不確実な環境で決断する組織のデザインフレームワーク―そのベンチマーク例としての「緩い対称性型組織モデル」―
Design Framework for Organizations Confronting Uncertain Environments：“Liner Loose Symmetry Society Model” as an Example for Benchmarking
Organizational Decision-makings

西川

麻樹*

Asaki Nishikawa

１．はじめに：不確実で変化する環境下における、社会組織による意思決定人と同様、組織や社会も、常に意思決定を迫られている。しかも多くの場合、選択肢の評価

つまで優位性を保ち続けられるのだろうか？組
織は決断しなくてはならない。

には不確実性が伴う。それは「選択肢Ａを選ぶ

しかし、組織や社会の構造によっては、たとと0.7の確率で・・・」というような形すらしえ「新しい選択肢の方が良い」と多くのメンておらず、そもそも、確率が不明であることがバーが判断しても、なぜか古い選択肢が選ばれ多い。ゆえに、各選択肢に対し調査をしなく続け、環境と乖離し続けるかもしれない。長いてはならないが、調査費用は有限である以上、目で見れば、それは組織や社会にとって危険で「確率」そのものに到達する遥か以前の段階あろう。

で、「だいたいの情報での決断」を迫られる。

本稿では、このような不確実かつ変化する環

さらに、環境は変化して行く。たとえば、

境下で、意思決定を迫られる社会や組織に対1980年代から2010年代まで有効だった「レンし、計算機の助けを得ながらその構造をデザイ

タルビデオ」店舗、というビジネスモデルは、ンするフレームワークの提案を行う。

「ネットワーク配信」という選択肢に比べ、い1.1

不確実性下の意思決定とバンディット問題

上述のような、不確実状況下での意思決定を
うまく抽象化した、「ｎ本腕バンディット問「バンディット問題」とは、以下のような設定の学習課題である。

題」というタスクが、人工知能、強化学習分野
1で知られている 。

１）環境：「当たり」の出る確率が違うｎ個のス* 東京大学大学院情報学環
キーワード：社会システム論、組織論、社会的意思決定、バンディット問題、生体工学、認知バイアス、基礎情報学、情報社会、心理学、複雑ネットワーク

51

ロットマシン（＝バンディット、つまり「一ディットがどれか分からないので、とりあえず本腕の海賊」という意味）があるとする（一引いてみる必要がある（「探索」）。一方、ど般に、ｎは２以上で、問題によっては非常にのバンディットが一番か分かった場合、他は引多くなるが、本稿では２に固定する）。

かず、それに集中した方が良い（「利用」）。

２）学習主体（プレイヤー）：以下のような制しかし、確率は与えられず、探索に使える資源約を持つ学習主体を想定する。
・どのバンディットの「当たり」確率に関して
も事前情報をも持たない（探索の必要性）
・限られた回数しかバンディットを試すことができない（資源の有限性）

も有限であるため、どのタイミングで「探索」と「利用」を切り替える決断をするのかが、難しい問題になる。
この問題に対する学習戦略＝アルゴリズム
2は数多く提案されている 。また「変化する環

３）目的：学習主体は限られた資源を使って、境」を表現するため、正解（「当たり」確率ができるだけ多くの「当たり」を得たい。

高い腕）が、途中で変化していく問題設定も研3究されている 。
学習主体は、「当たり」確率が大きいバン

1.2

既存研究：マルチプレイヤーによるバンディッド問題に関するゲーム理論的アプローチ

従来の研究では、「単独の」学習主体（プレ（好み）を持つイヤー）がバンディット問題を解くという暗黙

３）選好バイアスに従って、プレイヤーが独立にの前提があった。しかし、何人かの研究者は、選択を行うと、社会全体としてのコストが上

複数の主体がグループとしてバンディット問題

昇する（例えば、正しい腕が選べない）（やそれに類似したタスク）を解くというアプ

４）「投票」のように、全体の意見を集約し4ローチを試みている 。これは本稿で問題にす

トップダウンかつ強制的に意思決定を行う

る「社会組織が、一つの学習主体として不確実のではなく、あくまでボトムアップの意思性下での決断をする」という枠組みと関連し興決定を行う。

味深い。
それらの研究には幾つかの前提がある。
１）比較的少人数のプレイヤー数

これらの前提は、従来の研究が、基本的にゲーム理論的なアプローチを採用し、数理的解析を目標とすることに由来すると思われる。

２）プレイヤーは選択肢に関する選好バイアス

1.3 本稿でのアプローチ：多様で多数のエージェントからなる組織（社会）を意思決定主体として考える
一方、本稿の研究では、「学習主体」を「異うな「組織構造」なら、不確実な環境への適応

