社会情報学

第12巻１号

2023

原著論文
人間は『人工知能』と『協力』できるか：
クラウドソーシングを用いた仮想的AIエージェント実験による検討
Can Humans cooperate with Artificial Intelligence?
An Examination of Virtual AI Agent Experiments Using Crowdsourcing
キーワード：
公共財ゲーム実験，人工知能，クラウドソーシング，社会的価値志向性，親密性
keyword：Public Goods Experiment, Artificial Intelligent, Crowdsourcing, Social Value Orientation,
Intimacy

藤晶

Meiji University

Akira GOTO

明治大学

後


要

約

現代社会において，人工知能（以下，AI）の開発が着々と進められており，我々の日常生活の隅々までに影響を与える時代が来ることは間違いない。そのような時代において人間がAIとのコラボレー
ションできるかどうかはもう一つの課題であろう。本論文においては，クラウドソーシングによる仮想的なAIエージェントを相手プレイヤーとして想定した公共財ゲーム実験を用いてAIと人間の協力行動の可能性について分析した。
その結果，公共財ゲームについては，対人信頼および対人社会的価値志向性は影響を及ぼさないが，対AI社会的価値志向性は影響を及ぼすこと，協力的なAIエージェントが多い方が公共財ゲームで貢献することが明らかになった。また，人間よりもAIに対する一般的信頼が高い一方で，向社会性と親密性についてはAIに比べて，人間に対して高く，AIエージェントに対する親密性は，一緒に作業を行っ
原稿受付：2022年８月31日
掲載決定：2023年５月22日

1

人間は『人工知能』と『協力』できるか：
クラウドソーシングを用いた仮想的AIエージェント実験による検討

後藤晶

た後に高まることが明らかとなった。
これらの結果は，人間に対して協力的な人がAIに対して協力的であるとは限らないものの，社会的選好の知見がAIとの関係にも応用し得ること，これからの社会においてさまざまな形でAIとの協力の機会が増えることで，個人のAIに対する態度が改善し得ることを示唆している。
Abstract
Artificial intelligence (AI) is steadily developing in today’s society. Someday, AI will influence
every aspect of our lives, and human–AI collaboration will be a significant concern. This paper
aims to explore such cooperation via public goods game experiments with virtual AI agents andparticipants recruited through a crowdsourcing service.
The findings revealed that trust and social value orientation toward humans did not impact the
public goods game contributions. However, social value orientation toward AI did have an effect,and humans cooperated more with cooperative AI agents. Although general trust toward AI agentswas higher than trust toward humans, prosociality and intimacy were still stronger toward
humans. Interestingly, intimacy toward AI agents increased after engaging in public goods gameswith them.
These results suggest that while individuals exhibiting cooperative behavior toward humans may
not necessarily display the same behavior toward AI, social preferences still can apply to humanAI relationship studies. Furthermore, enhancing human-AI cooperation opportunities is thought toimprove individuals’ attitudes toward AI.

2

社会情報学1

第12巻１号

2023

ン ト 機 能 な ど のAIを「使 う」 の で あ っ た り，問題

Alpha GoのようなAIと「競争」したりするだけ

昨今では，世界中で国家をあげて，産官学民をでは済まされない時代が来る。特に，今後重要とあげて人工知能（Artificial Intelligence，以下，なるのは人間とAIとの「協働」や「協力」である。

AI）の開発が著しく進んでいる。日本政府ではOECDはAIによるさまざまなメリットを得るため

サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合させには「信頼できるAI（trustworthy AI, 信頼されるたシステムにより，経済発展と社会的課題の解決

AI）」を重要視している（OECD, 2021）。高度なを両立する，人間中心の社会であるSociety5.0のAIはその技術上，ブラックボックスが存在し，説実現を目指している（内閣府，2016）。具体的に明できない要因も存在するために，他のICTに比べは，IoT（Internet of Things，モノのインターネッ

ると信頼性が不十分である点もある。

ト）とAIによって必要な情報をいつでも獲得でしかし，これからの社会においてはAIと人間はきるようになったり，ロボットや自動走行車によ共に歩んで行くのであろう。文科省における令和

り少子高齢化や地方の過疎，貧富の格差といった２年度の戦略目標及び研究開発目標において，「信

社会問題の解決が図れると考えられている。

頼されるAI」として「AI技術と人間の親和性が一方で，産業界においても強力にAIの開発が進高まり，AI応用システムが人間に寄り添い，意図

められている。いわゆるGAFA+MやFAANGと言や文脈を理解して人々の生活・活動を適切にサわれるようなビッグテック企業を支える技術の一ポートしてくれる社会」が見据えるべき将来の社

つがAIであるといっても過言ではないし，我々の会像の一つとして掲げられている（文部科学省,

日常生活のさまざまなところに浸透しつつある。

2020）。そのような社会を実現するためには，人

例えば，iPhoneに搭載されているSiriやAmazon

間が不確実性の存在するAIと協働・協力できるのEchoに搭載されているAlexaといった音声アシス

か，どのような態度を抱くのか，といったことはタント機能，クレジットカードの不正使用検知，課題である。

非接触型の体温検知装置などはその例であろう。

AIに対する人間の態度についてはいくつかのそれ以外にも，売上予想や医療診断，自動運転な調査が行われている。Longoni, et. al（2019）でどを支える基礎技術として非常に大きな役割を果はAIに対して抵抗感を持っていることが指摘さたしている。

れている。他にも，アメリカにおいては社会におこれらのAIは人間を圧倒する情報処理能力をけるAIの発展が与える影響について，二分されて有しつつある。例えば，Google DeepMind（現：いる一方で，日本では半数以上が良いものである

DeepMind Technologies） に よ り 開 発 さ れ たと捉えているなど，AIに対する意識は文化差・個Alpha Goは2017年５月に人類最強の棋士と称さ人差が存在するという（Funk et al, 2020）。

れる柯潔との三番勝負で全勝するなど（WIRED,

実際に，総務省（2016）によれば，国内のAIに2017）はその例であろう。このような現状を鑑対する態度に着目すると，仕事のパートナーとし

みると，これからの我々の日常生活において，てのAIについて，上司となることに対する抵抗を

AIは切っても切りきれない，必要不可欠なもの

持つ人は多い一方で，同僚や部下となることに対になりつつあることは間違いない。

する抵抗感は多くないという。少なくとも，同等

ここで，改めて検討する必要があるのは，人間な立場で協力して作業を行うことに対してはそこによるAIの受容，すなわち人間とAIの関係性でまで心理的なハードルは高くないと考えられる。

あろう。これからの社会には単純に音声アシスタ

消費者庁（2020）によれば，多くの消費者が「暮3

人間は『人工知能』と『協力』できるか：
クラウドソーシングを用いた仮想的AIエージェント実験による検討

後藤

晶

らしを豊かにする」であったり，「生活に良い影

力行動が観察されるか，特にどのような行動を行響を与える」という認識である一方で，「親しみ

うAIに対して協力行動を行うのかを検討する。公がもてる」という認識を持っている人は少ないと共財ゲームとは，個人の利益を最大化する状況という。

社会の利益を最大化する状況が一致しない社会的他にもMS&ADインターリスク総研株式会社のジレンマ状況の一つであり，自発的貢献行動，な調査によれば（MS&ADインターリスク総研株式

いしは協力行動の指標として幅広く用いられてい会社, 2021），AIに対する期待感は高まりつつあ

るものである（Andreoni, 1995；Zelmer, 2003）。

るものの，「AIに支配される」「雇用の減少」「AI

おおよそ，初期保有として与えられた金額のうち，の示す情報が人為的に操作される」「想定外のAI

公共財のためにいくら貢献するのか決定することの判断で損害が発生する」といった観点に不安にが求められ，貢献額の多寡が協力行動の指標とし感じている人が多く，「不安に感じることはない」て機能する。

という回答も少なくAIに対する信頼性が低い現

実験経済学や行動経済学の枠組みの中で，人間状がある。以上の状況を踏まえると，人間とAIの以外のエージェントとの関係について検討された関係性については時代を経るについて期待感は高ものは必ずしも多くないが，コンピュータ等の人

まり，社会としてのニーズは高まりつつあるもの

間以外のプレイヤーによる公共財ゲーム実験研究の，未だに一定の不安は存在しているようである。

においては，対人条件に比べて，対コンピュータ

これらの不安はどのように改善されるのだろうか。

条件で貢献額が少ないことを指摘する研究がある

AIが社会において重要な役割を果たすために一方で（Houser & Kurzban, 2002），対人条件

は，AIに対する信頼のみならず，人間と協力・と対コンピュータ条件における貢献額が相関する

協調するAI（Cooperative AI）という観点も必こ と が 指 摘 さ れ る な ど（Ferraro, & Vossler,

要不可欠である。Dafoe et. al,（2021）では，AI

2010；Burton-Chellew, et. al, 2016），情報化社が成功するためには，社会科学・行動科学・自然会の進展状況も影響すると考えられ，決定的な定科学といった広範な観点からAIと人間の協力に説は存在していない。

関わる研究が重要であることを指摘している。

ここでAIと人間の関係を考えるための一つのAIと人間の協力に着目すれば，Crandallらは囚

ヒントとなり得るのは対人関係ないしは行動経済

人のジレンマを用いた実験によって，人間とAIエー

学における社会的選好（Social Preference）に（1）

ジェント 同士の協力が，人間同士の協力より少な関する研究であろう。人間対人間の関係と同様のいこと，人間とAIエージェントの間に選択式のチー

関係性がAIと人間の間に見られるかどうかは，プトークを可能にすると人間とAIエージェントの協人間がAIと協力できるかどうか検討するための力行動が人間同士の協力と同程度に観察されたこ材料となりえる。実際に，機械に対する信頼研究とが報告されている（Crandall, et. al, 2018）。一方，では，人間や組織における研究手法を援用されて協力行動に限らず，対人間と対コンピュータエー

