| 研究課題/領域番号 |
19H04170
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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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 | 大阪大学 (2020-2022)
京都大学 (2019) |
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研究代表者 |
松原 繁夫 大阪大学, 数理・データ科学教育研究センター, 特任教授(常勤) (80396118)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | マルチエージェントシステム / 集合知 / インセンティブ設計 |
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| 研究成果の概要 |
人と機械の組織形成による問題解決法の確立に向け、集合知の基礎理論である多様性予測定理の考え方を予測問題から様々な問題に展開した。集団が発揮する性能は個々人の能力と多様性から決まるという観点から、協調の促進および共謀の抑制を考察した。具体的には、(1)予測多様性維持法として、逐次クラウドソーシングにおける効率的なタスク分割法の考案、(2)予測多様性拡大法として、フリーフロート型カーシェアリングにおける乗車需要と車両配置の不均衡を解消する、参加者間の契約に基づく分散制御法の考案、(3)平均個人誤差削減法の考案に向けた通販サイトでの評判システムにおける買収行動の均衡分析を行った。
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| 自由記述の分野 |
知能情報学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、人と機械の協働を人と機械の組織形成による問題解決と捉え、クラウドソーシングにおけるタスク割当て、カーシェアリングの分散制御、評判システムの戦略的操作など予測問題と異なる問題領域でも多様性予測定理の考え方に基づく問題解決が有効であることを示した。これは、これまで別々に扱われてきた問題を人と機械の組織形成という観点から統一的に取り扱える可能性を示すもので、集合知の理解を一歩進めるものとなっている。本成果は、人工知能に関する最難関会議での採録や、エージェントに関する国際会議での最優秀論文賞の受賞に見られるように高い評価を受けている。
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