を実施した。ここでは、概念学習の枠組みを放棄し、逐次的に適応する反射型エージェントを中心とした仕組みを実現した。
2)ケースとゲーミングの分析
ケースとゲームとを結合する参加型シミュレーションの方法論について研究を実施した。これによって、人間プレイヤが中心となるゲーミングシミュレーションとケースメソッドの融合が実現できた。
3)経済・社会・組織的問題への適用
経済・社会・組織現象のシミュレーション実験を行い、人間・エージェント複合系で生ずる創発現象の分析を行った。対象領域としては、金融取引やP2Pコミュニケーション、企業の組織行動の課題を扱った。
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Report
(2 results)
Research Products
(15 results)