おり（笠木，2018），探索的に検討するために対ジェントのゲーム実験での行動の差異を指摘する

人関係・社会的選好に関する手法の導入はあなが研究もあり，議論が割れているのが現状である

ち的外れではないと考えられる。本研究では，社（Blount, 1995；Eckel & Wilson, 2006；奥山ら,会的選好の指標として社会的価値志向性，信頼と2022, Paeng et. al, 2016）。

対他的親密性に着目する。これらの概念は対人研

本研究では，協力行動を分析する枠組みの一つ

究の文脈で取り上げられてきたが，一緒に協力行である公共財ゲームを用いて，AIと人間の間で協動を行うエージェントとしてのAIに対して，人4

社会情報学間と同様に向社会性や信頼，親密感を抱く可能性

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対他的親密性とは他者に対する間柄の近さを示

は十分にある。

したものであり，親近感や関係性の維持を反映し社会的価値志向性（Social Value Orientation，たものである。また，共感的関心反応と正の相関

以下SVO）とは，自身と他者の利得配分に対する選があるという（Cialdini, 1997）。本研究では，こ好を示すものである。さまざまなゲーム的な状況やの対他的親密性を検討するためにIOS（Inclusion

現実場面での向社会的行動を説明することが指摘

of Other in the Self，心理的重なり）尺度を用いされており（森，2015），行動経済学における社会た（Aron et. al, 1992）。この尺度では自身と他的選好として研究が積み重ねられているものと近接者が２つの円で図示されている。円が完全に離れした概念である。例えば，向社会的な人は向自己的たものから重なり合っている７種類の図を用いな人に比べて社会的ジレンマや公共財ゲームにおて，２者の関係を表すものを選ぶというものであいてより協力的な傾向を示すことが指摘されているる。この尺度では円の重なりが大きいほど２者間（De Cremer, and Van Lange, 2001；De Cremerの親密性が高いことを示している。Tatsukawa

and Van Dijk, E, 2002）。本研究においてはSVOス

et. al,（2019）では，IOSを用いてアンドロイド

ライダー法を用いて（Murphy, et. al, 2011），SVO

に対する親密性の関係を分析しており，AIエーの影響についても検討する。

ジェントを対象に応用しても差し支えないものと信頼については，システムの動作に対する期待考えられる。

といったいわゆる信頼性工学的な観点ではなく，

SVO，信頼，対他的親密性のいずれも関わる知人間がAIに対してどのように認識しているのか

見は対人関係における研究として重要である一方という主観的な側面に着目する。
一般的信頼とは，で，これらの観点を拡張すれば，その他のエージェ

特定の相手を対象とせずに一般的な他者に対するントに関する研究への応用可能性も期待できる。

信頼を示すものであり，相手に対する情報がない

本研究においては，これらの対人行動に関する場合の相手の信頼性に対するデフォルトの推定値

知見を援用して，対AIエージェントの人間行動であると言える（山岸，1998）。人間とAIが協力について以下４点が論点となる。１．人間はAIして働く場面には信頼が影響する可能性がある。

と協力できるのか，２．AIと協力しやすい人間

また，AIに対して示す信頼と個人に対して示すやしにくい人間がいるのであれば，どのような要信頼についても差異が存在する可能性がある。

因が影響するのか，３．人間はAIに対してどの

ただし，笠木（2018）によれば機械と人間のように認識しているのか，さらに４．AIと協力信頼の違いとして，（１）信頼の変化に相違があして作業を行うことで，共に働いたAIに対する

ること，
（２）
意図をもたない機械に対する信頼は，認識がどのように変化するのか。

人間に対する信頼とは異なるメカニズムにより形

具体的には，協力に関わる主たる検討課題１・成され得ること，（３）人間に対する信頼は相互２と，それ以外の従たる検討課題３・４をあげる。

的に形成されるが，機械に対する信頼は一方的に

検討課題１：人間とAIの協力については，協ならざるを得ないことが指摘されている。本研究

力行動を分析する枠組みである公共財ゲームを用においては，共に作業を行うエージェントとしていて分析する。公共財ゲームにおけるエージェンのAIに対する信頼を評価するため，横井・中谷トとして，基本行動パターンとしてランダム，非内（2018）を考慮に入れ，一般的信頼尺度を参協力的，中立的，協力的なAIエージェントを想考に（Yamagishi, et. al, 2013），信頼の影響に定する。また，現実には，AIエージェントとのついても検討する。

関係はさまざまな状況が想定できるが，本研究で5

人間は『人工知能』と『協力』できるか：
クラウドソーシングを用いた仮想的AIエージェント実験による検討後藤晶は，相手に対する情報がない場合に個人が一般的

女性が396名（年齢M＝41.64，SD＝11.07）であった。

にイメージするAIと協力ができるのかどうか検Yahoo!クラウドソーシングにおけるデータの討することを目的として，特定の文脈に依存しな

代表性について簡単に述べる。本研究における実いコンテキストフリーな状況で実験を行う。

験参加者はあくまでもYahoo! Japan IDを登録し検討課題２：AIに対して協力的な人間の特徴ている人に限られている。したがって，必ずしもについては，先述のAIに対する認識に関する調十分な代表性を担保できていない可能性は存在す

査と公共財ゲームをあわせて分析することで明らる。しかしながら，ラボ実験のように少人数ではかにする。

なく1,000人規模の実験として実施したこと，さ検討課題３：人間のAIに対する認識についてらに実験参加者をランダムに割り当てるランダム

は，信頼，対他的親密性，SVOをそれぞれ対人条化比較実験として実施したことにより，一定程度

件及び対AI条件を比較することで，AIに対しての妥当性を有していると考えられる。

人間がどのような認識をしているのかを明らかに

実験参加者は固定報酬および実験結果に応じたする。

成果報酬（最小60ポイント，最大110ポイント）

検討課題４：AIとの共に働く作業の影響につをPayPayボーナスライト（現PayPayポイント）

いてはIOS尺度に着目して，公共財ゲームの事前によって受け取っている。

及び事後における変化を分析する。
これらの観点を踏まえて，本研究の目的はAI

2.2

手続き

と「協力」しやすい人の特徴について解明するこ

手続きは以下の通りである。はじめに一般的なとにある。本研究では公共財ゲームを用いて，他者に対する親近感を円の重なり具合によって評

AIの行動傾向が人間の意思決定に与える影響の

価するIOS尺度について尋ねた上で（Aron et. al,

基礎研究となすために，「利己的なAI」「中立的1992），同尺度により一般的なAIに対する親近感なAI」「協力的なAI」「ランダムなAI」の４種類を評価した。

のAIエージェントを想定して，これらの仮想エー

続いて，公共財ゲーム実験の説明を行った。な

ジェントと人間の協力行動について検討する。

お，その際に今回の実験においては自分以外のプ

本研究のアプローチは行動経済学や社会心理学

レイヤーがAIエージェントであると教示していの知見を援用するアプローチであり，AIと社会る。公共財ゲームの理解度確認問題の後に公共財や人間の関係性について分析する上で有用である

ゲームを実施した。公共財ゲームについては，初と考えられる。

期保有額を100ポイントとして，３人プレイヤー，
毎期相手が変わらないパートナー条件を想定して

２

方法

2.1

実験参加者

実施した。この時，プレイヤーi の利得をπi ，支払額をC i ，プレイヤー全員の支払額の合計をΣC i ，とすると利得関数は，πi ＝100－C i ＋2/3ΣC i とし本研究では「Yahoo!クラウドソーシング（http://て表すことができる。

crowdsourcing.yahoo.co.jp/）」を用いた。実験は実験参加者には３人プレイヤーのうち，自身以2020年10月30日17時00分から23時25分にかけて実外のプレイヤーがAIエージェントとして教示し施した。実験参加者は1,138名（年齢M＝44.87，ているために，実験参加者はAIエージェントとSD＝10.60，性別，年齢回答を拒否した方を除く），

プレイしていると認識していると考えられる。し内訳は男性が742名（年齢M＝46.59，SD＝9.92），

かし，実際にはAIエージェントの貢献額は，一6

社会情報学第12巻１号2023

定範囲内でランダムに貢献額を決定するように操額等を踏まえて，その協力行動の差異を明らかに作している。０-33ポイントをランダムに貢献すする。

る利己的仮想エージェント，34-66ポイントをラ

続いて，調査項目に関する比較として，一般的

ンダムに貢献する中立的仮想エージェント，67-

信頼尺度，SVOスライダー，IOS尺度について対

100ポイントをランダムに貢献する協力的仮想

人間条件と対AI条件の２群の平均値の差の分析

エージェント，さらに０-100ポイントをランダ

を対応のあるt検定によって行い，人間に対するムに貢献するランダム仮想エージェントを設定

態度とAIに対する態度を比較する。なお，一般

し，自身以外の２プレイヤーの４仮想エージェン

的信頼尺度においては，笠木（2018）の指摘す

トの組み合わせで４×４の16条件について実験る信頼の一方向性を考慮して分析を行う（2）。

を行った。

最後に，協力行動を反映する公共財ゲーム実験

公共財ゲーム実験を実施した後に，同実験で参の前と後で，AIに対する態度がどのように変化加した仮想エージェントそれぞれに対する親近感するか検討するために，事前の一般的なAIに対をIOS尺度により尋ねた（Aron et. al, 1992）。そするIOS尺度と，２体の公共財ゲーム実験に参加の他の調査項目として一般的信頼尺度（Yamagishi,

