……t………lll州‖‖………I川仙‖llll…………………‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖‖＝‖‖＝＝‖‖‖‖‖‖‖＝……………tt……l……l………＝‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖川＝‖‖‖‖‖‖川‖‖州‖‖l………冊‖…ll…………………………l………

エージェントベースモデリングによる問題解決−エージェントベース社会システム科学としてのABM一
出口 弘
本稿では，従来からのORに比較して，エージェントベースモデリング（ABM）がどのような問題解決の技法であり，いかに社会の問題解決を支援するアプローチであるかを明らかにする．そのためにまずABMの歴史と手法を概括し，次に今後ABMによって取り組まれるべき社会科学の諸領域を具体的に列挙し，分析した．さらにORと同様に分析を現実にどう適用するかという実施問題がABM研究ではどうあるべきかについて論じ，最後に現在開発中のABMのためのシミュレーション言語の設計について概括した．
キーワード：エージェントベースモデリング，ソフトアプローチ，ゲーミングシミュレーション，

エージェントベース社会システム科学，複雑適応系
・・／′■、＼‖‖‖＝‖州＝川＝】…………………l…ll……11…………………l……‖＝＝‖‖‖………ll…‖＝‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖＝‖‖‖‖‖‖＝‖＝＝‖＝‖…………帖＝刷Il…ltI……………………‖＝‖‖＝‖‖‖＝州l…llllllll……ll………………ll…………I

このABMの発展の過程では，これらの研究プロ

1．ABMの歴史と手法

グラムはオペレーションズ・リサーチ（OR）と交流

本稿では，新たな社会システム科学で発展しつつあすることはほとんどなかった．それどころか，マクロる領域としての，エージェントベースモデリング

な機能要件を問題とするシステム理論との交流も必ず（ABM）とそこでのシミュレーションの方法が，従しも十分とは言い難い．ボトムアップというコンセプ

来のORなどの問題解決の手法に対して，何を付け加トをABMや，複雑適応系の研究プログラムは強調

え，またどのような問題に対してどのような新しい問するあまり，組織化された複雑性に関する従来の諸知題解決を可能とするのかについて分析を行いたい．そ

見や機能的な視点からの社会や組織のシステム的見方のためには，まずABMの歴史と手法について手短との結びつきを欠いてきた．しかし社会や組織を問題に述べておく必要があるだろう．Agent Based Mod−とし，その制度設計を論じるという視点からは何らか

elingという言い方は，ここ数年一般的な言い方としのマクロ的な制約充足条件を満たすという機能要件と，て世界的に定着してきた．1990年代にはこれらは計個々のエージェントの自律的な活動を結び付けるモデ

算組織論や，人工社会などの言葉で語られてきて，領ル化が必要となる．新古典派の経済学が与えたのは，域としての明確なビジョンは形成途上にあった．ただ合理的で一様な特性を持ったエージェントが市場での

ハ cAS（ComplexAdaptiveSystem）の枠組みを緩や生産を含む交換を価格を指標にして行うことによって，ト最適な資源配分が行われるという枠組であっかに共有しつつ，そこ（こ自己組織化やSwarmのようパレーなシミュレーションツール，さらに人工生命の研究のた．これに対して，現在の我々は，内部モデルを持ち影響，分散人工知能の影響を受けつつも，総じて社会

学習するなどの多彩な意思決定原理をエージェントに学，組織科学，経営学などの社会科学者を中心として対し認める．その上でシステムの機能要件としてパレ発展してきた研究プログラムであるということができ

ート最適以外の様々な目的を認めた上で，何らかの制る（高木，1995；Carley，1994；Epstein，1996；

度的境界条件を動かすことによって，エージェントのAxelrod，1997，1999；Prietula，1998；Bonabeau，
自律的な活動を前提として組織目的を達成したり，社
1999；出口，2000；Deguchi，2004）．ABMの研究プ

