学習するエージェントとその組織的問題解決
寺野 隆雄…l………l…仙…‖‖‖…………l……‖州‖＝‖‖州l…………l…‖‖‖川‖＝‖‖………＝‖‖川…州………l‖…‖‖‖‖＝‖‖………………………l……………………l……ll…………………………‖……………………………………ll

テムは，いわゆる「複雑系」であり，その構成眉もし1．はじめに

くはエージェントは，みずから内部状態を持ち，それポリエージェントシステムあるいは多主体複雑系は，らの相互参照によって，複雑な適応行動が創発する．

最近話題の「複雑系」に関わる諸問題についてシステ

そのため，企業経営などの非技術分野における意思決ム論の立場から接近する新しいパラダイムである．本

定問題や組織科学の問題は，従来のコンピュータシス特集の他の解説にもあるように，ポリエージェントシテムが対象にしてきた分野・タスクに比較して，はるステムの研究にはさまざまな手法が用いられる．それかに定義しにく く構造が不明確である．「現実の社会シらに共通するキーワードは，システムと環境との融合，ステム」を分析する経営学や社会学の研究には，事例エージェントの内部モデルの存在とその相互参照，ネ

分析に基づいた議論［2］あるいは数値的手法の通用［3］ットワーク指向の3つである．すなわち，内部モデルを中心としたものが多く，社会システムのモデル化にを持つある程度粒度の大きなエージェントが，環境やあたっては，トップダウンの接近法しか手段がなかっ他エージェントとの相互作用の中でどのような創発的たと考えられる．

現象を引き起こすかを解明し，それを現代のネットワ

これまで人工知能研究は，「人間の知的な行動」を模ーク社会の分析・設計に供しようという試みである．

範に，高度な計算機システムの実現を目指してきた．

本稿では，エージェントの内部モデルと相互参照機

特に，ORの主要な研究対象である意思決定支援など能の実現に，人工知能を中心に発展してきた記号処理の問題に対してエキスパートシステム技術を適用するによる方法を適用する．特に，分散環境で，協調しなという観点から多くの実績を上げている．これらの知がら問題解決を行う学習可能なエージェントに適した識システム技術は，悪構造の問題に新しい接近方法をアーキテクチャについて論じ，社会システムの分析研与えた．にもかかわらず，この手法で作られたシステ究が一少なくとも部分的には一実験科学の方法で実行

ムけコンピュータ上のものである限りにおいて，その可能であること，それらに近年発展した人工知能の技システムの扱いうる問題は，もはや構造・定義が明確術の適用が有効であること，ならびに，そこから得らな良構造・良定義の問題になっている．一方，分散人れる知見がORの対象とするようなきわめて実践的な工知能の研究［10］においては，「社会に学ぶAI」をキ問題の解決にも適用可能であることを主張する．

ーワードに，コンピュータ上の自律的なエージェント

2．人エシステムとしての機械と組織
コンピュータシステムも人間が行動を行う場である
組織も共に人工的な存在であり，工学的設計や数理的な分析の対象となりうる．Simonの言う「人工物の科群があたかも人間社会のように相互に作用を及ぼしながら処理を進める形態を主要な研究対象としている．
しかし「社会に学ぶ」ことを可能とし，人工知能理論の道具となりうるような精密なモデルは少ない．
かつてSimonは，記号処理が知的な行動を実現する学（Sciences of Artificial）」［17］はまさにこのようためには必要十分な機能であることを主張し，これをな問題を対象としている．ところが，実際の社会シス物理的記号システム仮説（PhysicalSymboISystemHypothesis）と呼んだ．最近では，人工知能研究者のてらの たかお 筑波大学大学院経営システム科学専攻

中でもこの主張に首をかしげる者も多い．しかし，筆〒112文京区大塚3−29−1者は，この十数年，著しく発展した人工知能研究の成598（22）© 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

果を記号処理技術とエージェントの観点から見直す重組織活動の内容と結果のいかんを照合している価値基

要性を指摘したい．たとえば［16］はその最新かつ詳準（theory−in−uSe）の妥当性を吟味し，それが妥当性細な教科書である．そして，さらに，記号処理技術とを失っている場合には新しいものに置き換える過程」，エージェントの概念を組織科学が対象とするような悪「組織が，自ら変革をつくる必要性を発見し，より一構造の問題一社会システムの問題一に対して適用する層の成功を収めるであろうと自ら信ずる変革に着手し時期がきていることを主張したい．このアプローチのうる能力を獲得し，成長させる過程」の2つをあげて優れている点は，数学的モデルと事例分析の中間に位いる．