質で多数の主体からなる、ある構造を持った一ができるのか？というテーマを研究できるよつの社会組織」と読み替える。そして、どのよう、以下の前提をとる。

52

東京大学大学院情報学環紀要

情報学研究

№83

１）社会組織は「多数決」のような、トップダ

ム理論とほとんど関係を持たない。関係があるとウンに意思決定結果を強制する制度を持つ

すれば、２）におけるバイアスの存在ぐらいであ

２）社会組織のメンバーは、独立に、バイアる。他の前提については、むしろ先行研究とは対スと揺らぎを持って、ボトムアップの意

照的に、多数で異質な主体達が、ボトムアップと思決定を行うが、近隣の他者からの影響

トップダウンの意思決定機構を使用して組織全体も受けるの意思決定をする、という構成になる。

３）組織を構成するメンバーは、異質で、しかも非常に多く存在する

この選択は、現実の社会組織が、このような前提を有することが多いということによる。

先行研究と異なり、本稿のアプローチはゲー

1.4

不確実環境化で意思決定する組織デザインの「フレームワーク」という提案

上述のような前提をとることで、ゲーム理論

が、たとえば「環境へ適応するためメンバーの的アプローチと異なり、数理的な解析は困難に

厚生を完全に犠牲にする社会組織」というのもなる。その代わり可能になるのは、様々に異な想定可能だから、あくまで仮定である。

る社会組織を「意思決定アルゴリズム」と読みここで、本稿の構成をまとめる。２で、バン

替え、共通の課題に対するパフォーマンスを競ディット問題に対する具体的なアルゴリズムをう（ベンチマークを行う）という「組織デザイ

サンプルとして一つ選び、いくつかの仮定を置

ンのフレームワーク」である。なおここで、きながら、それを社会組織による意思決定アル「共通の課題」というのは、「変化し不確実なゴリズムに書き換えていく。３では、２のモデ（確率分布が知られていない）環境で、良い選ルを用いて簡単なシミュレーションを行った結択をする」というタスク（本稿では（正解が変果を報告する。これは上述したベンチマークが化する）バンディット問題）とする。

実際に可能であることのデモンストレーション

なお、ここで一つ目の仮定を置く。

である。なお本稿の目的は、そのような社会組

仮定１）「良い」社会組織とは、環境の変化

織デザインのフレームワークが存在可能であるに適応し、選択を変えることができる社会組織

こと、同じフレームワーク上で他にも様々なデである

ザインが可能であろうことを示すことである。

逆に、「悪い」社会組織とは、環境の変化があっても、それを無視し過去の選択に固執するだから、４は、３の結果を受けての結論とそのような拡張への考察にあてられる。

社会であろう。これは一見自明に見える仮定だ

２．ベンチマーク例としての「線形緩い対称性社会（組織）モデル」
前述したように、バンディット問題へのアル

不確実な環境で決断する組織のデザインフレームワーク

ゴリズムは既に多数知られており、中には囲碁

53

5などで華々しい応用を既に持つものもある 。

この改変では、元々単独のプレイヤーが実行

本稿では、その中から「緩い対称性モデル

するLSというアルゴリズムを、多様なバイア（Loose Symmetry Model

以下LS）」といスを持ち、コミュニケーションする多数のエー

う、人間の意志決定と関わりの深いアルゴリズ

ジェントからなる社会組織が実行するよう変換

ムをサンプルとして選ぶ。選択の理由は、LSがし、「変化する不確実な環境に適応する社会」

非常にパフォーマンスの良いアルゴリズムであに対するモデル兼学習戦略として用いる。変ることと、後述する解釈と仮定により、社会組

換後のアルゴリズムを本稿では、線形LS社会

織型アルゴリズムに変換しやすいことである。

（Linear LS Society

以下LLSS）と呼ぶ。

2.1 緩い対称性モデル（Loose	
 Symmetry	
 Model）
以下で具体的にその変換を行うが、まずLSア
ルゴリズムについて簡単に説明する。LSは篠原
67れている 新しいアルゴリズムである。
LSは、バンディット問題に対するパフォーマ