会的な機能要件を満たすような制度設計枠組を求める

ログラムは，2000年代に入ってからその動きを急に必要がある．現在のABMは，このような制度の設している．

計論を一方で模索しつつある．だが，他方で取I）あえ

でぐち ひろしず社会や組織をシミュレーションして現象を再現する

東京工業大学大学院総合理工学研究科

ことを目的とした記述的シミュレーションも多く用い〒226−8502横浜市緑区長津田町4259

られている．

2004年3月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（33）161

現状は参入する研究者の数が増えるにつれて，様々

トベース社会システム科学（ABS3）を構築することな領域が互いにクロスしながら急速に発展しつつあるが今後の複雑な社会の制度設計には不可欠となる．こという状況であろう．しかしその研究プログラムは，のような学問体系の基礎を作り，新たな実学としてのス社会システム科学のディシプリン

理論的な側面とコンピュータシミュレーションによるエージェントベー分析との間が必ずしもうまく接続しているとはいえなを提供しそれを社会に普及させることがABM研究

い．いわゆる複雑適応系の研究プログラムが何であるの大きなミッションとなる．

かを簡単にいうことは難しいが，そこでは既にセルオ

ABMは，現在社会の具体的問題を前にして，問題

ートマトンとそのシミュレーションといった研究プロ

解決型のアプローチが求められるステージに到達しつグラムと，遺伝アルゴリズムのような進化や学習を扱

つある．これは同時に，ORが最適化の科学からよりうモデルの間にギャップがあり，手法として提供され広い応用へと進む際に，実施問題など多くの課題に直ているシミュレーションツールと，モデリングの作法，

面せざるを得なかったと同じ状況にABMも直面せさらにCASで問題となっている学習や進化のモデル

ざるを得ないということでもある．

の間には多くの覿歯吾がある．

このステージで問題となるのは，競争的環境下での理論的には遺伝アルゴリズムや強化学習が重要な意
味を持つが，シミュレーションツー

ルとしては，セル

学習や制度デザイン，さらに様々なレベルの協調の失敗や組織の失敗を含むシステムの解析と制度の差異に上の空間を移動するタイプのシミュレーションが未だよる構造と機能の変化（分岐）を解析するためのモデに大きな比重を占めている．むろん空間的に移動する

ル分析である．

エージェントを用いたシミュレーションは，領域によこのような分析では，実際の領域を指定してのアプっては非常に重要となる．例えばテーマパークの顧客

ローチが重要となる．ABMによるシミュレーション

誘導などは大きな応用領域である．しかしより広範なは，ハードなサイエンスにおけるコンピュータシミュ

制度デザインのためのツールとしては十分に発達してレ⊥ションの延長上にはない．特定の法則や合理的意

いるとはいえない．

思決定原理に従うとは限らないエージェントの活動に

例えば社会的な地位や，ネットワーク上の移動に関対して，十分な領域知識に基づきこれをモデル化し，しては，標準型ができているわけではない．またこの具体的で様々な組織制度上の制約条件を組み込んだ領種の社会シミュレーションでどの程度まで大規模なも域固有のモデルが要求される．

のが可能となるのか．現在数十万のエージェントを用

今後ABMによる社会システム分析が対象とする

いたシミュレーションも一部では行われているが，多であろう具体的な領域を，いくつかのカテゴリに区分

くは数百程度のエージェントでのシミュレーションとして列挙し，簡単なコメントを附すことにしよう．

なっている．
ABMのシミ ュレーショ ンツールと しては，

SwarmやStar Logoのような初期のツールから，ブルッキング研究所の開発したAScapeやシカゴ大学とアルゴンヌ国立研究所の開発したRepast，さらに教育用に日本でデザインされたMASや我々の研究室で制度デザインを強く意識して開発されたSOARS（1）経営学・組織理論的課題

・ビジネスゲームのABM化：ソフトエージェン
トと人間のプレーヤの混合シミュレーションモデル．
・ビジネスプロセスのパスウェイ解析：様々なビジネスモデルのプロセス解析と比較優位の検証モデル．
・組織の失敗・コンプライアンスの解析：組織がなぜモラルハザードを犯し，また失敗を起こすのかに関など多くのものが登場してきている．

