| 研究課題/領域番号 |
18650030
|
|---|
| 研究種目 |
萌芽研究
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 研究分野 |
知能情報学
|
|---|
| 研究機関 | 東京工業大学 |
|---|
研究代表者 |
寺野 隆雄 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 教授 (20227523)
|
|---|
| 研究分担者 |
山田 隆志 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助教 (90401570)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2006 – 2007
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2007年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,900千円 (直接経費: 2,900千円)
2007年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
2006年度: 1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
|
|---|
| キーワード | 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 |
|---|
| 研究概要 |
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。
|