した仮想エージェントに対するIOS尺度の値を，et. al, 2013）と同尺度をもとに作成した対AI一般

一般線形混合モデルにより比較する。

的信頼尺度，社会的価値志向性を明らかにする
SVOスライダー（Murphy et. al, 2011）と同実験をもとに作成した対AI SVOスライダー，３問の設問からなる認知能力を評価する認知反射テスト

３

結果

3.1

記述統計量

（Fredrick, 2005）および性別・年齢・居住地域

本研究で得たデータの記述統計量は表１に示し

等の社会経済的要因に関する項目を尋ねた。これた通りである。各条件について，最小で57名，らの実験・調査システムはoTreeを用いて開発し最大で78名のデータとなっているが，各項目にた（Chen, et. al, 2016；後藤, 2021）。

大きな偏りはなく，分析において大きな問題はな
いと考えられる。

2.3

分析手法

今回の実験においては，おおよそ40代の実験

はじめに，公共財ゲームにおける貢献行動の分

参加者が多く，続いて50代，30代の順番であった。

析を行う。今回の公共財ゲーム実験においては，

また，個人収入については１-２百万円台の方が一人の実験参加者が複数期参加していることか

多く，続いて２-４百万円台，４-６百万円台の方

ら，いわゆる重回帰分析等の一般線形モデルによの順であった。居住地域については，関東，近畿，る分析の実施は適切ではない。また，今回は公共

中部の順番であり，既婚者と未婚者はほぼ同数，

財ゲームにおける分配の割合に注目することを踏

子どものいない人が６割前後を占めている。

まえて，一般化線形混合モデルのロジスティック
回帰分析モデルにより分析を行う。また，実験条

3.2

公共財ゲームに関する分析

件の説明変数には各条件における仮想エージェン

続いて，本研究の主たる結果である公共財ゲー

トの個数を設定する。具体的には利己的仮想エー

ムの結果に関する分析を示す。図１には各条件にジェント，中立的仮想エージェント，協力的仮想

おける平均貢献額のプロットを示し，分析結果をエージェントの個数を説明変数として投入する。

表２に示す。これにより，検討課題１および２に

さらに，社会経済的要因やN-1期目における貢献

ついて明らかにする。

7

利己的仮想エージェント個数
Mean (SD)Median [Min, Max]
中立的仮想エージェント個数
Mean (SD)Median [Min, Max]
協力的仮想エージェント個数
Mean (SD)Median [Min, Max]
確認テスト正答数
Mean (SD)Median [Min, Max]
対AIIOS
Mean (SD)Median [Min, Max]
対人IOS
Mean (SD)Median [Min, Max]対仮想エージェントA IOS
Mean (SD)Median [Min, Max]対仮想エージェントB IOS
Mean (SD)Median [Min, Max]
対AI一般的信頼
Mean (SD)Median [Min, Max]
対人信頼
Mean (SD)Median [Min, Max]対AISVO
Mean (SD)Median [Min, Max]
対人SVO
Mean (SD)Median [Min, Max]
認知反射テストMean (SD)Median [Min, Max]
性別
男性
女性
世代
10代
20代
30代
40代
50代
60代
70代以上
個人収入
0円
1-2百万
2-4百万
4-6百万
6-8百万
8-10百万10百万以上不明or答えたくない
居住地域
関東
北海道
東北
中部
近畿
中国
四国
九州
答えたくない未既婚
未婚
既婚
答えたくない子の有無
子なし
子あり
答えたくない

貢献額（10期）
Mean (SD)Median [Min, Max]

エージェント1
エージェント2

1 (1.4%)5 (6.9%)13 (18.1%)
30 (41.7%)
13 (18.1%)
8 (11.1%)
2 (2.8%)12 (16.7%)
19 (26.4%)
13 (18.1%)
9 (12.5%)5 (6.9%)2 (2.8%)2 (2.8%)10 (13.9%)25 (34.7%)
1 (1.4%)7 (9.7%)15 (20.8%)
14 (19.4%)
3 (4.2%)
1 (1.4%)6 (8.3%)0 (0%)

32 (44.4%)
38 (52.8%)
2 (2.8%)35 (48.6%)
36 (50.0%)
1 (1.4%)0 (0%)
5 (6.4%)15 (19.2%)
34 (43.6%)
15 (19.2%)
7 (9.0%)2 (2.6%)7 (9.0%)15 (19.2%)
13 (16.7%)
13 (16.7%)
9 (11.5%)
3 (3.8%)4 (5.1%)14 (17.9%)30 (38.5%)
2 (2.6%)4 (5.1%)10 (12.8%)
23 (29.5%)
3 (3.8%)2 (2.6%)4 (5.1%)0 (0%)

31 (39.7%)
43 (55.1%)
4 (5.1%)39 (50.0%)36 (46.2%)
3 (3.8%)20.9 (12.1)
22.6 [-9.94, 51.0]

20.5 (12.0)
22.6 [-15.1, 45.0]

37 (51.4%)
35 (48.6%)

14.7 (4.52)
15.5 [4.00, 24.0]

15.0 (4.08)
15.0 [4.00, 28.0]

1.58 (1.17)
2.00 [0, 3.00]

15.3 (3.92)
16.0 [5.00, 24.0]

15.2 (4.67)
15.5 [4.00, 28.0]

54 (69.2%)
24 (30.8%)

3.11 (1.45)
3.00 [1.00, 6.00]

2.45 (1.58)
2.00 [1.00, 7.00]

1.38 (1.18)
1.00 [0, 3.00]

2.57 (1.60)
2.00 [1.00, 6.00]

2.54 (1.69)
2.00 [1.00, 7.00]

23.4 (12.1)
22.7 [-11.4, 60.9]

2.93 (1.61)
3.00 [1.00, 6.00]

3.04 (1.70)
2.50 [1.00, 7.00]

21.8 (11.7)
22.6 [-7.82, 46.4]

2.31 (1.35)
2.00 [1.00, 6.00]

2.38 (1.45)
2.00 [1.00, 5.00]

8

37 (64.9%)
18 (31.6%)
2 (3.5%)36 (47.4%)
39 (51.3%)
1 (1.3%)36 (47.4%)
39 (51.3%)
1 (1.3%)21 (27.6%)
1 (1.3%)7 (9.2%)14 (18.4%)
16 (21.1%)
7 (9.2%)3 (3.9%)7 (9.2%)0 (0%)

5 (6.6%)15 (19.7%)
10 (13.2%)
18 (23.7%)
8 (10.5%)
2 (2.6%)3 (3.9%)15 (19.7%)

1 (1.3%)3 (3.9%)14 (18.4%)
22 (28.9%)25 (32.9%)
10 (13.2%)
1 (1.3%)52 (68.4%)
24 (31.6%)

1.70 (1.10)
2.00 [0, 3.00]

24.6 (12.1)
22.8 [-9.27, 45.0]

23.5 (11.7)
22.9 [-7.82, 45.0]

14.9 (4.84)
16.0 [4.00, 24.0]

14.9 (4.31)
15.5 [4.00, 28.0]

2.86 (1.67)
3.00 [1.00, 7.00]

2.80 (1.78)
2.00 [1.00, 7.00]

3.41 (1.86)
3.50 [1.00, 7.00]

2.57 (1.52)
2.00 [1.00, 6.00]

4.97 (1.90)
5.00 [1.00, 8.00]0 (0)0 [0, 0]0 (0)0 [0, 0]1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]

45.2 (33.7)
50.0 [0, 100]
(N=76)

ランダム(Obs.=760)

47 (61.8%)
26 (34.2%)
3 (3.9%)37 (48.7%)
37 (48.7%)
2 (2.6%)32 (42.1%)
2 (2.6%)3 (3.9%)14 (18.4%)
13 (17.1%)
3 (3.9%)3 (3.9%)6 (7.9%)0 (0%)

7 (9.2%)20 (26.3%)
16 (21.1%)
4 (5.3%)8 (10.5%)
4 (5.3%)4 (5.3%)13 (17.1%)

1 (1.3%)3 (3.9%)23 (30.3%)
22 (28.9%)
21 (27.6%)
6 (7.9%)0 (0%)

47 (61.8%)
29 (38.2%)

1.61 (1.19)
2.00 [0, 3.00]

26.0 (11.5)
26.9 [-7.82, 45.8]

21.7 (12.5)
22.6 [-7.82, 45.5]

14.9 (4.49)
15.0 [4.00, 25.0]

15.3 (4.10)
16.0 [4.00, 28.0]

2.83 (1.72)
2.50 [1.00, 7.00]

3.22 (1.59)
3.00 [1.00, 6.00]

3.20 (1.60)
3.00 [1.00, 7.00]

2.25 (1.40)
2.00 [1.00, 5.00]

5.30 (1.83)
6.00 [1.00, 8.00]0 (0)0 [0, 0]1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]

1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]

37.5 (30.9)
33.0 [0, 100]
(N=76)

利己的(Obs.=760)

47 (62.7%)
27 (36.0%)
1 (1.3%)43 (57.3%)
32 (42.7%)
0 (0%)

29 (38.7%)
3 (4.0%)4 (5.3%)13 (17.3%)
12 (16.0%)
6 (8.0%)2 (2.7%)6 (8.0%)0 (0%)