2．ABS3研究のミッションと解くべき問題
社会の様々な主体（エージェント）の必ずしも合理的とは限らない多様な意思決定基準や模倣，相互学習

する再現モデルの構築．
・組織のタスク処理分析：組織が人，もの，資金，情報を効率的に組み合わせタスクを形成するプロセスの解析．

を前提とし，エージェントからなる組織や社会経済シ・組織の協調的問題解決の失敗分析：組織がどのよ

ステムをボトムアップに記述するアプローチと，様々うにして協調して機能するか，また協調の失敗はどのな社会的な制約条件や目標などから機能的（トップダ

ようにして生じるかのモデルの開発．

ウン）に分析するアプローチを融合させたエージェン
162（34）

・病院内組織モデル：病院組織での標準作業の分析© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ／′、＼＼

支援とペナルティとの機能的区分の解明や，2次のジや院内感染対策，業務プロセス分析．
・工場や生産プロセスのモデル解析：工場での生産ラインや企業間の製造プロセスの連結，川上から川下までの受注プロセス等を従来のモデルよりも現実の工・歴史人口学のデータに基づいた社会人口動態のシミュレーション分析：歴史人口学での多くの蓄積を動

混流生産の比較のモデル．

的なモデルとして再現することで，社会の人口動学的を含むモデル：UMLによる組織の情報システム解析

な構造変化を検証する．
・社会階層統計に基づく社会階層分析：日本の社会に，それを実際に使うエージェントを含めたダイナミ

学は社会成層解析モデル（SSM）研究の蓄積があり，ックなプロセスモテリレ．

そのデータを説明できる動学モデルをエージェントベ
ースでボトムアップに構築する意義は大きい．

（2）経済学・産業組織論的課題

・産業組織論のABMによる分析：ハイテク産業

・教育システムや施策の解析：教育プロセスとそのの技術競争とその政策分析は，ABMの重要な応用領システム解析は，またABMの重要な応用領域とな域となる（李，2003）．

り得る．

・市場の制度設計：電力市場の自由化の制度設計，（4）法律学・行政学・政治学的課題

排出権市場，通信市場，人工先物市場など多くの市場・法制度の機能デザイン：法的システムがどのようの制度デザインにABMは有効な手法として期待さに機能し，また民法，刑法がどのように当該のエージれている．既に米国のアルゴンヌ国立研究所を中心に，

ェントに影響するかについてのモデル化．

「Electricity Markets Complex Adaptive Systems

・医療保険制度モデル：医療保険は，医師，看護仕（EMCAS）」というツールが開発されカ））フォルニアなどの病院スタッフ，病院，患者，保険組合，政府なの電力危機の分析等が行われている（Moore，2001）．

どの多様なステークホルダーの相互作用と，人口統計

日本ではU−martという人工先物市場の研究が1990的側面，医学的側面を持つ複雑な相互作用をするモデ

年代に始まっている（Sato，2002）．

ルである．この制度設計にはエージェントの行為とそ・国民経済計算のABMモデル：国民経済をボトムアップにモデル化して，従来の計量経済のモデルとは異なったダイナミックな計量モデルを構築する（出口，2000）．