ら が発見したバンディット問題に対するアルゴ

ンスがトップクラスであるほか、特にモデルをリズムで、その後他の研究者との協力によって、変更しないでも、環境が変化するタイプのバン

その意味解釈や拡張モデル、人間の因果推定とのディット問題に対応可能であり、さらに任意パラ深い関係など、意義深い研究が現在進行形で行わメータを持たないなど、優れた特徴を多数持つ。

図１54

LSの計算式東京大学大学院情報学環紀要

情報学研究

№83

LSの計算式は、「LSの計算式」という下図の右側にある数式である。

共通である）。
一方、次の行にあるRS（Rigorous Symmetry

これだけでは意味が分からないので、以下完全対称性）というアルゴリズムは、既にかな

で、簡単にその意味を説明する。ただし詳細はり複雑な式になっていて分かりにくい。このア

参考文献にあたってほしい。

ルゴリズムの特徴は、今考えている腕（たとえまず、図の左側にある表は、記号の定義をばＡ）だけではなく、もう一つの腕（たとえばしている。Ａ,Ｂは二本のバンディットを区別Ｂ）のことも念頭にいれ、「Ｂが「はずれ」

するラベル、Reward, Non-rewardedはそれぞだった、ならば、Ａが良い」という評価を入れれ、「当たり」、「はずれ」を意味する。例えていることと、その分母が、「すべての腕を引ば、表中ａは「バンディットＡを引いて、「当いた総数」という形になっていることだ。RSはたり」が出た回数」を意味する。以下同様に、人間の認知バイアスのうち「対称性バイアス」

たとえばｄは「バンディットＢを引いて「はずと「相互排他性バイアス」を満たすように作られ」だった回数」などと読む。

れており、ある意味、人間の無意識的な推論の右側の数式に移ると、まず一番上の行にCP

8

偏りを表現したモデルにもなっている 。

という計算式が書いてある。CPは「条件付き最後に本稿で用いるLS（Loose Symmetry

確率（Conditional Probability）」という意味

緩い対称性）アルゴリズムについて説明しよで、最も素朴なアルゴリズムの一つである。こう。前述のように、この式は篠原によって発見のアルゴリズムでは、腕Ａに対する「評価」

された後、篠原、高橋、中野らの尽力により、を決めるために、「Ａの当たり回数（=ａ）

様々な意味付けがなされた。逆に言えば、それ

÷ 腕Aを引いた回数（=ａ+ｂ）」、つまり、らの解釈以前には、パフォーマンスが良いこ「Ｐ（当たり｜Ａを引いた）」という条件付きとは分かったが、意味のよくわからない式で確率が用いられている。同様にＢの評価は、あった。しかしながら、LSを因果推定のモデ

ｃ/（ｃ+ｄ）となることも分かるだろう（なルとして採用すると、非常に人間と相関が高

お、数式の一番右は、abcdという記号を使わい ことが知られている。

ず、数式部下で定義した記号で意味をとりやすくした式だが、内容は同じである）。

9

LSには様々な解釈が施されているが、本稿では、LSは、CPとRSの「中間」であり、その配合

学習主体は、毎回腕を引く前に、それまでのバランスをダイナミックに調整している、というabcdの表（記憶）を用い、ＡとＢの評価を計解釈をとる。つまり、LSの（）の中にある係数算し、高い方の腕を選択する。このアルゴリズを０にすると、LSはCPになるが、１にすると、ムには確率は入っていないので、常に評価が高RSになる。だから括弧の中をCPとRSを結合するい方が選ばれることと、引かなかった方の腕にパラメータだとみなし、そこを状況に応じ、ダ関する表はアップデートされないことに注意しイナミック（括弧の中はabcdによって決まる変よう（なお、このプロセスは全アルゴリズムで化する値）に変動させているアルゴリズムがLS不確実な環境で決断する組織のデザインフレームワーク

