| 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，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．
前年度に引き続いて，定量的評価基盤のための，様々な反実仮想分析技術，例えばオンライン取引における需要推定や評判システムの評価に用いられる技術を調査した．ここではプレイヤの振る舞いの構造をパラメトリックに表現した動学ゲームを設計し，解かなければならない．そこで，相手の行動を見間違えるというごく自然な仮定（不完全観測）における振る舞いのモデルの動学ゲーム理論的分析手法を開発した．具体的には，複数の路線で競争する航空会社のように，プレイヤが複数のゲーム（市場）を同時にプレイする「多市場接触」下において，どのような振る舞いが均衡として実現するかを明らかにした．不完全観測下の多市場接触では，どんな振る舞いが均衡として実現するかはほとんど知られていなかった．これに対して，世界で初めて非自明な振る舞いのクラスの特徴付けに成功し，その成果が人工知能分野のトップ会議であるAAAIに採択された．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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