11 (14.7%)
19 (25.3%)
15 (20.0%)
9 (12.0%)
10 (13.3%)
1 (1.3%)2 (2.7%)8 (10.7%)

0 (0%)
7 (9.3%)15 (20.0%)26 (34.7%)
26 (34.7%)
1 (1.3%)0 (0%)

53 (70.7%)
22 (29.3%)

1.79 (1.11)
2.00 [0, 3.00]

23.8 (10.5)
22.7 [-7.82, 37.4]

22.6 (9.08)
22.6 [5.63, 39.2]

15.9 (4.77)
17.0 [4.00, 28.0]

17.0 (3.20)
16.0 [8.00, 28.0]

2.92 (1.69)
3.00 [1.00, 6.00]

2.93 (1.63)
3.00 [1.00, 6.00]

3.19 (1.84)
3.00 [1.00, 7.00]

2.44 (1.59)
2.00 [1.00, 7.00]

5.37 (1.86)
5.00 [1.00, 8.00]0 (0)0 [0, 0]2.00 (0)2.00 [2.00, 2.00]0 (0)0 [0, 0]45.4 (33.3)
44.0 [0, 100]
(N=75)

中立的(Obs.=750)0 (0)0 [0, 0]54.2 (30.7)
51.0 [0, 100]
(N=62)

向社会的(Obs.=620)

32 (51.6%)
29 (46.8%)
1 (1.6%)29 (46.8%)
31 (50.0%)
2 (3.2%)25 (40.3%)
2 (3.2%)
1 (1.6%)13 (21.0%)
14 (22.6%)
3 (4.8%)0 (0%)
4 (6.5%)0 (0%)

8 (12.9%)15 (24.2%)
13 (21.0%)
12 (19.4%)
4 (6.5%)
1 (1.6%)3 (4.8%)6 (9.7%)0 (0%)
0 (0%)
13 (21.0%)30 (48.4%)
13 (21.0%)
4 (6.5%)2 (3.2%)39 (62.9%)
23 (37.1%)

1.42 (1.21)
1.50 [0, 3.00]

26.2 (10.9)
24.1 [0, 45.4]

21.4 (9.67)
22.6 [-16.3, 36.8]

15.5 (4.13)
15.5 [7.00, 28.0]

17.0 (3.53)
17.0 [4.00, 28.0]

3.47 (1.86)
3.00 [1.00, 7.00]

3.32 (2.03)
3.00 [1.00, 7.00]

3.35 (1.81)
4.00 [1.00, 7.00]

2.65 (1.67)
2.00 [1.00, 7.00]

4.98 (1.91)
5.00 [1.00, 8.00]

1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]

39 (59.1%)
26 (39.4%)
1 (1.5%)28 (42.4%)
37 (56.1%)
1 (1.5%)16 (24.2%)
2 (3.0%)8 (12.1%)
10 (15.2%)
17 (25.8%)
3 (4.5%)5 (7.6%)5 (7.6%)0 (0%)

6 (9.1%)20 (30.3%)
8 (12.1%)
14 (21.2%)
6 (9.1%)6 (9.1%)0 (0%)
6 (9.1%)0 (0%)
2 (3.0%)10 (15.2%)
30 (45.5%)
20 (30.3%)
2 (3.0%)2 (3.0%)39 (59.1%)
27 (40.9%)

1.48 (1.22)
1.00 [0, 3.00]

25.0 (10.0)
22.7 [1.77, 45.0]

22.3 (10.1)
22.6 [-7.82, 40.8]

16.2 (3.90)
16.0 [7.00, 24.0]

17.2 (3.76)
17.0 [8.00, 28.0]

3.02 (1.72)
3.00 [1.00, 7.00]

3.32 (1.67)
3.00 [1.00, 7.00]

3.05 (1.59)
3.00 [1.00, 6.00]

2.30 (1.34)
2.00 [1.00, 6.00]

5.20 (1.98)
6.00 [1.00, 8.00]0 (0)0 [0, 0]1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]0 (0)0 [0, 0]47.5 (30.2)
50.0 [0, 100]
(N=66)

ランダム(Obs.=660)

44 (65.7%)
23 (34.3%)
0 (0%)

39 (58.2%)
27 (40.3%)
1 (1.5%)20 (29.9%)5 (7.5%)2 (3.0%)14 (20.9%)
13 (19.4%)
9 (13.4%)
1 (1.5%)3 (4.5%)0 (0%)

10 (14.9%)
16 (23.9%)
18 (26.9%)
7 (10.4%)
5 (7.5%)2 (3.0%)3 (4.5%)6 (9.0%)1 (1.5%)3 (4.5%)21 (31.3%)
27 (40.3%)
12 (17.9%)
2 (3.0%)1 (1.5%)47 (70.1%)
20 (29.9%)

1.63 (1.19)
2.00 [0, 3.00]

25.1 (13.3)
24.7 [-16.3, 61.4]

24.9 (13.2)
23.9 [-7.82, 61.4]

14.0 (4.51)
14.0 [4.00, 23.0]

15.7 (4.45)
16.0 [4.00, 24.0]

2.93 (1.86)
3.00 [1.00, 7.00]

3.10 (1.75)
3.00 [1.00, 7.00]

3.15 (1.69)
3.00 [1.00, 7.00]

2.36 (1.44)
2.00 [1.00, 6.00]

5.49 (1.52)
6.00 [2.00, 8.00]

1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]0 (0)0 [0, 0]1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]

40.9 (31.3)
40.0 [0, 100]
(N=67)

利己的(Obs.=670)

43 (56.6%)
29 (38.2%)
4 (5.3%)38 (50.0%)35 (46.1%)
3 (3.9%)37 (48.7%)
1 (1.3%)8 (10.5%)
13 (17.1%)
11 (14.5%)
2 (2.6%)
1 (1.3%)3 (3.9%)0 (0%)

7 (9.2%)14 (18.4%)
15 (19.7%)
7 (9.2%)9 (11.8%)
5 (6.6%)5 (6.6%)14 (18.4%)

0 (0%)
7 (9.2%)15 (19.7%)
32 (42.1%)
19 (25.0%)
2 (2.6%)
1 (1.3%)56 (73.7%)
20 (26.3%)

1.58 (1.12)
2.00 [0, 3.00]

27.1 (9.61)
25.8 [-0.770, 45.0]

23.5 (10.9)
22.6 [-7.82, 45.0]

14.5 (4.81)
15.0 [4.00, 24.0]

16.5 (3.57)
16.0 [8.00, 24.0]

3.32 (1.69)
3.00 [1.00, 7.00]

3.38 (1.81)
3.00 [1.00, 7.00]

3.22 (1.74)
3.00 [1.00, 7.00]

2.49 (1.54)
2.00 [1.00, 6.00]

4.96 (2.13)
5.00 [1.00, 8.00]

1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]

1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]0 (0)0 [0, 0]51.0 (31.6)
50.0 [0, 100]
(N=76)

47 (61.8%)
28 (36.8%)
1 (1.3%)38 (50.0%)37 (48.7%)
1 (1.3%)33 (43.4%)
1 (1.3%)4 (5.3%)7 (9.2%)13 (17.1%)
3 (3.9%)3 (3.9%)12 (15.8%)
0 (0%)

7 (9.2%)21 (27.6%)
11 (14.5%)
14 (18.4%)
9 (11.8%)
2 (2.6%)
1 (1.3%)
11 (14.5%)

3 (3.9%)3 (3.9%)18 (23.7%)
25 (32.9%)
21 (27.6%)
4 (5.3%)2 (2.6%)47 (61.8%)
29 (38.2%)

1.57 (1.18)
2.00 [0, 3.00]

23.2 (12.6)
22.6 [-7.82, 45.0]

21.7 (12.4)
22.6 [-7.82, 45.0]

15.1 (5.24)
16.0 [4.00, 26.0]

16.9 (4.97)
17.0 [4.00, 28.0]

2.99 (1.64)
3.00 [1.00, 7.00]

3.03 (1.62)
3.00 [1.00, 7.00]

3.42 (1.78)
4.00 [1.00, 7.00]

2.32 (1.46)
2.00 [1.00, 7.00]

5.13 (2.02)
5.00 [0, 8.00]

2.00 (0)2.00 [2.00, 2.00]0 (0)0 [0, 0]0 (0)0 [0, 0]49.4 (32.8)
50.0 [0, 100]
(N=76)

向社会的
中立的
向社会的
(Obs.=760)(Obs.=760)

実験条件ごとの記述統計量

1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]

中立的

表１

37 (57.8%)
24 (37.5%)
3 (4.7%)31 (48.4%)
32 (50.0%)
1 (1.6%)20 (31.3%)
1 (1.6%)7 (10.9%)
12 (18.8%)
13 (20.3%)
4 (6.3%)
1 (1.6%)6 (9.4%)0 (0%)

3 (4.7%)15 (23.4%)
16 (25.0%)
11 (17.2%)
4 (6.3%)2 (3.1%)3 (4.7%)10 (15.6%)

1 (1.6%)3 (4.7%)17 (26.6%)
22 (34.4%)
14 (21.9%)
4 (6.3%)3 (4.7%)45 (70.3%)
19 (29.7%)

1.52 (1.07)
2.00 [0, 3.00]

25.0 (13.4)
25.0 [-7.48, 61.4]

22.4 (13.4)
22.6 [-9.24, 61.4]

16.3 (4.00)
16.0 [5.00, 24.0]

16.9 (3.45)
17.0 [4.00, 24.0]

3.20 (1.84)
3.00 [1.00, 7.00]