55

であるという解釈だ。なお、この結合がダイナ

LSについては他にも興味深い論点が多数存

ミックであることは重要で、固定した場合、どの在するが、本稿の趣旨とは関係が無いので、こような係数であっても人間の因果推定との相関はの程度の簡潔な説明にとどめる。

低くなってしまうことも知られている。

2.2

緩い対称性モデル（LS）の線形化（Linear	 LS）

前節で紹介したCP、RS、LSは、あくまで単

次に、独の学習主体が、バンディット問題に挑むというセッティングで、選択肢の評価を決めるアル

仮定３）「エリート」と「大衆」は、それぞれゴリズムであった。

意見を投票し、社会はその二つを重みづけて最

ここでは、それを幾つかの仮定の下に、社会終的な意思決定を行う組織による意思決定アルゴリズムに書き換える。
まず、次のような仮定をする。

この仮定は、社会組織の構造を、たとえばエリートの独裁や、乱数による意思決定にはせ

仮定２）社会組織は、精密で判断の遅い少数のず、多数決原理を採用し、しかも「エリート」

人々（エリート）と、偏見にとらわれやすいがと「大衆」の票が持つ重みが変動しうる形にす判断が速い多数の人々（大衆）から構成される

るという仮定である。
さて、以上の仮定の下で、LSを社会組織でこれは非常に強い仮定である。現実の社会がこれほど単純な二分割で捉えられることは使えるアルゴリズムにするには、幾つかの修正が必要になる。

まずないだろうし、そもそも「エリート」やまず、LSの「線形化」が必要になる。次の「大衆」の定義にも大いに異議があり得るだろ「LLSおよびLLSSについて」という図を見て10う 。この仮定は、むしろ先の節で指摘した、

ほしい。最上段にLinearLS（LLS）という行「LSがCPとRSの二成分のハイブリッドとしてがある。これは、LSの式を、形式的にCPとRS考えられること」および「CPおよびRSの変化の足し算の形に書き換えたものだ。「形式的適応スピードについて経験的に分かっているに」というのは、RSにかかっている重みの項

こと（CPは適応が遅いが、精密な結果に達す

wLSの定義を見て分かるように、重みをRSにる、RSは速いが不正確な結果になることもあ

掛けて計算すれば、重みの中にあるLSの項がる）」を、「エリート」と「大衆」にマッピン出てきて、そのままLSに戻ってしまうことをグしたものと考えた方が良い。ただ、本稿は細意味している。つまり、これは単に、LSの式

分化によるモデルの精緻化ではなく、一つの例

を「グループごとの投票」という構造に当てはを構成することが目的なので、とりあえずこのめるための下準備にすぎない。

仮定を採用する。

56

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№83

図２

2.3

LLSおよびLLSSについて

LLSからLLSの社会（組織）モデル（LLSS）へ

先の図の続きをみると、LLSSociety（LLSS）

これらの仮定は、モデルの作りやすさを向上という行がある。ここでは、先のLLSと違うことする目的ではなく、むしろ単純にアルゴリズムが行われている。まず、LLSでは単にCPやRSとを集団化しても意味が無いので、より社会組織

書かれていた項が、CPʼ（Ｎ）やRSʼ（Ｍ）といの持つ「困難さ」を反映する方向に、モデルをう項に置き換えられている。そのため、もはやシフトするために導入されたものだ。

この左辺はLSとは等しくない。実際CPʼ（Ｎ）のたとえば「CP集団」は、CPアルゴリズムにような項は、Ｎ体のエージェントからなる「集従って意思決定するエージェントの集団だが、団」を表現しており、さらに後述する内部相互まず彼らは、非常に大きなバイアス（偏見）を作用も持つ複雑なものだ。ただし、両者を結合持つ集団としてモデル化されている。図のａとする重み部分についてはLLSと変わらない。