置するところである．すなわち，これによれば記号による対象の記述と厳密な理論展開に加えて，プログラ人」同士，あるいは個人と組織との形式的／暗示的なコムの実行という形での理論のシミュレーションが可能

ミュニケーションによって「学習」が進展していく．

である．

さらに，「知識」には，暗黙知（Tacit Knowledge）とこのような立場から「計算論的組織理論」と呼ばれ●さらに［14］，［15］では，「組織」の構成月である「個形式知（FormalKnowledge，Articulable Knowl−るボトムアップのシミュレーションに基づ〈接近法がedge）とが存在し，それらの相互作用によって，個人注目を集めている．以下に最近の研究例を紹介する．

や組織の中で知識創造がなされると考える．

［4］では，「ボトムアップの社会科学」と称して，これらの研究では，人工知能の用語を用いた説明も格子状の離散世界上で生活・繁殖・協調活動を行うエ行われている．しかし，ここで用いられている「組ージェント（ArtificialAnts）を用いたシミュレーシ織」，「個人」，「知識」，「学習」などの重要な概念につョン実験が行われている．エージェントは非骨に単純いては，研究者ごとに意味づけが微妙に異なっており，な機能のみを持つにもかかわらず，実験では，商取引厳密な定義がなされていない状況にある．実験的な立きや流行病に対する免疫などの現象が創発することが場から社会システムの分析を行おうとするとこれでは観測される．［12］は，組織経営の諸問題に対して人工不十分である．我々が，人工知能技術をこのような組知能技術を適用した論文を収録した初めての論文集で織科学の分野に適用しようという研究を開始するきっある．［13］では，システムダイナミックスを主な道具かけとなったのは，数年前「組織学習」という用語にとして用いて，組織における意思決定・学習に関する触れ，それと，「機械学習」との関連を考え始めたこと研究成果を報告している．これらの研究の特徴は，単による．

純な機能をもつエージェント群を準備しておき，適当3．社会システムの分析に適用可能な人工なパラメタ設定によって，社会システムにみられる協知能技術に関する考察

調，競合，流行，問題解決などの現象を説明しようとすることである．

人工知能あるいは分散人工知能の研究分野は今日で一方，組織科学の研究では，組織の目的は個人でははきわめて広い範囲に及んでいる．［10］，［16］．我々達成不可能な問題を解決するためにあり，組織を運営は，すでに［1］，［8］，［9］，［19］，［20］，［21］などにしていくためには情報処理と情報創造が必要であるとおいて機械学習の概念を分散環境下へ拡張することに主張する．いわゆる伝統的な手法が定量的かつ定型的

よってエージェントの組織的な問題解決に関する研究な情報に基づく「形式的な」分析のみを可能にするとを行ってきた．この中心的な考え方は以下のとおりでいう理由で，組織行動の問題を必要以上に「意味的な」ある．

世界において議論する局面が多い．確かに，Simonの提唱した「限定的合理性（Bounded Rationality）」の3．1個々のシステムの局所性と非局所性問題は，従来の形式的なアプローチでは扱いきれない社会システムを構成するエージェントは，それぞれものである．意味を捨象したSimon流の情報処理アプある程度の問題解決能力を持つ．この時，ほとんどのローチに加え，情報の意味を積極的に扱い，組織の知問題は，個々のエージェントで解決できるとする．こ

識学習（OrganizationalLearning）［5］のプロセスをれは，個々のシステムが独立に開発されることを考え分析する重要性を指摘する．

れば自然な要請である．また，はじめは与えられた問

たとえば，古川の論文［6］では，組織学習の代表的な定義として，「組織が現在所有し，それにさまざまの1997年9月号

題を個別に解決できないエージェントも適切な学習によって，やがて自立した問題解決能力を持つようにな© 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.