3.16 (1.83)
3.00 [1.00, 7.00]

3.42 (1.74)
3.00 [1.00, 7.00]

2.70 (1.49)
2.50 [1.00, 6.00]

5.03 (2.23)
5.50 [0, 8.00]

1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]0 (0)0 [0, 0]0 (0)0 [0, 0]45.6 (35.2)
50.0 [0, 100]
(N=64)

ランダム(Obs.=640)

35 (53.0%)
29 (43.9%)
2 (3.0%)29 (43.9%)
35 (53.0%)
2 (3.0%)29 (43.9%)6 (9.1%)3 (4.5%)10 (15.2%)
7 (10.6%)
8 (12.1%)
1 (1.5%)2 (3.0%)0 (0%)

4 (6.1%)13 (19.7%)
15 (22.7%)
14 (21.2%)
9 (13.6%)
1 (1.5%)3 (4.5%)7 (10.6%)

0 (0%)
2 (3.0%)16 (24.2%)
30 (45.5%)
11 (16.7%)
6 (9.1%)1 (1.5%)42 (63.6%)
24 (36.4%)

1.45 (1.07)
1.50 [0, 3.00]

23.1 (10.6)
22.6 [-7.82, 45.2]

23.6 (11.0)
22.6 [-6.93, 53.4]

15.4 (4.23)
15.5 [4.00, 24.0]

16.1 (3.38)
16.0 [4.00, 23.0]

3.02 (1.41)
3.00 [1.00, 6.00]

3.38 (1.39)
3.50 [1.00, 6.00]

3.32 (1.62)
3.50 [1.00, 6.00]

2.65 (1.54)
3.00 [1.00, 6.00]

5.24 (1.84)
5.00 [1.00, 8.00]0 (0)0 [0, 0]0 (0)0 [0, 0]1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]

42.4 (33.1)
39.0 [0, 100]
(N=66)

利己的(Obs.=660)

45 (60.0%)
27 (36.0%)
3 (4.0%)42 (56.0%)
31 (41.3%)
2 (2.7%)27 (36.0%)
5 (6.7%)6 (8.0%)22 (29.3%)
5 (6.7%)5 (6.7%)0 (0%)
5 (6.7%)0 (0%)

5 (6.7%)12 (16.0%)
23 (30.7%)
9 (12.0%)
8 (10.7%)
6 (8.0%)1 (1.3%)
11 (14.7%)

0 (0%)
10 (13.3%)
19 (25.3%)
24 (32.0%)
15 (20.0%)
7 (9.3%)0 (0%)

55 (73.3%)
20 (26.7%)

1.56 (1.09)
2.00 [0, 3.00]

25.1 (11.8)
24.2 [-7.40, 59.3]

24.6 (12.5)
22.6 [-7.88, 58.4]

14.7 (4.96)
15.0 [4.00, 25.0]

15.6 (3.96)
16.0 [4.00, 26.0]

3.19 (1.55)
3.00 [1.00, 7.00]

3.03 (1.68)
3.00 [1.00, 7.00]

3.37 (1.50)
4.00 [1.00, 7.00]

2.68 (1.59)
2.00 [1.00, 7.00]

5.44 (1.83)
6.00 [1.00, 8.00]0 (0)0 [0, 0]1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]0 (0)0 [0, 0]50.1 (31.1)
50.0 [0, 100]
(N=75)48 (64.9%)
22 (29.7%)
4 (5.4%)35 (47.3%)
33 (44.6%)6 (8.1%)27 (36.5%)
3 (4.1%)2 (2.7%)14 (18.9%)
18 (24.3%)
1 (1.4%)
1 (1.4%)8 (10.8%)
0 (0%)

9 (12.2%)
19 (25.7%)
15 (20.3%)
7 (9.5%)4 (5.4%)6 (8.1%)3 (4.1%)
11 (14.9%)

1 (1.4%)7 (9.5%)18 (24.3%)
31 (41.9%)
12 (16.2%)
5 (6.8%)0 (0%)

45 (60.8%)
29 (39.2%)

1.61 (1.18)
2.00 [0, 3.00]

24.6 (9.80)
22.6 [-7.82, 39.1]

22.1 (9.80)
22.6 [-7.82, 41.3]

15.2 (4.18)
15.0 [7.00, 24.0]

16.5 (3.41)
17.0 [7.00, 23.0]

3.26 (1.73)
3.00 [1.00, 7.00]

3.20 (1.91)
3.00 [1.00, 7.00]

3.38 (1.88)
3.00 [1.00, 7.00]

2.61 (1.65)
2.50 [1.00, 6.00]

5.58 (1.90)
6.00 [1.00, 8.00]

1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]0 (0)0 [0, 0]0 (0)0 [0, 0]50.7 (32.3)
50.0 [0, 100]
(N=74)

ランダム
中立的
向社会的
(Obs.=750)(Obs.=740)

39 (50.0%)36 (46.2%)
3 (3.8%)39 (50.0%)36 (46.2%)
3 (3.8%)27 (34.6%)
4 (5.1%)3 (3.8%)16 (20.5%)
16 (20.5%)
2 (2.6%)3 (3.8%)7 (9.0%)0 (0%)

5 (6.4%)19 (24.4%)
13 (16.7%)
14 (17.9%)
9 (11.5%)
2 (2.6%)3 (3.8%)13 (16.7%)

0 (0%)
9 (11.5%)
14 (17.9%)30 (38.5%)
20 (25.6%)
4 (5.1%)1 (1.3%)49 (62.8%)
29 (37.2%)

1.40 (1.12)
1.00 [0, 3.00]

24.2 (12.1)
23.9 [-7.82, 40.3]

22.3 (11.4)
23.0 [-7.82, 43.1]

15.0 (4.56)
16.0 [4.00, 24.0]

16.5 (3.52)
17.0 [7.00, 25.0]

2.91 (1.35)
3.00 [1.00, 6.00]

3.06 (1.60)
3.00 [1.00, 7.00]

3.28 (1.62)
3.00 [1.00, 7.00]

2.78 (1.61)
2.00 [1.00, 7.00]

5.28 (1.90)
5.00 [0, 8.00]0 (0)0 [0, 0]0 (0)0 [0, 0]0 (0)0 [0, 0]42.8 (31.4)
50.0 [0, 100]
(N=78)

ランダム(Obs.=780)

全体

650 (57.1%)
455 (40.0%)33 (2.9%)557 (48.9%)
548 (48.2%)
33 (2.9%)419 (36.8%)
41 (3.6%)
74 (6.5%)205 (18.0%)
217 (19.1%)
65 (5.7%)
29 (2.5%)
88 (7.7%)
0 (0%)108 (9.5%)
270 (23.7%)
224 (19.7%)
171 (15.0%)
114 (10.0%)45 (4.0%)42 (3.7%)
164 (14.4%)

10 (0.9%)74 (6.5%)256(22.5%)
439 (38.6%)
267 (23.5%)73(6.4%)19 (1.7%)742 (65.2%)
396 (34.8%)

1.54 (1.15)
2.00 [0, 3.00]

24.5 (11.5)
22.8 [-16.3, 61.4]

22.4 (11.6)
22.6 [-16.3, 61.4]

15.1 (4.57)
16.0 [4.00, 28.0]

16.1 (4.03)
16.0 [4.00, 28.0]

3.03 (1.66)
3.00 [1.00, 7.00]

3.07 (1.72)
3.00 [1.00, 7.00]

3.22 (1.70)
3.00 [1.00, 7.00]

2.50 (1.52)
2.00 [1.00, 7.00]

5.20 (1.94)
5.00 [0, 8.00]

0.485 (0.619)
0 [0, 2.00]

0.507 (0.618)
0 [0, 2.00]

0.501 (0.622)
0 [0, 2.00]

45.9 (32.5)
50.0 [0, 100]
(N=1138)(Obs.=11380)

クラウドソーシングを用いた仮想的AIエージェント実験による検討

30 (52.6%)
25 (43.9%)
2 (3.5%)21 (36.8%)
2 (3.5%)5 (8.8%)8 (14.0%)
12 (21.1%)
3 (5.3%)2 (3.5%)4 (7.0%)0 (0%)

2 (3.5%)18 (31.6%)
10 (17.5%)
9 (15.8%)
7 (12.3%)
0 (0%)
2 (3.5%)9 (15.8%)

1 (1.8%)5 (8.8%)15 (26.3%)
24 (42.1%)
10 (17.5%)
1 (1.8%)1 (1.8%)35 (61.4%)
22 (38.6%)

1.35 (1.16)
2.00 [0, 3.00]

23.8 (11.9)
24.4 [-15.2, 38.4]

20.5 (12.2)
22.6 [-16.3, 42.3]

15.1 (4.96)
16.0 [4.00, 25.0]

15.5 (4.60)
16.0 [4.00, 26.0]

3.28 (1.74)
3.00 [1.00, 7.00]

3.32 (1.85)
3.00 [1.00, 7.00]

2.79 (1.59)
3.00 [1.00, 6.00]

2.56 (1.70)
2.00 [1.00, 7.00]

5.07 (1.88)
5.00 [1.00, 8.00]

1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]0 (0)0 [0, 0]5.35 (2.05)
6.00 [1.00, 8.00]0 (0)0 [0, 0]4.72 (2.10)
5.00 [1.00, 8.00]0 (0)0 [0, 0]1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]0 (0)0 [0, 0]1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]

53.2 (31.9)
50.0 [0, 100]
(N=57)

向社会的(Obs.=570)

1.00 (0)1.00 [1.00, 1.00]

