| 研究課題/領域番号 |
17H01787
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
岩崎 敦 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (30380679)
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| 研究分担者 |
尾山 大輔 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 准教授 (00436742)
小宮山 純平 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (20780042)
安田 洋祐 大阪大学, 経済学研究科, 准教授 (70463966)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | メカニズム設計 / ゲーム理論 / 最適化 / 計量経済学 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は，警備計画策定やキーワード広告オークションなどのゲーム理論的資源配分メカニズム（以下，メカニズム）を，最適化や学習といったアルゴリズム技法を駆使して，計量経済学の枠組みから定量的に分析する理論的基盤を構築することを目的とする．これまでのメカニズム研究は，精緻な理論モデルによる定性的な分析から，現実の制度／慣習における課題を解決してきた．しかし，研究者が企業や政府の担当者を説得して新しいメカニズムを実践するには，その効果を定量的に分析することがしばしば必要になる．そこで，本研究はデータにもとづいて新しいメカニズムを事前に評価するための技術と方法論を構築する．
当該年度では，不確実な環境下における動学ゲームの均衡計算アルゴリズムを検討した．とくに各プレイヤが後悔最小化アルゴリズムにしたがって振る舞うと仮定したとき，粗相関均衡に収束することが知られている．これを不完全観測下での動学ゲームへの適用を吟味した．また，電力市場などの売り手と買い手をマッチングさせる市場を設計するために制約付きマッチングの数理構造を明らかにする試みを開始した．具体的には，制約付きマッチングの解を求める問題を数理計画法の観点から定式化し，その厳密解が存在しない際の挙動を分析した．さらに在学研究先であるスタンフォード大学にて，実証産業組織論という経済学の一分野がどのようにテック企業に取り入れられているかを調査した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究実績の概要で述べた動学ゲームの均衡計算アルゴリズムでは，後悔最小化アルゴリズムが簡単なゲームであれば不完全観測状況に適用できることを確認した．これを本研究が目的とする警備計画策定やキーワード広告オークションといったネット市場における実証分析へ適用できるように拡張を進めている．一方で昨年度の成果である不完全観測下における多市場接触は計算機科学と経済学の学際領域トップの国際会議であるACM Conference on Economics and Computationに投稿している．
制約付きマッチングでは，従来の制約なしマッチングと整数計画問題の関係を確認した上で，制約付きマッチングのための整数計画問題を構築した．その線形計画問題への緩和とあわせて実際にいくつかの問題を解き，どのようなマッチングが出力されるかを確認した．その結果，得られた（乱択）解から，厳密に成約を満たす解を導く方法の検討を開始した．
GAFAやMicorsoft, Uber, Lyft, AirBnBといったテック企業は，実証産業組織論 (Empirical Industrial Organization) の専門家を積極的に雇用している．産業組織論とは，企業と市場の構造や関係から企業がどう意思決定しているか／すべきかを分析する経済学の一分野であり，データをもとに混雑時の配車サービスの価格付けやバイクシェアリングシステムの基地局設計に貢献している．今年度はこうした実証技術を学び，動学ゲームや制約付きマッチングとの関わりを調査した．
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度の研究の結果，1) 不完全観測下での動学ゲームの均衡計算アルゴリズムの構造，2) 安定マッチングを求める近似アルゴリズムへの数理計画法からのアプローチ，3) 実証産業組織論における技術のテック企業への適用例，などを進めた．
今後の方策としては，従来掲げていた警備計画策定やキーワード広告オークションに加えて，マッチング問題の実証データも入手し，解析をはじめることで，既存のマッチング制度と本課題で提案した制度との反実仮想分析につなげていきたい．とくに某企業からデータ提供を受ける相談を開始しており，その業態特有の課題の発見に注力したい．また当該年度より，国際共同研究加速基金（国際共同研究強化）を用いて，スタンフォード大学へ在外研究に出ている．実証産業組織論における取り組みはこの環境で初めて知ることができた．こういった経済学におけるデータ分析の技法を取り入れることで，本研究課題を強
力に推進していきたい．
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