の学習による変化を記述するABMによるモデル化が要求される．
・年金制度モデル：年金制度もまた多様なステーク
ホルダーを持ち，人口動学的な側面と予算制約の複雑

・環境経済の制度設計モデル：空き缶のデポジット，

地域のエネルギー政策，ゴミ政策など内部にジレンマ
・ （

れる．

場に近づけた形で行う．例えばセル生産とライン生産，・組織の情報システム設計でのエージェントの活動√ヽ

レンマ問題の解決等のために様々なモデル化が要求さに折り重なったモデル化が必要でABMの適用領域となる．

問題を含む制度設計の分析とそのシミュレーションモ

・公衆衛生・感染のモデル：米国では，9．11テロ

デルを人間がプレーヤとして参加できるゲーミングと後にバイオアタックに関する研究に多くの資源が投入

ハイブリッド化することで人々に納得できる解釈を与されるようになり，ブルッキング研究所のグループが，える参加型のモデルの構築が必要とされる．

天然痘のバイオアタックに対するモデルを，カーネギ（3）社会学・人類学的課題

ーメロンのキャサリン・カーリーらのグループが，炭・共有地問題（社会的ジレンマ問題）：環境問題は痕菌に対するモデルを開発している（Epstein，2002）．

社会学でも大きなテーマで，共有地の悲劇を代表例と感染のモデルは医療的のみならず，様々な組織が関与する社会的ジレンマのモデル化要請される．

する複合的な対策を必要としABMの大きな適用領域となる．後述するように，筆者もSARSの感染モ

・社会相互作用シミュレーション：大規模な社会シ
ミュレーションを人間をプレーヤとするゲーミングとのハイブリッドモデルとして開発する．

デルをABMで開発している．
（5）国際政治学的課題

・規範の崩壊と構築：規範の崩壊の問題はアクセル

・政治的合従連衡：アクセルロッドのランドスケー

ロッドがノルムゲーム，メタノルムゲームとして遺伝プ理論に見られるように，国際政治は複雑な合従連衡

アルゴリズムを用いてモデル化し大きな成果を挙げたを常としそれを解析するためには，ABMによるモデ領域である．規範は社会学でも大きなテーマであり，ル化が有力視される．

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・天然資源の利用問題：これについてはフランスを我々が目指すABS3でのシミュレーションは，従中心のCORMASという国連の研究プロジェクトが来の例えば純粋経済学的ないわば高所大局からのモデ

ABSと人間のロールプレイングを用いたモデルを開ルではなく，複雑な制約条件，境界条件で運営されて発している．

いる様々な社会経済システムに対してより直接的な政・国際公共財や国際的な共有財，公開財の供給管理問題：インターネッ

トのガバナンスや国際的な共有財

策提言を行うことをその目的とする．従来のハード

ORのモデルと異なり，これらのモデルには人間の集のガバナンスの問題，さらに国際公共財の供給問題等団としての活動が組み込まれている．そのモデルに組は国，有力な民間のステークホルダー，地域などが複み込まれたエージェントは，様々な自己目的や局所最雑に相互作用する問題であり，その制度設計の解析に適化行動を行うが，当然のことながら従来経済学で仮はABMのアプローチが必要とされる．

定してきた長期的で合理的な意思決定を行うエージェ（6）心理学，認知科学的課題

ントではない．

・内部モデルに基づいた意思決定や行動のモデル化

日本でも，様々な領域でこのような政策指向のエーの拡張：経済学ではリスク選好に関する内部モデルがジェントシ

プロスペクト理論等の形で研究されているが，より多ってきた．共通していえるのは，よいORのモテリレが彩な内部モデルや認知地図とその学習を含むエージェ

そうであるように，モテリレは数理であろうがシミュレントの動的モデルの分析が求められている．

ーションであろうが，対象となる領域知識を十分に持ミュレーションの試みが行われるようにな／／一一￣￣＼＼・模倣と意思決定と学習に関する多彩なシミュレーった研究者によって開発されねばならないということ

ション実験：エージェントの相互参照や内部モデルのである．その意味では，この種の研究プログラムは，模倣等多彩な学習のプロセスを解析し，あるいは学習

サイバネティクスやシステム理論，ORの正当な後継を支援する枠組みをデザインすることは，エージェンプログラムである．ただその扱う範囲がよりソフトなト集団の制度デザインでは必須となりABMの大き

社会人間の現象を含むようになることが期待されておなテーマとなる．

り，その意味でソフトなアプローチに対する視座をも・災害時のパニック行動などのシミュレーション分

析：これは既に，例えばABMを用いた，明石歩道橋の事故解析などが行われており，ABMによる解析が有効である領域である．

欠くことはできない．

3．ABMを用いた問題解決：新たなソフト
アプローチの必要性

ABMを用いた問題解決や制度設計では，対象のモ
我々は問題をとりあえずいくつかにカテゴライズしデル化とその分析というハードな問題と，問題解決のたが，個々の問題は一つの学問領域だけで扱える範囲