いう項目をみると分かるように、各々のエーではこの「集団項」はどのような方針で作ら

ジェントは、たとえば選択肢Ａを引いて「当れているのだろうか？ここで再び仮定をする。

たり」が出たときに、それを単純に「プラス１」とはカウントしない。そうではなく、エー

仮定４）各エージェントは、独立に意思決定す

ジェントごとに違う値に（０から１の間にある際に、バイアスと揺らぎにさらされるる）一様乱数で初期化された「偏見の値」を、

仮定５）各エージェントは、独立に意思決定後、１へ掛けた数でカウントしてしまう。だから、周囲の影響で意見を変えてしまうことがあるあるエージェントはAが当たることを、Ｂが当不確実な環境で決断する組織のデザインフレームワーク

57

たることの100倍評価するかもしれないし、別次に、各エージェントは先の単独アルゴリズのエージェントは逆かもしれない。これは公平ムと異なり、確率的に意思決定を行う。その方な選択肢の評価という観点からは大きなマイナ

法が図の項目cにある。すなわち、０から１のスだが、現実の人間が持つ価値評価の多様性

値をとる乱数を一回使い、その値が「Aの評価を、モデルに取り込もうとするささやかな努力

÷（Ａの評価＋Ｂの評価）」以下だったらAをである。

選び、そうでなかったらＢを選ぶ、という揺らまた、このバイアスは、「ハイブリッドな集ぎを持った選択を行う。

団」をモデル化するという目的で導入されてはさらに、仮定５は、エージェント集団を単ないるが、マッシブな集団の意思決定の中に、る「集合」にしてしまわない工夫である。彼ら「ゲーム理論」的な「特定選択肢への選好」をは、自分で選択肢を一度決めた後、周囲の意見

11

持ち込んでいるとも言える 。

を聞き多数決で意見を変えてしまう。

図３

LLSS：一回の意思決定

最後にこれらのプロセスをすべてまとめた「一回の決断をして、その報酬を内部にいる「LLSS：一回の意思決定」という図を見てみエージェント集団に伝達する」までの過程が描よう。この図では、LLSSという社会組織が、かれている。

58

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プロセスごとに順序を表す番号がふってあがあるのは、意見同数の場合、とりあえずるので、順に見て行く。まずCPエージェン「未決」としてグラフを作り、内部状態をト集団に着目する（RS集団でもやることは同

見やすくしているためである。

様）。この集団は、意思決定にCPを用いると

３）a ） 集 団 内 全 エ ー ジ ェ ン ト の 選 択 を 集 計いう意味では同質エージェント集団だが、先にし、ｂ）集団内部でのＡとＢの選択比を計述べたように、バイアス、揺らぎ、周囲の環境算する。

によって、差異も持った集団でもある。

４）（ここから先は社会全体の意思決定作業に

０）彼らはまず、過去の記憶（エージェント

なるので、図ではS1、S2と書いてある）

ごとのバイアスで違うabcd表。初期値はS１）各選択肢の占める比率をLLSSの項に代ランダムに与える）とCPを使って、各入する（CP集団の値をCPの項に、RS集団の腕に対する評価（Ｑと書いてある）を計

値をRSの項へ）。ただし、毎回変わる重み算する。なお横にある囲み図では横軸がであるw（LS）の値は、とりあえず本稿でエージェント、縦軸が時間（上から下には、「偏見を持たない社会全体の記憶（バ進む）、色で内部状態（色が濃いほどQa

イアス=1.0）」を仮定し計算している 。

の比が高い、など）を表現している。な

S2）S1の結果を選択肢ごとに作り、値の大き

お、RS集団も同様のグラフを表示していい方を選択する（ここは確率的ではない）

るが、エージェント数が多い。

12５）環境は、与えられた確率と引かれた腕に応

１）それぞれ独立にエージェントが確率的に腕じて、報酬を与える。値は０か１である。

を選択する。図では選んだ腕に応じて二種

６）各エージェントは、報酬に自分のバイアス類の色に塗り分けられている。

を掛けた値を使って、記憶（abcd表）を２）a）周囲の選択をヒアリングし、ｂ）自分の意見を周囲の多数決で決める（「周囲」

アップデートする
以上で、一回の社会的意思決定が終了する。

の決め方は後述する）。なお二色以外の色

2.4

三種類のコミュニケーション（集団内相互作用）

なおLLSSでは、エージェントが周囲の意見RS集団）を聞いて意見を変えるので、「周囲」を決める

２）CA（中段二行）：自分の番号−１、＋１の必要がある。本稿では、とりあえず三種類のつエージェントの意見を聞く集団（ただし周期ながり方を考えた。次にある図の見方は、先に的境界条件とする）。自分も含めて三体の意

