2021 Fiscal Year Annual Research Report
法律の効果について二手先を予測するシステム開発に関する研究
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19K22899
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| Research Institution | Niigata Institute of Technology |
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Principal Investigator |
中村 誠 新潟工科大学, 工学部, 教授 (50377438)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
的場 隆一 富山高等専門学校, その他部局等, 准教授 (30592323)
萩原 信吾 富山高等専門学校, その他部局等, 准教授 (50635224)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| Keywords | 改正労働契約法 / 雇い止め / マルチエージェント / シミュレーション / 強化学習 / 労働市場 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
政策決定の段階で、法律の施行による直接的な効果を予測することはできても、将来の人間の行動を反映した予測を行うことは困難である。言い替えると、効果を正しく予測すればするほど、より効果的な政策が可能になる。本研究では、有期雇用労働者の雇い止め問題を例として取り上げる。2012年に労働契約法が改正され、有期雇用労働者は5年以上働けば労働者の申請により無期契約に転換できるようになった。ところが、この法改正により雇い止めの問題が発生した。つまり、有期雇用労働者の環境改善のための法改正により、むしろ解雇される事態を招いたこととなる。この場合、法改正が悪用され、効果予測と実際の効果に乖離があったと考えることができる。
本研究の目的は、労働契約法の改正を例に取り上げ、法制化から数年後に発生する社会・経済への影響を予測し、人間の行動に反映させるモデルを提案することである。本研究は、意図した目的とは異なる法律を改正し、意図しない結果を回避するためのガイドラインを提供する重要な役割を果たすと期待される。
マルチエージェントシステムを採用し、エージェントが労働契約法を遵守しながら自律的に雇用者と被雇用者として行動する世界を設定した。雇用と解雇を決定する雇用者エージェントには、Q学習を採用した。シミュレーションの規模や実験環境におけるエージェントの行動は，我々の前年度の研究成果よりも改善されている．
実験の結果、労働契約法の改正により無期雇用労働者の割合が増加することを示した。これは、この政策が期待する成果である。その一方で、有期雇用労働者の雇い止めについて政策決定時点で予想していない問題が発見された。つまり、労働契約法改正後の経済格差の作り方を検討できる、小さな経済社会を実現したと考えることができる。さらに、深層Ｑネットワークを搭載したモデルを提案し、その検討を行った。
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