ための認識の共有というソフトな問題の結びつきをどを超えた課題を含んでいることが多い．ABMの扱うのように行うかが課題となる．これは，ABMのモデ

問題領域は，文理融合というだけではなく，領域透過

ルに対してどのようにそのリアルワールドグラウンデ

的なアプローチを必要とすろ．

イングを行うかという課題でもある．

我々は今日，より複雑な意思決定基準を持ち，内部ORが最適化を解くべき問題にしたのに対し，我々モデルを持ち学習するエージェント集団に対し，学習の目指すABS3ではマネージメントを含む形で制度のプロセス，政策的な支援や罰則，法的な制度，技術の分析を行い，制度選択の基準を比較するといった議的境界条件など様々な制約条件下で，多属性の目標充論を可能とするモデルをABMで構築する必要があ

足条件を満たすように制度を設計するという課題に答る．現代の我々にとって政策課題の多くは，意思決定

えなければならない．これら多彩な問題領域で領域透原理や基準を変えることでその決定が変わる可能性を

過的な課題に答えるためには，エージェントベースの含んでいる．例えば医療システムの目標は生きている

シミュレーションが次第に必須のツールとして用いら時間の最大化からクオリティオブライフに変わー）つつれるようになるだろう．

ある．また例えば河川管理は，洪水を防ぐという単純

そこでは問題解決のための分析手法としてのみならな治水目的から，流域の生態系の維持や生活の潤いなず，次節で述べるように，社会的な合意形成の道具とど多くの価値軸を合成した問題の把捉と解析を必要としてもABSは重要な役割を果たすことが期待される．

するものへと変化してきている．同様に環境政策など

164（36）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ

多くの政策領域では個人合理性と全体合理性が背反するジレンマ問題を程度の差はあれ抱えている．これら

我々の研究室では，この従来のABMのツールとの問題をきちんと見える形で表現し，そこでの様々なしてのシミュレーションモデルの限界を踏まえ，より

システム特性を理解し，合意形成のための社会学習を制度設計や社会システムの記述に通したシステムモデ

助けるために，ABSは有用な手段を提供してくれるルをデザインするという視点から，新しいシミュレー

可能性がある．

ション言語を設計した（出口，2004）．これは医科学

この社会学習のためのツールとしてのシミュレーシ／・（＼

ムワークが米国では普及しつつある．

研究所の清水との協同プロジェクトで，SARSの院

ョンという領域の開拓は，ABS3が将来に向けて展開

内感染を中心としたシミュレーションを行うためのモ

すべき大きな研究テーマとなる．シミュレーションは，デルを構築する過程で，言語もあわせて設計され実装与えられた境界条件と意思決定基準の中で状況をモデされたものであるが，言語自体はABS3が目的とす

ル化することにより，意思決定として実現結果可能なる社会の制度設計やエージェントの複雑な変化を記述

シナリオを我々に提示してくれる．その結果としてかするためのシステムモデル概念に基づいた汎用のものってORが直面したのと同様の解の実施問題が生じる．

となっている．ここでは，、その言語の設計の概要とそ

つまり解が提示されたとしてもそれに基づいて実際のこでのシステム記述概念を示し，既に述べたような社システムを変化させるのは誰でどう行うのかという実会経済組織の制度設計に関するABS3研究のパー

施のジレンマが生じるのである．これ自体は極めて政ペクティブを明らかにしたい．

治的なプロセスである．だがこれを切り離し合理的解だけを提示するのでは，社会科学にはならない．

SOARS（SpotOrientedAgentRoleSimulator）
言語は，エージェントが社会的なネットワークの中でシミュレーションの場合には，数理的なORのモデ行う役割行為を適切に表現することを目的とする三階ルよりも扱う問題領域の複雑性が高く，ABMに基づ層のモデリングフレームワークである．SOARSは下