（23）59g

ることが望ましい．つまり，システムは局所性を持つ．

といった相違を評価できるようなモデルでなければな

そして，自ら解決できない問題に遭遇したときに初めらない．分散システムにおいては，個々のエージェンて他エージェントと協調することとする．

トの問題解決器／知識ベースの能力と知識（質問・結果）の交換方式がシステム全体の性能を左右する．こ3．2 分散・協調問題解決機能の実現のため，知的なエージェントの問題解決知識／問題解モデルに与えられる問題は，個々の構成月のみで解決能力ならびに各エージェント間の通信能力の実現・決できるものであっては，「社会システム」を対象とし評価が課題となる．このような課題は，分散人工知能ている意味がない．したがって，エージェントは，あ研究，特に，マルチエージェント研究で対象となってる程度の問題解決能力を持ち，自ら解決できない問題いるものに等しい．に遭遇したときに他と協調する仕組みが必要である．
このためには，対象問題に対する知識，他エージェン

3．5 エージェントの粒度トの内部状態を参照する知識，情報交換を行うための各エージェントは，一様でない問題解決知識，問題知識などが重要となる．

解決のための知識は互いに異なっており，局所的な通エキスパートシステムの手法によれば，エージェン信機能，単純な学習機能を持つことにする．ポリエー

トの問題解決知識と問題解決能力とを知識ベース，推ジェントシステムは互いに干渉できる複数のエージェ論機構という形式で自由に設計でき，しかも，エージントとエージェントを取り巻く環境から構成されていェントが環境と相互作用を行うことによって，問題解る．

決能力の向上，または，組織体そのものの問題解決能力の向上をはかるようなシステムの実現が可能となる．

3．6 エージェントに与える問題

しかし，これらには計算可能性の問題が付随しておりエージェントに与える問題は，必ずしも単一のエージェントで解決することはできないことを仮定する．

統一的な解決法は存在しない．

その結果，問題解決にはエージェント間の協調が必要
3．3 帰納学習と演繹学習となる．エージェント間の通信は一対一で行われるこ

機械学習は帰納学習と演繹学習に大別できる．前者とも，一対多で行われることもある．通信の相手が初は，大量のデータから知識を学習するもので，類似性めからわかっていることも，わかっていないこともあに基づ〈学習（Similarity−Based−Learning）などの手る．どの場合でも，通信は問合せとその回答から構成法が研究されている．一方，後者は，学習主体が，すされる．さらに，エージェントは互いに平等な立場にでに十分な領域知識を備えているとの仮定のもとで，あることもあるし，何らかの理由で階層化されている1つまたはご〈少数の例題から学習を行う．分散知能こともある．こうした条件の下では，問題解決のためシステムを構成するエージェントの学習・知識獲得機には，エージェントは，通信の経路を効率よ〈探索し能は，この2つの機能を合わせ持つことが要請される．

なくてはならないし，環境の変化に柔軟に対応する能すなわち，与えられた問琴の意味を理解し，問題解決力も持つ必要もある．

が可能な形に問題を分割するためには，主として帰納

ポリエージェントシステムの学習の目的は，各エー学習を行い，協調問題解決時には他エージェントの知ジェントの問題解決能力の向上，ならびに，システム識を取り入れて演繹学習を行う能力を持つことが必要

全体の問題解決能力の向上，ならびに，環境の変化へである．個々のエージェントは，自己で与えられキ問の自律的な追随の3つである．ここで，問題解決能力題が解けない場合に，他のエージェントに問題解決への向上とは，解ける問題の範囲の拡大と効率の改善のの協力を依頼し，その結果を学習して，後の問題解決両方の意味を持つ．に備えるというフレームワークが自然である．
3．7 エージェントシステムに対する発展的計算
3．4 エージェント間の情報交換の形式

手法の適用上の学習にあたっては，エージェント間の情報交換

遺伝的アルゴリズム［7］に代表される発展的計算手方式の違いが重要な意味を持ってくる．必要な情報を法は，OR分野においてはメタヒューリスティックの直接交換するのか，情報の所在だけを交換するのか，一種と考えられている．これは複数の個体からなる集600（24）© 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.

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合に並列的に選択と再生産のオペレータを適用して，基づくルール生成機能，70ログクションシステムによ適応度関数を計算することで，成功する個体を「進化」るルール実行機能，強化学習による学習機能を備えたさせる手法である．

発展的計算手法を実現した問題解決システムであり，複数の内部状態を持つ主体からなるポリエージェン

これまでにも，いくつかの適用例が報告されている

トシステムのさまざまな行為を計算機上で実現するた［7］．

めには，発展的計算手法の役割は重要である．これは，OCSでは，従来の分類子システムの概念を以下の点我々が，真の意味で知的なエージェントを実現する手において拡張した．

法をもっていない現状では，発展的計算手法の持つ生成検査と大域的探索の機能によってのみ，「知的な」行●各エージェントは，明示的な大域的評価関数を使用せず，図1に示す4種類で構成される局所的評為を模擬することが可能となるためである．

