| 研究課題/領域番号 |
19K12131
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
山崎 啓介 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究チーム長 (60376936)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | 人工知能 / シミュレーション / マルチエージェント / データ同化 / サロゲートモデル / 自動交渉 / 機械学習 / 統計的推論 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
マルチエージェントシミュレーションを用いることにより、エージェントの行動ルールをデータから推定し社会現象の理解や分析が行われている。しかしながら社会問題を解決するためにはその原因となる行動を突き止め変容させることが必要であり行動ルールの把握だけでは不十分である．そこで本研究では意思決定過程をエージェントモデルに取り入れ，自動交渉シミュレーション技術と統計的機械学習技術を融合することでデータから行動ポリシーと意思決定規則を推定する手法を確立する．
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| 研究成果の概要 |
自動交渉においてエージェントの行動決定やプロトコルと呼ばれる交渉ルールをモデル化し、交渉の際に生成されるデータから意思決定の基となる戦略を統計的に推定する方法を構築した。エージェントと交渉環境を含むモデルを考慮することにより、交渉のダイナミクスや交渉終了にかかる時間など大域的な性質の分析が可能となった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
AI利用の拡大により取引や交渉がエージェントによって自動的に行われる場面が増えている。従来の自動交渉の研究では相手エージェントの戦略を推定することで自らに有利な条件で合意を導くことに主眼が置かれていた。本研究は参加している全てのエージェントと交渉の場を含むモデルを考慮することで、第三者の立場からリソース分配の公平性の分析、およびそれを促進するためのインセンティブ設計指針の提供を可能にする。
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