| 研究課題/領域番号 |
20K20766
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分7:経済学、経営学およびその関連分野
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
石川 竜一郎 早稲田大学, 国際学術院, 教授 (80345454)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2022年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 帰納的推論 / 集合知 / スコアリングルール / 交渉力 / 経験 / サービス / ムカデゲーム / 交渉 / 高次予測 / 戦略的不確実性 / 経験財 / 選好形成 / 推薦システム / 資産価格取引実験 / 量的緩和政策 / ベイジアン自白剤 / NPS / 推奨意向 / 帰納的学習 / メカニズムデザイン |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、経済主体が保有する私的情報や知識を集約し体系化するメカニズムを「集合知メカニズム」と呼び、そのメカニズムを適切に機能させるための理論分析を行う。さらに被験者実験と計算機シミュレーションを用いてメカニズムの検証を重ね、実用化のための問題点を抽出する。理論分析においては、「帰納的学習理論」を用い、経済主体の「限定合理性」に起因する認識の変化や誤謬の形成を考慮し、集合知メカニズムが収集する情報の健全性を検証する。その上で、メカニズムがどのような情報を社会に提示するべきかという問題を「情報設計問題」として定式化し分析する。
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| 研究実績の概要 |
本年度は、集合知メカニズムとして(1)サービス提供メカニズム (2) 分散型自律組織（DAO）を対象に研究をおこなった。
まず、(1)サービス提供メカニズムでは、サービスが経験財であるため事前にその品質を評価することが難しいという特性に着目した。この問題を解決するために、集合知を用いてサービスの品質情報を効果的に抽出し、適切なサービス提供を実現するためのメカニズムを提案した。具体的には、サービス利用者の経験を提案したスコアリングルールを用いて数値データとして集約し、これを基にサービス提供者が最適なサービスを設計・提供するフレームワークを提示した。
次に、DAOの安定性に関する研究では、DAOの参加者が組織を離脱する理由として、トークン価格の変動とガバナンスの役割が重要であることを明らかにした。特に、トークン価格の大幅な変動が参加者の退出を促す一方で、ガバナンス参加の効用が高い参加者は組織に留まる傾向にあることを実証データを用いて示した。この分析を通じて、DAOの設計においては、ガバナンスの仕組みを強化することが参加者の安定性を高める鍵となるという結論を導いた。
これらの研究を通じて、集合知のメカニズムデザインを通じた私的情報の抽出問題と組織安定化問題の対策の糸口を見つけることができ、特にデジタルガバナンスの分野での応用可能性を提示することができた。これらの成果をまとめたプラットフォームを構築することで、より多様で安定的なプラットフォームを実現できると考えられ、集合知メカニズムの社会的役割を明確にすることができた。
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