くシミュレーションであってもその悪意性は高くなる．

層にJava言語を持ち，中層にエージェントの役割行与えられた結論を出すためのモデルというものも，や為を記述するためのSOARSスクリプト言語を持つ．

りようによってはかなり容易に作ることができる．

また上層には，領域知識を持つ専門家であるがプログ

そこでシミュレーションの場合にも，合意形成や社

ラミングの知識のないユーザがモデルを開発するため

会学習のためのソフトな手法が要求されることになる．

の開発実験環境であるモデルビルダをGUI環境としソフトORの技法としては，チェックランドのSSMて持つ．SOARSには従来の様々な離散時間のシミュ（ソフトシステム方法論）などいくつもの手法が知ら

レーション言語にはないいくつかの特色がある．特にれている．シミュレーションの場合にはその特質を生シミュレーションモデルの静的構造を特徴づける『スかしたゲーミングという手法がある（Greenblat，ポット』『レゾルバ』『情報オブジェクト・物理オブジ

1988）．ゲーミングとABMとのハイブリッドモデル

ェクト』等の諸概念と，その動的な制御構造を表す√ヽ は，プレーヤが自ら参加し体験し，別シナリオについ『ステップ』『ステージ』『フェーズ』『ターン』などのても検討し，さらにプレーヤ間で討議することを可能

時間，順序概念，エージェントの役割行動を記述するとする新しい時代のソフト的なアプローチの有用な手スクリプト言語，ルール間の干渉制御の方式等は法となり得る（新井，1998；Deguchi，2003）．

SOARSを特徴づけており，そのABMのためのシミ

4．ABS3のための新たなシミュレーショ
ン技法

ュレーション言語としての固有のモデル作法を与えてくれる．ここでは紙幅も限られるので，このSOARSの設計思想としてこれらの諸概念の簡単な説明を行う．

ABMではシミュレーションによる分析をその手段

SOARS言語はもともと，東京大学医科学研究所のとして多用する．シミュレーションツールとしては，

清水研究室と東京工業大学知能システム科学専攻の出その初期にはサンタフェ研究所のSwarmが喧伝され

口研究室の共同プロジェクトとしてSARSのようなたが，その後ブルッキング研究所でJava上のツール

ワクチンのない感染症の組織対策，とりわけ院内感染キットとしてAScapeが発表され，またこの数年は対策のためのシミュレータ作成のためのツールとしてシカゴ大学とアルゴンヌ国立研究所が共同開発した開発された．病院のような複雑な組織では，医師，看RepastというこれもJavaの上のモデリングフレー

護士，技師，患者，事務職員など多くの関係者が，・受2004年3月号

ス© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（37）165

付，待合い室，診察室，病棟，医局，食堂，検査室，内部がさらに構造化されており，それによりルールの事務室，ナースステーション，病室など多様な場を移適用順序などの動的な干渉の制御が行われる．各ステ

動してその役割行為を遂行する社会システムである．

ップは，ステージというサブステップに分割され，各従来のセル的なシミュレーションではこうした場の構ステージが，役割変更，移動，メインの相互作用，状造を表現したり，複雑な役割行為を表すことは困難で態の更新，データ収集などの固有の役割のルールを選ある．さらに感染対策としては，組織的な制度変更を択し遂行する．ステージの内部はエージェントのリク

伴う発熱患者用のゲートを設けること，専用病室を設

エスト処理のフェーズとスポットでの相互作用処理のけること，ウイルス検査キットの導入，感染防御のたフェーズに分かれ，各々のフェーズではエージェント

めのマスク着用，手洗い，機材や場の消毒，家での家とスポットが逐次処理される．各ステップでのプログ

族隔離等多彩な組織的感染対策が必要であり，これら

ラムの進行は次のようになる．

は役割や組織構造の変化を要求する．このような制度

Stepkstart：1まとまりの時間単位開始
Stagelstart：あるまとまった動作を実行する制御や役割の変更による対策の効果を経済面まで含めて検単位開始証するには，組織や役割構造など多くのパラメータをAgent Phase start：Agentを順次選択し役割ル変化させた比較実験が必要となる．SOARS言語は，ールを実行させる単位開始，Agent turn start：個々のエージェントのルー