価関数を使用する：LCS，環境（Environment）

4．組織学習指向型分類子システムの状態（State）の認識結果を蓄えるメモ））（WM：

前節で行った議論に基づいて，我々は学習するエー

Working Memory），報酬（Reward）を得る間にジェントによる組織的な問題解決モデルを開発してき使用された一連のルールを記憶するメモリ，一連た．それらを用いたシミュレーションの結果，問題解のルールに対する評価メカニズム．

決能力を改善するために，自律的に適切な組織構造，●各エージェントは，ルールによって環境の状態を知識構造が生成されるメカニズムが明らかになってき認識し，これに対する行動（Action）を繰り返ている．

す．そして環境から，報酬（罰則）を得るごとに

以下では，最近の研究例として組織学習の概念を取そのルールの重要度を変更する・り入れた組織学習指向型分類子システム（Organ−団全体に対して貢献する適応行動や他のエージェ

izationaトLearning Oriented Classifier System：

ントとの協調行動の場合は報酬を得る．

OCS）について説明する［18］．このモデルでは，各エ●エージェント内のルールは遺伝的アルゴリズムのージェントが各々の局所評価関数に従って行動を決定手法で新たに生成削除される．新たな環境に遭遇し，さらに行動に関する知識を交換しながら組織全体した場合は新たなルールが生成され，エージェンのパフォーマンスを向上させる組織趨造を構築するこトの保持するルール数がMAX CF以上の場合はとを可能にする．

強度の小さいルールが削除され新たなルールと置

ここで，分類子システムは，遺伝的アルゴリズムにき換わる．これによって，環境の変化に追従する知識が生成される．
ント内のルール●適当なタイミングごとにエージェは交叉操作によってエージェント間で交換される．
Environement

これによって，エージェント間に良い知識が伝播

S影ろ昌：こar。

し，組織的な問題解決が効率化される．

−CROSSOVER＿TIMEごとに2つのエージ
ェントの組がランダムに選択され，ルールのAgent X

Agent Y二
図1 0CSのアーキテクチャ
1997年9 月号

図2 交叉オペレーション© 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.

（25）601

交叉を行う．図2に示すエージェントⅩとY

ここで示したような方法で組織の知能，行動，学習が交叉する場合，各々のルールを強度の大きの問題にアプローチすることは，OR研究の新しいフい順に並べ，強度の一番大きなルールからロンティアを開拓していくことに通ずると考えている．

CROSSOVER＿NUM数のルール（ここでは社会システムに対する実験的なアプローチ，ならびにCFl−CF3とCF 1〜CF 3）を相手エージェン

その実問題への応用研究はまだ始まったばかりである．

トの強度の一番小さいルールに上書きする．

興味をもつ方々の参加を期待したい．

これによってデッドロックを回避可能となる．

参考文献

一不必要な交叉を防ぐために，BORDER＿ST
より強度の大きいルールは保存される．これによってマルチエージェントの組織構造の収［1］Aiba，H．and Terano，T．：

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束が速くなる．

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問題解決を模擬する適切なモデルである．しかしこれ

CialIssue：OrganizationalLearning：Papersin

は単にシミュレーション分析を行うためだけのものでHonor of（and by）James G．March，はない．我々は，OCSを家電製品のプリント基板設計

Jわ乃5c才β乃Cg，Vol．2，No．1，（1991）．

問題に適用してその有用性を確認した．すなわち，従来の大域的な視点で部品を配置する方法にかわって，個々のエージェント（部品）が各々の判断基準を変更しながら，局所評価関数のみを用いたエージェントが他のエージェントとのインタラクションを通して，組OYganiza−［3］Cyert，R．M．，and March，J．G∴A
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Wesley，（1989）．のエージェントとの協調行動を導く適応戟略を学習することによって適切なる役割を獲得した．その結果，専門家が実際に設計したものよー）も，短い配線長を見出す問題解決の組織構造が発見されている［18］．

このような組織学習の概念はCADの部品配置のみ［8］Hatakama，H．，and Terano，T．：

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トウエアエージェントにもそのまま適用することがで椚e乃≠q／血血sわ滋zJαれd C〃か削減㌧打机胤庖（なg（75−〟JC打 96ノノ，Ergon Verlag，pp．143r155，（1996）．

きる．

［9］幡鎌博，寺野隆雄：組織における知識活動のマルチ

5．おわりにエージェントモデルー知識重視型経営手法・CSCW・組

本稿では，ポリエージェントシステムのパラダイムによる組織的な学習理論を構築する必要性について，人工知能の記号処理を通用するという立場から分析を加えた．そして機械学習理論を適用した分析モデルを織学習の統合をめぎして一経営情報学会誌，Vol．5，No．2，pp．41−62，（1996）．
［10］石田亨，片桐恭弘，桑原和宏：「分散人工知能」コロナ社，（1996）［11］）．G．March，and L．S．Sproull：

