ゲーム理論に基づくデータ取引市場におけるデータの価値評価方式の開発

• Project/Area Number: 21K19833
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
• Research Institution: Nagoya Institute of Technology (2022-2023); National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (2021)
• Principal Investigator: 櫻井 祐子 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10396137)
• Project Period (FY): 2021-07-09 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000); Fiscal Year 2023: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2022: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000); Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: マルチエージェントシステム / ゲーム理論

Outline of Research at the Start

ネットワーク環境の整備やIoT機器の普及，人工知能技術の発展に伴い，様々なデータの利活用が盛んになっている一方で，データの価値を客観的かつ定量的に評価する指標が確立されていないという課題が存在する．そこで，本研究では，ゲーム理論に基づいて，データ取引市場において公平性と信頼性を保証するデータの価値評価方式の開発を行う．

Outline of Annual Research Achievements

本研究課題の目的は、ゲーム理論に基づき、データ取引市場において公平性と信頼性を保証する価値評価方式を開発することである。2023年度は、(1)データ市場における信頼性に関する研究として、データ取引市場におけるデータの不正取得に対するゲーム理論的分析、(2)データ市場における公平性に関する研究として、データ提供者と利用者の公平な配分を目標とするマッチングメカニズムの提案を主に行った。より具体的には、(1)では、データの不正取得を試みるエージェントを攻撃者と見なし、防御者と攻撃者の二人ゲームとしてモデル化し、ナッシュ均衡を求めた。(2)では、利用者とデータ提供者のマッチングでは、効率性だけでなく、利用者間のデータ配分に対する公平性も重要な性質である。しかしながら、公平性と効率性のトレードオフの問題が存在する。そこで公平性と効率性のトレードオフ問題を解決するために、従来手法と比較して、公平性を緩和し、効率性を向上させるマッチングメカニズムの提案を行った。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

データ取引市場におけるデータセキュリティ・プライバシーの研究が計画通りに進まなかった。

Strategy for Future Research Activity

データ提供者と利用者間のデータ配分に関して、より現実的な制約を考慮することで、マッチングメカニズムの洗練化を行う。さらに、データセキュリティ・プライバシーを考慮したデータ価値評価技術開発について、現時点では理論的分析に留まるのみであるため、更に発展させ、実用的な技術提案に至るようにする。また、最終年度として、これまでの研究成果の取りまとめを行う。

Research Products

• [Int'l Joint Research] University of Warsaw(ポーランド)
• [Journal Article] Proposing a New Security Game with Reward and Penalty (2023)
  • Author(s): Yoshioka Riku、Sakurai Yuko、Oyama Satoshi、Shinoda Masato
  • Journal Title: 2023 IEEE/WIC International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT) Volume: - Pages: 205-212
  • DOI: 10.1109/wi-iat59888.2023.00033
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Coalitional Game Theoretic Federated Learning (2022)
  • Author(s): Ota Masato、Sakurai Yuko、Oyama Satoshi
  • Journal Title: 2022 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT) Volume: - Pages: 48-55
  • DOI: 10.1109/wi-iat55865.2022.00017
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Sample Complexity of Learning Multi-value Opinions in Social Networks (2022)
  • Author(s): Shinoda Masato, Sakurai Yuko, Oyama Satoshi
  • Journal Title: the series Lecture Notes in Computer Science, Principles and Practice of Multi-Agent Systems, 2022 Volume: 13753 Pages: 192-207
  • DOI: 10.1007/978-3-031-21203-1_12
  • ISBN: 9783031212024, 9783031212031
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Measuring power in coalitional games with friends, enemies and allies (2022)
  • Author(s): Skibski Oskar、Suzuki Takamasa、Grabowski Tomasz、Sakurai Yuko、Michalak Tomasz、Yokoo Makoto
  • Journal Title: Artificial Intelligence Volume: 313 Pages: 103792-103792
  • DOI: 10.1016/j.artint.2022.103792
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Presentation] 学生の希望を考慮した相対的制約付きマッチングメカニズムの提案 (2024)
  • Author(s): 太田健介、櫻井祐子
  • Organizer: SMASH24 WINTER SYMPOSIUM
• [Presentation] Proposing a New Security Game with Reward and Penalty (2023)
  • Author(s): Yoshioka Riku、Sakurai Yuko、Oyama Satoshi、Shinoda Masato
  • Organizer: 2023 IEEE/WIC International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 報酬とペナルティを導入した数当てゲームの提案と均衡戦略の分析 (2023)
  • Author(s): 吉岡 陸、櫻井 祐子、小山 聡、篠田 正人
  • Organizer: 2023年度人工知能学会全国大会（JSAI2023）
• [Presentation] Coalitional Game Theoretic Federated Learning (2022)
  • Author(s): Ota Masato、Sakurai Yuko、Oyama Satoshi
  • Organizer: 2022 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Sample Complexity of Learning Multi-value Opinions in Social Networks (2022)
  • Author(s): Shinoda Masato、Sakurai Yuko、Oyama Satoshi
  • Organizer: The 24th International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent (PRIMA-2022)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 報酬と失敗コストを導入した数当てゲーム (2022)
  • Author(s): 吉岡 陸，櫻井 祐子，小山 聡，篠田 正人
  • Organizer: 第27回ゲームプログラミングワークショップ (GPW-22)
• [Presentation] ソーシャルネットワーク上での意見傾向推定のために必要なサンプル数の評価 (2022)
  • Author(s): 篠田正人，櫻井祐子，小山聡
  • Organizer: 第36回人工知能学会全国大会（JSAI2022）