39.7 (31.7)
39.0 [0, 100]
(N=72)

中立的(Obs.=720)

2.00 (0)2.00 [2.00, 2.00]

41.8 (33.3)
40.0 [0, 100]
(N=78)

利己的(Obs.=780)

利己的

人間は『人工知能』と『協力』できるか：後藤晶

社会情報学第12巻１号

2023

ことが示唆されている。以下では，Model２をベースとして分析を行う。
Model３はModel２に加えて，実験条件における各仮想エージェントの個数を説明変数に加えたものである。固定R2は改善しているものの，固定・変量R2については，後者はわずかに悪化している。
AICは大きく改善していることからModel２に比べてModel３の方が説明力が高い。このモデルでは協力的仮想エージェントが多いことで人間が協力
図１

するという結果が示されている。

各条件における貢献額の平均値

さらに，Model４およびModel５では事前の期における仮想エージェントの行動の影響を分析す

Model１は繰り返しの期数，チェック問題の正るため，N-1期目の２体の仮想エージェントによ答数に加えて，対AI一般的信頼尺度，対人一般

る貢献額の平均値を説明変数に加えて分析を行的信頼尺度，対AI SVO，対人SVOならびに認知う。１期目においては０期目の貢献額が存在しな

反射テストのスコアを投入したものである。そのいために応答変数から除いている。したがって，

他，社会経済的要因として性別・個人年収・居住

応答変数は２-10期におけるプレイヤーの貢献額

地域・未既婚・子どもの有無を投入している。こである。Model４およびModel５のいずれもがのモデルからは，期を経る毎に貢献額が減少する

N-1期の仮想エージェント平均貢献額とN期におこと，チェック問題の正答数が多く，公共財ゲー

けるプレイヤーの貢献額が正の相関をすることがムのルールを理解している人ほど貢献額が減少し示されている。特に，Model５ではModel３と同ていること，さらに認知反射テストのスコアが高様に協力的な仮想エージェントが多いことで，人いほど貢献額が減少することが示されている。ま間がより協力的になるという結果が示されている。

た，一般的に対人SVOは対人公共財ゲームにおいなお，いずれのモデルについても説明変数のてはポジティブな影響が示されるものであるが，VIFは５未満であることを確認しており，多重共

本研究においては，対人SVOは影響が認められ線性の問題は発生していない。

ず，
対AISVOによるポジティブな影響が示された。
続いて，Model２はModel１から対人IOS，対3.3

人信頼，ならびに対人SVOを除いたモデルであ調査項目に関する比較

以下では，対人間条件と対AI条件について尋2る。固定効果による分散説明率（表中固定R ）な

ねている社会的価値志向性，信頼，対他的親密性

らびに固定効果と変量効果による分散説明率（表について平均値の比較を行う。これにより，検討

2

中固定・変量R ）については，後者は変わらず，

課題３について明らかにする。

前者はわずかに悪化している。しかしながら，

3.3.1

社会的価値志向性に関する比較

AICに着目するとModel１に比べて大きく改善し

図２ではSVOスライダーの平均値について，対ていることから，Model１に比べてModel２の方

AI条件と対人間条件の95%信頼区間を示していが，妥当性の高いモデルでとして評価できる。まる。この２群において対応のあるt検定を行った

た，Model１とModel２の結果を踏まえると，対と こ ろ，t（1137）＝6.85, p＜.001（r＝.20） で 人

人IOS，一般的信頼，SVOはいずれも影響しない

間条件の方が高いことが明らかとなった。このこ

9

人間は『人工知能』と『協力』できるか：
クラウドソーシングを用いた仮想的AIエージェント実験による検討

表２
Predictors(Intercept)

Model 1
Odds Ratios
0.673(0.258 – 1.759)

p
0.42

後藤

分析結果

Model 2
Odds Ratios
p
0.747
0.532
(0.300 – 1.863)

Model 3
Odds Ratios
p
0.640
0.373
(0.240 – 1.708)
0.976
0.847
(0.760 – 1.252)
1.247
0.08
(0.974 – 1.597)
1.410 **
0.007
(1.098 – 1.811)

0.991 ***
(0.989 – 0.992)
0.835 ***
(0.776 – 0.899)
0.975(0.896 – 1.061)

0.991 ***
(0.989 – 0.992)
0.837 ***
(0.778 – 0.901)
0.979(0.900 – 1.065)

利己的エージェントの個数
中立的エージェントの個数
協力的エージェントの個数
N-1期のエージェント平均貢献額

期
確認テストの正解数
対AIIOS尺度
対人IOS尺度
対AI一般的信頼
対人一般的信頼対AISVO
対人SVO
認知反射テスト

0.991 ***
(0.989 – 0.992)
0.834 ***
(0.775 – 0.898)
0.985(0.898 – 1.081)
0.969(0.888 – 1.056)
1.011(0.982 – 1.040)
1.013(0.987 – 1.040)
1.031 ***
(1.017 – 1.046)
1.006(0.991 – 1.020)
0.864 *
(0.761 – 0.980)<0.001<0.0010.754<0.001<0.001
0.562<0.001<0.001
0.624

Model 4
Odds Ratios
p
0.740
0.542
(0.282 – 1.945)

1.004 ***
(1.003 – 1.004)
0.981 ***
(0.980 – 0.983)
0.835 ***
(0.771 – 0.904)
0.982(0.896 – 1.076)<0.001<0.001<0.001
0.692

Model 5
Odds Ratios
p
0.591
0.308
(0.215 – 1.625)
1.050
0.721
(0.802 – 1.375)
1.271
0.079
(0.973 – 1.661)
1.402 *
0.014
(1.070 – 1.838)
1.004 ***
<0.001(1.003 – 1.004)
0.981 ***
<0.001(0.980 – 0.983)
0.838 ***
<0.001(0.774 – 0.907)
0.987
0.779
(0.901 – 1.081)

0.473
1.016
(0.990 – 1.043)

0.223

1.011
(0.984 – 1.038)

0.428

1.019
(0.991 – 1.049)

0.181

1.015
(0.986 – 1.044)

0.313

1.035 ***
(1.024 – 1.047)<0.0011.035 ***
(1.024 – 1.046)<0.0011.035 ***
(1.022 – 1.047)<0.0011.035 ***
(1.023 – 1.047)<0.001

0.023

0.868 *
(0.765 – 0.984)

0.027

0.863 *
(0.761 – 0.978)

0.021

0.846 *
(0.739 – 0.970)

0.016

0.840 *
(0.733 – 0.962)

0.012

0.595

0.930
(0.678 – 1.275)

0.650

0.949
(0.693 – 1.299)

0.742

0.905
(0.643 – 1.273)

0.566

0.922
(0.656 – 1.295)

0.637

0.46
0.335
<0.0010.441

社会経済的要因
性別（参照群：男性）
女性ダミー

0.918
(0.668 – 1.260)

世代（参照群：20代）
10代ダミー
30代ダミー
40代ダミー
50代ダミー
50代ダミー
70代以上ダミー

1.030(0.248 – 4.274)
1.194(0.670 – 2.128)
1.088(0.619 – 1.911)
1.131(0.622 – 2.057)
0.924(0.437 – 1.952)
1.896(0.606 – 5.934)

0.968
0.548
0.769
0.687
0.836
0.272

0.980
(0.234 – 4.105)
1.164(0.657 – 2.062)
1.078(0.617 – 1.884)
1.125(0.620 – 2.040)
0.906(0.429 – 1.911)
1.838(0.588 – 5.746)

0.978
0.603
0.793
0.699
0.795
0.295

0.869
(0.210 – 3.599)
1.147(0.647 – 2.034)
1.072(0.613 – 1.875)
1.113(0.614 – 2.017)
0.957(0.453 – 2.021)
1.766(0.568 – 5.496)

0.846
0.639
0.808
0.725
0.907
0.326

0.852
(0.183 – 3.965)
1.083(0.586 – 2.001)
1.049(0.576 – 1.909)
1.114(0.588 – 2.111)
0.912(0.407 – 2.043)
2.078(0.606 – 7.128)

0.838
0.799
0.876
0.74
0.823
0.245

0.762
(0.162 – 3.581)
1.064(0.577 – 1.960)
1.041(0.574 – 1.885)
1.103(0.585 – 2.077)
0.954(0.428 – 2.126)
2.019(0.594 – 6.861)

0.73
0.843
0.896
0.763
0.908
0.26

個人年収（参照群：4-6百万）
0円ダミー
1-2百万ダミー
2-4百万ダミー
6-8百万ダミー
8-10百万ダミー
10百万以上ダミー
不明・非回答ダミー

0.615(0.355 – 1.065)
0.940(0.602 – 1.470)
0.909(0.584 – 1.414)
1.200(0.716 – 2.009)
1.022(0.497 – 2.102)
0.418 *
(0.200 – 0.873)
0.695(0.427 – 1.132)

0.083
0.788
0.671
0.489
0.952
0.02
0.144

0.615
(0.355 – 1.063)
0.958(0.614 – 1.495)
0.910(0.586 – 1.414)
1.199(0.716 – 2.009)
0.999(0.485 – 2.056)
0.417 *
(0.200 – 0.871)
0.704(0.433 – 1.147)

0.081
0.850
0.675
0.490
0.997
0.020
0.158

0.580
(0.336 – 1.001)
0.919(0.590 – 1.431)
0.881(0.568 – 1.368)
1.184(0.708 – 1.979)
0.973(0.473 – 2.000)
0.411 *
(0.198 – 0.856)
0.694(0.428 – 1.126)