このような組織の構造や役割の動的表現を目的としてルの実行の単位開始

開発されており，そのモデルビルダは多様な実験計画

eralRuleの実行をサポートするように開発され，現在その改良が進行

屋

中である．
SOARS言語では，エージェントが移動したり相互

ive Ruleの実行

Resolution（Ifnecessary）
gentturnend：個々のエージェントのルールの実行の単位修了

作用する場としての社会的ネットワークは『スポッAgentPhaseend：Agentを順次選択し役割ルート』という概念で表現される．レゾルバは，エージェ

ルを実行させる単位修了

ントからのリクエストで，複数のエージェントの意思

ResoIverPhase start：Resolverを順次選択計算

決定や相互作用の調整を行う干渉制御のための仕組み

し答えを返す単位開始−Resolver turn start：個々のResoIverの実行である．相互作用を記述するためのメソッドはレゾルの単位開始バに記されており，レゾルブ要求により実行され，結

soIverの実行（If necessary）：答えはリクエ

果はリクエストを出したエージェントに戻される．エトを出したエージェントに返す

ージェントの状態やその変化については，エージェン

esolver turn end：個々のResolverの実行の単位修了

トの状態を表現する物理オブジェクト，情報オブジェ
上ヽCヒ〉t ￣￣￣二ヾこ〒三＿クトによりその計算がなされる．レゾルバによってエージェントの相互作用はスポット単位で分割される．
広範囲の相互作用を記したいときは，例えばブロード
キャストスポットのようなグローバルスポットを剛−てこれを記すこともできる．

／（

一Resolver Phase end：Resolverを順次選択計算
1⊃〈（一し答えを返す単位修了

Stagelend：あるまとまった動作を実行する制御
／（＼＼

単位修了

‑Next Stage start
NextStageend：

エージェントは生成時にID番号が割り当てられ，
アクティブ役割タイプ名を属性として持ち，スクリプ

Stepkend：1まとまりの時間単位修了

ト言語で記述される役割に従って活動する．エージェ

SOARSスクリプト言語で，例えば前述の病院の例

ントの活動はこのルールで記述されるが，より複雑なでは，エージェントを患者とする移動ステージでのル意思決定が必要なときはセルフレゾルバというエージールとして，『診察室に今おり，診察が終了してそのェント固有のレゾルバにメソッドが記され，それが呼結果が入院であれば，病棟へ移動する』というルール

び出されて処理を行う．スポット名，エージェント名，は，『patient，mOVe，is Consultation＝end＆＆is

役割タイプ名は文字列として管理され，参照される．

request＝in＿hospital，く診察室〉isSpot，〈病棟〉move』

エージェントの動的な構造では，ステップと呼ばれのように記される．同様にして役割取得のステージ，ジにわけて個々のステップ

る時間の単位が離散時間ダイナミかレシステムの基本

感染のステージなどステー

単位を表現する．SOARS言語ではこの1ステップのでのエージェントの役割が記述される．

166（38）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ

［4］R．L．Axtel： Population growth and collapsein

5．結語

multiagentmodelofKayentaAnasaziinLongHouse

ABMは，シミュレーションを活用した新しい社会的問題解決の技法として今後急速に発展していくであろう領域である．多彩な意思決定基準や内部モデルを持つエージェントが，学習し相互作用するなかで，ボトムアップに構成されるシステムの性質を複雑適応系
としてシステム分析する新しいエージェントベース社

会システム科学の中核となる研究プログラムがABMである．ABS3のリサーチプログラムでは，ABMにValley ，PMS2003．
［5］E．Bonabeau，M．Dorigo，andG．Theraulaz：Su）a7m
ルナl〟な川ハ．・／・■ハり〃．＼1／／Jりり／／′′．lJ・／叶ん′／・＼、・∫／り什＼〔h−fordUniversityPress，1999．

［6］K．M．Carley，and M．］．Prietula（eds．）：
Con4）uhltiona107ganization771eO73L Hillsdale，N．J．：
Lawlence−ErlbaumAssoc，1994．
［7］出口弘：『複雑系としての経済学』，日科技連出版，
2000．
［8］H．Deguchi：