Learning

提案しその妥当性について検討した．あわせて，最近from Samples of One or Fewer，

提案した組織学習指向型分類子システムの基本的な構

Scfg乃Cg，劾gcfα才力s〟gご 0′苫協乃オzα′わ〃αJエgαγ乃わ7g，造と機能について紹介した．

Vol．2，No．1，pp．ト13，（1991）．

602（26）© 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.

07ganizational

オペレーションズ・リサーチ

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［13］Morecroft，）．D．W．，and Sterman，）．D．
−STELLAによるシステム思考一（eds．）：Modelingjbr Learning O聯nizations．Pro−

森田道也編著／A5半い本体2，800円／CD付
パソコンとシステムダイナミックスを導入し、経ductivity−Press，（1994）．
［14］野中郁次郎：「知識創造の経営一日本企業のエピステモロジー」日本経済新聞社，278pp．，（1990）．
［15］野中郁次郎，竹内広高（梅本勝博（訳））：「知識創造企

営・経済システムに関する基礎的概念を学習するための教科書。巻末に添付したSDソフトSTELLAのデモ版を使って、画面のモデルを操作しながら具休的に学習可能。

業」東洋経済新報社，402pp．，（1996）．
［16］Russell，S．，and Norvig，P．：ArtiHcialIntelliTgencerA Modern Approach∴ Prentice−Hall，（1995）．

［17］Simon，H．A．：771e Sciences〆the Artificial，

理工系システムのモデリング学習−STELLAによるシステム思考一
同野・福永・吉江・福田書／A5判・近刊

今日、高校や大学教育にシステム的思考を導入する必要性が強く叫ばれている。本書は、著者たち

2nd Edition．MIT−Press，（1982）．
［18］高玉圭樹，中須賀真一，寺野隆雄：組織学習指向型分類子システム．人工知能学会全国大会（第11回）論文集，がSTELLAを利用したシステム的思考教育を試みた経験をもとにまとめた意欲的教科書。物理、化学、生物の基礎からエ学的諸問題まで。

07−04，pp．201−204，（1997）．
数理情報科学シリーズ16．

［19］寺野隆雄：ネットワーク上の分散知能，高木，木嶋，出口（他）：「マルチメディア時代の人間と社会−

劣微分と最適問題￣謂竺ポリエージェントソサエティー」日科技連出版社，シリ

津野義遺著／A5判・本体2，900円

ーズ・社会科学のフロンティア1，（5章），pp．151−

凸関数の最小値を求める問題に焦点を当てる。標準的な凸解析の概念から説き起こし、制約領域付最適問題の解の特徴づけおよびそのアルゴリズム

183，（1995）．
［20］寺野隆雄：社会情報システム学と人工知能理論，太田（他）：「社会情報システム学・序説一2100年メディアを詳述する。さらに、不確実性における最適問題の解決法に言及し、将来への展望を示す。

生起への旅−」富士通ブックス，（7章），pp，143−159．
（1996）．

［21］Terano，T．，and Oikawa，S．：

Genetic Al−

gorithm−Based Feature Selectionin Multiple
Inductive Learning Agents，

Proc．4thInt．

Ⅳ0γ如ゐ0♪ 0乃 斤0〝g／z Se′s，F〟ZZツ 5g′s，α乃d〃αC／zオ乃gβねco〃eり，pp．347−352，（1996）．

Mathematica
数値数式コログラミング
上坂吉則著／A5判・本体2，600円
Mathematicaプログラミングの自習書兼リファレン
スブック。見本例に基づいて実行する内に、具体的な問題を解くプログラムが自ずと書けるよう、解説にエ夫を凝らす。困ったときにリファーしやすい親切なガイド付き。

経済の情報と数理12．

多目的意思決定と経済分析
前田 隆著／A5判・本体3，400円
多目的計画問題をベクトル値最小化問題として定式化し、パレート最適解の特徴づけを厳密に行うことを目的とする。また、経済計画やポートフォリオ分析などの経済問題への応用を試み、斯学の有用性と重要性を提示する。

★価格は税別

発行＝牧野書店

発売＝星雲社
1997年9 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.

114東京都北区西ヶ原3−60−18

電話03（3949）2344
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