0.051
0.708
0.574
0.519
0.941
0.018
0.139

0.545 *
(0.302 – 0.985)
0.864(0.535 – 1.397)
0.825(0.512 – 1.327)
1.050(0.600 – 1.835)
0.960(0.439 – 2.099)
0.337 **
(0.152 – 0.748)
0.644(0.381 – 1.089)

0.044
0.552
0.427
0.865
0.919
0.007
0.101

0.513 *
(0.284 – 0.927)
0.828(0.513 – 1.336)
0.797(0.496 – 1.282)
1.029(0.590 – 1.793)
0.942(0.431 – 2.055)
0.330 **
(0.149 – 0.729)
0.631(0.374 – 1.066)

0.027
0.439
0.349
0.921
0.88
0.006
0.085

居住地域（参照群：関東）
北海道ダミー
東北ダミー
中部ダミー
近畿ダミー
中国ダミー
四国ダミー
九州ダミー

1.915
(0.959 – 3.826)
1.222(0.713 – 2.095)
1.548 *
(1.074 – 2.230)
1.149(0.802 – 1.646)
1.251(0.709 – 2.208)
0.860(0.382 – 1.936)
2.002 **
(1.214 – 3.299)

0.066
0.465
0.019
0.448
0.439
0.715
0.006

1.893
(0.948 – 3.781)
1.231(0.718 – 2.108)
1.511 *
(1.051 – 2.171)
1.144(0.798 – 1.639)
1.235(0.700 – 2.178)
0.872(0.387 – 1.968)
2.013 **
(1.220 – 3.319)

0.070
0.450
0.026
0.464
0.465
0.742
0.006

1.994 *
(1.002 – 3.969)
1.242(0.727 – 2.120)
1.546 *
(1.076 – 2.220)
1.160(0.811 – 1.659)
1.278(0.727 – 2.248)
0.911(0.405 – 2.052)
1.981 **
(1.204 – 3.258)

0.049
0.428
0.018
0.416
0.394
0.822
0.007

2.034
(0.964 – 4.291)
1.204(0.672 – 2.156)
1.542 *
(1.041 – 2.286)
1.100(0.746 – 1.622)
1.245(0.674 – 2.300)
0.801(0.332 – 1.933)
2.067 **
(1.202 – 3.554)

0.062
0.532
0.031
0.631
0.485
0.621
0.009

2.143 *
(1.015 – 4.526)
1.213(0.679 – 2.168)
1.575 *
(1.064 – 2.333)
1.115(0.757 – 1.643)
1.279(0.694 – 2.357)
0.834(0.347 – 2.009)
2.053 **
(1.196 – 3.524)

0.046
0.514
0.023
0.581
0.43
0.686
0.009

結婚（参照群：未婚）
既婚ダミー
不明・非回答ダミー

0.704(0.474 – 1.046)
1.285(0.441 – 3.751)

0.082
0.646

0.707
(0.476 – 1.048)
1.255(0.427 – 3.689)

0.084
0.679

0.696
(0.469 – 1.031)
1.254(0.432 – 3.639)

0.071
0.677

0.650 *
(0.423 – 0.997)
0.961(0.299 – 3.084)

0.048
0.946

0.641 *
(0.418 – 0.982)
0.950(0.296 – 3.052)

0.041
0.931

子ども（参照群：子なし）
子ありダミー
不明・非回答ダミー
Random Effects
σ2
τ00（個人レベル）
ICC
N
Observations
固定 R2 / 固定・変量 R2
AIC1.701 *
(1.133 – 2.553)
0.784(0.271 – 2.267)

0.01
0.653

3.29
4.53
0.58
1138
11380
0.062 / 0.605
328221.925

1.699 *
(1.134 – 2.546)
0.793(0.273 – 2.308)

0.010
0.670

3.29
4.54
0.58
1138
11380
0.061 / 0.606
328217.837

1.755 **
(1.171 – 2.630)
0.803(0.279 – 2.313)

0.006
0.685

3.29
4.49
0.58
1138
11380
0.067 / 0.605
328212.246

10

1.935 **
(1.247 – 3.003)
1.134(0.357 – 3.605)

0.003
0.832

3.29
5.33
0.62
1138
10242
0.063 / 0.642
281790.222

1.987 **
(1.282 – 3.080)
1.164(0.366 – 3.703)

0.002
0.797

3.29
5.29
0.62
1138
10242
0.069 / 0.643
281788.293

晶社会情報学第12巻１号

2023とは，AIに比べて人間に対する向社会性が高い
ことが示されている。

図４

図２

対AI条件および対人間条件におけるIOS得点

２群において対応のあるt検定を行ったところ，

 AI条件および対人間条件におけるSVOスラ
対イダー得点（1137）
t＝14.203，p＜.001で人間条件の方が高いことが明らかとなった。このことは，AIに比3.3.2

信頼に関する比較

べて人間に対して親近感を抱いていることを示し

はじめに，４つの項目からなる修正した一般的ている。

信頼尺度の妥当性を検証するために対人条件と

3.3.4

小括

AI条件の一般的信頼項目についてα係数を算出し本項においては調査項目の中でも信頼，向社会

たところ，対人一般的信頼についてはα＝0.89，

性を反映する社会的価値指向性，共感性を示す対（3）

対AI一般的信頼についてはα＝0.87であった 。

他的親密性について，対人条件と対AI条件を比したがって，このいずれの質問項目についても一較した。その結果，人間に比べてAIの方が信頼貫性があるとみなして，その合計得点をもとに分される一方で，AIに比べて人間に対して向社会

析する。

的であり，共感することが明らかとなった。
3.4

対他的親密性の変化

最後に，AIとの共に働く作業が親近感に与える影響を分析するために，公共財ゲーム前に実施した一般的なAIに対するIOS尺度と，公共財ゲー
ム以降に実施した，同じゲームに参加した各仮想
エージェントを対象としたIOS尺度の平均値の比図３較を行う。これにより，検討課題４について明ら

対AI条件および対人間条件における信頼かにする。

図３では修正した一般的信頼尺度の各項目の合表３には公共財ゲーム実験前のAIに対するIOS

計の平均値について対AI条件と対人間条件の95%尺度と公共財ゲーム実験後の仮想エージェントA

信頼区間を示している。この２群において対応のおよびBに対するIOS尺度のスコアを応答変数とあるt検定を行ったところ，（1137）
t＝7.07, p＜.001

して，仮想エージェントAおよびBのダミー変数

でAI条件の方が高いことが明らかとなった。

を説明変数とした分析結果を示している。コント

3.3.3

ロール群は一般的なAIに対するIOS得点である。

対他的親密性に関する比較

図４ではIOS尺度の平均値について，対AI条件

Model６では公共財ゲーム実験前の一般的なAIにと対人間条件の95%信頼区間を示している。この対する共感性に比べて，いずれの仮想エージェン

11

人間は『人工知能』と『協力』できるか：
クラウドソーシングを用いた仮想的AIエージェント実験による検討

後藤

４

考察

4.1

まとめ

晶

本研究の概要は以下の通りである。
⚫人 間はAIと協力できる。協力的仮想エージェ
ントが多い方が，人間も公共財ゲームで貢献する。N-1期目におけるAIエージェントの貢献額の平均値がN期における貢献額に影響を与える。
図５

公共財ゲーム前後のIOS得点
表３

Predictors(Intercept)
仮想エージェントA
仮想エージェントB
認知反射テスト
Random Effects
σ2
τ00（個人レベル）
ICC
N
Observations
固定 R2 / 固定・変量 R2
AIC⚫AIと協力しやすい人としにくい人は存在する。
公共財ゲームにおける貢献額に対して，対人信

分析結果

頼および対人SVOは影響を及ぼさないが，対AIエージェントに対するIOS尺度
Model 6
Model 7
Estimatesp
Estimatesp2.981 ***
2.444 ***
<0.001<0.001(2.338 – 2.550)(2.075 – 3.887)
0.574 ***
0.574 ***
<0.001<0.001(0.465 – 0.682)(0.466 – 0.682)
0.534 ***
0.534 ***
<0.001<0.001(0.426 – 0.643)(0.426 – 0.642)-0.062 *0.045(-0.124 – -0.001)
社会経済的要因を統制済み
1.75
1.16
0.4
906
3414
0.023 / 0.412
12610.957

AISVOは影響を及ぼしている。
⚫人 間のAIに対する認識は，人間に対する信頼に比べて，AIに対する信頼が高い。しかし，向社会性と共感性についてはAIに比べて，人間に対して高い。
⚫AIと共に作業を行うことで，AIに対する共感

1.72
1.14
0.4
906
3414
0.051 / 0.430
12645.425

性が高まる可能性がある。
4.2

ディスカッション

本研究から以下の点が明らかになった。
トに対しても公共財ゲーム以降に改善しているこ

検討課題１について，人間とAIは協力可能であとが示されている。図５はModel６にもとづき，るが，協力的仮想エージェントが多い条件の方が，条件間の最小二乗平均値と95%信頼区間ならびにN-1期目におけるAIエージェントの貢献額が多い

Tukeyの 補 正 を 行 っ た 多 重 比 較 の 結 果 をCLD

方が人間は公共財ゲームで協力することが明らか（Compact Letter Display）によって示している。

となった。この結果は，AIエージェントが協力的同じ記号で表されたもの同士において差があるとであると，人間はより協力することを示唆している。

は言えないということを示している。その結果，あわせてN-1期目における仮想エージェントと貢公共財ゲーム実験以前に比べて，以降において仮献額とN期における人間の貢献額が正の相関をす

想エージェントAおよびBに対する親近感が改善

るという一種の条件つき協力（Fischbacher, et.

