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本研究では，①エージェントプログラミングのエキスパートの育成，及び，②エージェント技術を応用した実用システムの普及促進を実現することを目的として，既存の分散エージェントシステム開発ツールの高度化・洗練により，エージェント開発者がより容易にエージェントプログラミングが可能な開発環境を提供する．具体的には，エージェントを系統的に開発・運用するための手法[インタラクティブエージェント開発方式]と支援機能[インタラクティブエージェント開発ツール]を開発者に提供し，これらを用いることで開発者の開発作業負担の軽減，及び開発効率の円滑化を達成し，低コストでエージェントプログラミングを習得可能な環境を実現する．
今年度の成果を2つ述べる．一点目は昨年まで開発した「過去の動作結果に基づき自身の行動を最適化する学習型エージェント」の開発支援である．今年度は開発環境に対して，学習データの外部環境への出力機能等を付与し，学習エージェントの開発効率向上と応用システムの開発促進を実現した．また，提案機構で生成した学習データをロボットプラットフォームに投入し，協調行動ロボットの動作制御を行うフレームワークを開発した．本成果は複数の学習ロボットから構成されるロボットシステムの開発促進に大いに貢献する．
二点目は「深層学習エージェント」の開発支援である．画像認識や音声認識分野で有効な手法である深層学習を行うエージェントの開発支援のため，開発環境に対し，学習機能・パラメータ設定機能・学習状況確認機能等を付与した．評価実験では，数字文字認識を対象として，エージェントが学習処理と識別処理を正常に行えることを確認した．また，学習打切の機能を効果的に使用することで，数字文字の認識識別率の低下を抑えつつ，学習時間を大幅に短縮可能であることが示せた．この成果は，深層学習エージェントを用いた応用システムの開発促進に繋がる．
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