Agent−Based Modeling MeetsGam−

基づき学習や進化プロセスを加味した競争的でコンフ

1ng−Simulation：Aperspectivetothefuturecollabo−

リクト環境下でのマルチエージェントの相互作用を扱

rations

うエージェントシ

ミュレーションの技術，合理的意思決定を超えて曖昧さや学習を含み，競争やコンフリク

r、＼トのある環境下でのエージェントの学習やそのダイナ
ミクス，推論・探索メカニズム等多くの工学的，シス
テム的アプローチと社会科学的な視座が融合したプロ
グラムとなる．ものの見方の枠組みを与えることを基
本的なミッションとするのが，社会科学の基本的立場である．これに対して狭義の工学は社会的に与えられた課題に答える形で，解くべき問題を発見し，それを解く方法を開拓することをミッションとする．その意，LSAGA 20a3 PYVCeedings，pp．1173−1182，

2003．
［9］H．Deguchi：＆onomicsasanAgent＆sedCon4）lex＄ystem，Springer−Verlag，2004．
［10］出口弘，田沼英樹，清水博： SOARS：SpotOriented

AgentRoleSimulatorの設計と応用，第32回システム

工学部合資料，計測自動制御学会，2004．
［11］）．Epstein，andR．Axtell：GYVWingA71所cialSoci−eties，TheMITPress，1996．

［12］J．M．Epstein，D．A．T．Cummings，S．Chakravar
R．M．Singa，and D．S．Burke：

Toward a Contain−

ment Strategy for Smallpox Bioterror：AnIndivid−ual−Based ComputationalApproach，Center on

味では，我々の目指すエージェントベース社会システ

SocgαJα乃d＆0〝0∽ブc功乃α∽ブぴl穐而勿g月砂叩No．

ム科学のリサーチプログラムを構築する作業は，多様

31，BrookingInstitution，December，2002．

な意思決定基準や学習を行うエージェントからなる組
織や社会の制度設計を，エージェントからのボトムア
ップなシステム分析と多元的な目標充足を目的とする
機能的なアプローチを融合する形で文理融合型の社会システム科学を構築することとなる．

（ 謝辞 この研究を行うにあたって，科学技術融合財団と文部省科学研究費の鱒成を受けた．ここに謝意を表する．

［13］C．S．Greenblat：Designing Games and Simuhl−
tions，AnIllust7tltedHandbo戒SagePubns，1988．
［14］李陪，出口弘： ハイテク産業の技術競争と政策−エージェントベースシ
ミュレーションによる分析− ，経営情報学会誌，Vol．12，No．3，pp．95−108，2003．
［15］A．T．Moore，and L．Kiesling： Powering Up
California：Policy Alternatives for the California
EnergyCrisis ，ReasonhLblicn）licyInstitute（REM），
PolicyStudyNo．280，February，2001．
［16］M．J．Prietula，K．M．Carley，andL．Gasser（eds．）：
・ヾ／川JJ／′／／毎ビ‖岬／ノ／／こ′J／古拙＝（、りJJ小／／／′／／J−仙／／．1J川／√人′そ／￣Institutions and Gnt4）S，CA：Morgan−Kaufmann，

参考文献

1998．
［1］新井潔，出口弘，他：『ゲーミングシミュレーション』，［17］H．Sato，H．Matsui，I．Ono，H．Kita，T．Terano
Deguchi，andY．Shiozawa： U−MartProject：Learn−［2］R．Axelrod：771e Complexi＆〆Coqpe7dion，Prin− 1ng Economic Principles from the bottom by Both
日科技連，1998．

CetOn University Press，1997（『対立と協調の科学−エージェント・ベース・モデルによる複雑系の解明』，ダイ
ヤモンド社，2003．）．

Human and Software Agents，Neu）F7Vntie7Sin

Art所chllIntelligence，pp．121−131，Lecture Notesin

ComputerScience，Springer−Verlag，2002．

［3］R．Axelrod，andM．D．Cohen：HdrnessingComplex一［18］高木晴夫，木嶋恭一，出口弘（監修・著）：『マルチメ
物，TheFreePress，1999．

2004年3月号

ディア時代の人間と社会』，日科技連出版，1995．

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