していることが示されている。

al, 2001）に類似した行動が観察された。

Model７においては認知反射テストおよびそのまた，公共財ゲームにおける実験参加者の行動

他の社会経済的要因を統制した分析結果を示してを確認すると，貢献額が期を経るほど減少し，いる。この結果はModel６で得られた結果が頑健チェック問題の正答数が多いほど，すなわち公共であること，認知反射テストのスコアが高さと共財ゲームをしっかり理解しているほど貢献額は減感性に負の相関があることを示している。この結少するという結果が得られている。この結果は，果は，人間とAIと共に働くことで，人間のAIに標準的な公共財ゲームにおける先行研究と同様の対する親近感が改善し得ることを示唆している。

結果であり，妥当な結果であるといえる。

12

社会情報学

人間が，どのような仮想エージェントに対して

第12巻１号2023

必要がある。

も平均的に協力しないことはないことは，人間と検討課題４について，仮想エージェントに対すAIが協力・共生できる可能性を示唆している。

る共感性は，作業後に高まることが明らかとなっ

特に，協力的エージェントが多いと協力すること，た。すなわち，AIエージェントと人間が共に作

N-1期目における仮想エージェントの貢献額とN業を行うことで，AIエージェントに対して共感期における人間の貢献額の正の相関をすることを性が低い個人であったとしても，その程度が改善

踏まえると，少なくとも当初は，AIエージェン

し得ることを示唆している。

トが協力するように設計することで人間の協力行
動を引き出すことができると考えられる。
ただし，

4.3

今後の課題

今回はあくまでも単純な公共財ゲームを用いてい今後の課題として，以下の７点をあげる。

る。例えば処罰や報酬などの仕組み（Balliet et.

第１に，本研究においては，類型化されたAI

al, 2011）を導入した公共財ゲームにより複雑な

エージェントを対象とした協力行動の可能性につ状況についても検討する必要があるであろう。

いて検討することを目的としているために，デセ

検討課題２について，AIと協力しやすい人とプションを用いる必要があった。しかしながら，しにくい人は存在するが，その弁別においてSVO

昨今注目を浴びている，人工知能研究所OpenAIの応用が可能であることが明らかとなった。公共が開発しているGPTやGoogleによるBardに代表

財ゲームにおいて，SVOが影響を及ぼすことはそされる生成型AIなどを用いた実験は可能であろの定義および先行研究を鑑みても明らかであるがう。また，特定のAIとの協力行動については，（De Cremer, and Van Lange, 2001；De

別の課題にて検討する必要があるであろうし，そCremer and Van Dijk, 2002），本研究ではAIにのような高度なAIがどのような学習をするのか，

ついてもSVOの観点から分析可能であることがその学習モデルに対する社会的認知がどのように示された。

影響するのかについても検討する必要があるであ

検討課題３について，AIに対する信頼が高い

ろう。

ものの，AIに対する向社会性ならびに共感性が第２に，置かれた状況によるAIエージェント

低いことが明らかとなった。本研究ではこのようとの行動・認知の差異である。例えば，人生の岐な結果が出た原因の解明まで至らないが，２つの路ともいうべき状況と娯楽状況においてはAIと原因が推測される。１つは実験参加者がクラウドの行動やAIに対する認知は異なるものになるとソーシングワーカーであることにある。比較的新考えられる。この点については本研究のような実しい技術に親和性が高い可能性がある。そしても

験ゲームではアプローチが難しい可能性がある。

う１つの原因の可能性としては，少しずつAIが第３に，人間がAIに対して意志や意図を見出

社会に浸透してきた結果として，AIに対する信すか否かである。我々は何をもって人間の行動で頼が高まっている可能性もある。ただし，笠木

あると判断して，AIの行動であると判断してい（2018）によれば，人間に対する信頼は交流のるのであろうか。例えば，コンピュータを介した中で徐々に上昇していく一方で，機械に対する信文字情報や数字情報のみによるコミュニケーショ

頼は，最初は高いものの，徐々に低下することもンでは，両者を区別できない可能性がある。もしあると指摘されている。したがって，一種のバイ

両者を区別できるのであれば，人間はどのようにアスとしてAIに対する過剰な信頼，ないしは期

両者を区別しているのであろうか。これについて待が反映されている可能性があることに留意する

は対戦相手が人間であるかAIであるかわからな

13

人間は『人工知能』と『協力』できるか：
クラウドソーシングを用いた仮想的AIエージェント実験による検討

後藤晶

いような状況で繰り返しゲームを行った上で，相「上司」がAIであることに対する抵抗感が強い

手がどのようなエージェントであると予想したか

一方で，アメリカでは「同僚」や「部下」がAI分析することにより，解明できる可能性がある。

であることに対する抵抗感が強いという。このよ

第４に，AIの行動が急に変化した時の人間の

うにAIの受容には文化差が存在し得る。一方で，行動である。今回は，ランダム条件と一定のレン

効率的なAIの利用は経済・社会の発展に必要不ジの間で意思決定を下すように設定した３条件の可欠であろう。これからの社会においてAIがさ

計４条件による実験を行った。しかしながら，例

まざまな場面で用いられる時代が眼前に迫っていえばあまり協力的ではなかったAIが協力するよ

る。このような事実を鑑みると，AIに対する意うになった時，もしくは協力的だったAIが協力

識の文化差が今後の社会・経済の発展にも大きなしなくなった時に個人のAIに対する認識はどの影響を与える可能性もある。

ように変化するのであろうか。処罰の影響を含め

もちろん，AIを受容しないという自由もあるて検討する必要があるであろう。

かもしれない。しかしながら，現在の社会の状況

第５に，AIに対する「信頼」が壊れた時に人を鑑みると，AIの非受容は社会的・経済的な不間はAIに対してどのような認識をするのであろ

利益を多く被る可能性もあり，今後の社会・経済うか。例えば，ずっと協力し続けてきて，一定の発展のために市民に対するAIの受容に向けた適協力に対する信頼が形成されているAIが急に協切な介入手段は是非を含めて検討する余地がある。

力しなくなった時には，そのような信頼が破壊さ

例えば，単純接触効果（ザイオンス効果）のよれたといえる。信頼が破壊された後には，再び協うに（Zajonc, 1968），日常生活の中でAIに接触力を続けたとしても，簡単には信頼が回復される

したり，AIと作業をする機会が増えるだけで，ことはないであろう。この時の信頼回復はどのよ

AIの受容に対する意識が改善する可能性がある

うなプロセスによってなされるのであろうか。こことを本研究は示唆しているが，より適切な介入

れらの点の解明についてはAI倫理に関する意識についても検討する必要があるであろう。

調 査 を 含 め て 分 析 す る こ と で（Ikkatai et al,

これからの時代では，AIと協力した作業が求2022），そのような変化を詳細に分析できると考められる場面が増えるであろう。一方，AIとのえられる。

協力が向いている人もいれば，向いていない人も第６に，AIとの付き合い方が苦手な個人に対いると考えられる。どのような人がAIとの協力する介入の方法である。もちろん，AIとの付きできるのか，そして向いていない人もどのように合いが苦手な個人がいることは仕方ない。しかしすれば必要に応じて協力できるようになるのか検ながら，経済・社会の発展や効率化という観点か討していく必要があるであろう。

らはAIと付き合っていかないといけない社会の到来は間近であろう。もちろん，AIと関わらな謝辞いという個人の自由を担保することは必要である

本研究はJSPS科研費19K20634，19H01470，

が，AIの受容を進めるような介入のあり方も検21KK0027および22K18153の助成により実施し討する必要があるであろう。

た。ここに記して感謝申し上げる。

第７に，AIとの付き合い方に関する文化差の存在に関する検討である。例えば総務省（2016）

注によれば，仕事のパートナーとしてのAIに対す（１）人間の代理として行動を行う人工知能をAIる抵抗感について，日米を比較すると，日本ではエージェントと表す。ゲームのプレイヤー

14

社会情報学（意思決定主体）としての人工知能に着目

第12巻１号

2023

Sciences, 113（5）, 1291-1296.

するためにこのような表現を用いている。

Chen, D.L., Schonger, M., & Wickens, C.

（２）一般的信頼に関わる調査項目は以下のとお（2016）. oTree—An open-source platformりである。（a）ほとんどの（人/人工知能

for laboratory, online, and field experiments.

エージェント）は基本的に正直である。
（b）

Journal of Behavioral and Experimental

ほとんどの（人/人工知能エージェント）

Finance, 9, 88-97.

は信頼できる。
（c）ほとんどの（人/人工

Cialdini, R.B., Brown, S.L., Lewis, B.P., Luce,

知能エージェント）は基本的に善良で親切

C., & Neuberg, S.L.（1997）. Reinterpreting

である。
（d）ほとんどの（人/人工知能エー

the empathy–altruism relationship: When

ジェント）は他人を信頼している。
（e）私

one into one equals oneness. Journal ofは，（人/人工知能エージェント）を信頼す

personality and social psychology, 73（3）,

るほうである。
この質問項目の中から，
（d）

481.

について除いて分析を行った。

Crandall, J.W., Oudah, M., Ishowo-Oloko, F.,（３）なお，５項目による一般的信頼尺度の妥当

Abdallah, S., Bonnefon, J.F., Cebrian, M.,

性を検証した場合，対人条件とAI条件のαShariff, A., Goodrich, M,A., & Rahwan, I.

係数についてはそれぞれ0.91，
0.88であった。

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