LLSSの時に説明したのと同様である。

見で多数決をとるので、常に意見が決まる。
３）SFG（下段二行）：スケールフリーグラフを

１）WoI（上段二行）：比較用に用意した周囲と相互作用しない集団。（上がCP集団、下が不確実な環境で決断する組織のデザインフレームワーク

作り、その内部にエージェントを置いたもの。よって図の横軸に意味は無い。

59

WoI

CA

SFG

図４

集団内相互作用の効果

以上で、モデルの説明は終わる。

３．シミュレーション結果
3.1

環境と条件

LLSSのパフォーマンスを見るために、様々な難易度のバンディット問題を解かせ、アルゴ

例として、正解（「当たり」確率の高い腕）の途中変更を行う。

リズム間比較を行った。また、本稿テーマは「問題＝環境」としては、各腕の当たり確「変化する環境への対応」なので、最も単純な率（Pa, Pb）がそれぞれ、（10%,90%）＝「簡60

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単な問題」、（30%,70%）＝「普通の問題」、

行と数える。グラフでは100試行の平均値が表（40%,60%）＝「難しい問題」、の三環境を用示されている。

13

意した 。この初期設定で500回選択し、そのエリート（CP集団）のエージェント数は後、Pa, Pbを入れ替えることで「環境の変化」

10、大衆（RS集団）のエージェント数は1000でを表現している。変化後さらに500回選択させある。また、各エージェントの記憶であるabcd

ることで、合計1000回の選択を行うのを１試

表は試行ごとにランダムに初期化している。

3.2

LS単体とLLSSのパフォーマンス比較

次の図は、上の設定で、各アルゴリズムののアルゴリズムの性能は高い。なお、「簡単な問「後悔regret」の値を比較した表である。「後題」ほど、「正解」を見逃すことの損が大きい

悔」は、バンディット問題の評価によく使われる（＝正解の当たり確率が高い）ので、「後悔」の指標の一つで、理想的なプレイヤー（＝正解を常差が開きやすく、逆に、「難しい問題」では、どに知っている）のパフォーマンスに比べ、どの程ちらを選んでも確率はあまり変わらないので、差度のビハインドで済んでいるのか、という差を表が開きにくいことに注意してほしい。

現している。従って「後悔」の値は小さい程、そ

図５

図では、まず三つの列が、左から簡単な問

アルゴリズムごとの後悔値比較

題、普通の問題、難しい問題に分かれている。

縦軸は100試行の後悔値平均である。また、グそれぞれの列中で横軸はアルゴリズムの違い、ラフの下部には、各アルゴリズムの後悔数値が不確実な環境で決断する組織のデザインフレームワーク

61記載してある。

きなパフォーマンス改善を示している。

左列の「簡単な問題」を見てみると、まず

ただしこれらの改善は、平均値に関してで、左の三つ（CP、RS、LS）は単独学習主体に

標準偏差は非常に大きい。これは社会全体が片方よる結果、右の三つ（LLSS（WoI）、LLSSの選択肢に固執してしまい適応できなくなる事態（CA）、LLSS（SFG））は集団内相互作用のが、前述のCP以上に多いことが原因である。

違うLLSSの結果を表現している。

また、難易度の低い問題に適応するために

まず左の単独学習主体によるアルゴリズムのは、精度を犠牲にして、短期的な記憶を元に決差は一見少ないが、CPは標準偏差の値が大き断する方が優位だが、その場合、当然難しい問い。これはCPの場合、１試行＝1000回の選択回

題でのパフォーマンスが落ちてしまう。その観数以内に、正解の入れ替わりに適応できない試行

点から、右の二列を見てみると、まず「普通のがあるからで、この場合に大きく点数が落ちるこ問題」に関しては、差は縮んだものの、単独主とが値の散らばりの大きさを特徴づける。LSと体にアルゴリズムに対し優位である点は変わら

RSの差はほとんどないが、この二つは元々、問ず、「難しい問題」でもほぼ同等のパフォーマ

題の状況によっては似たようなパフォーマンスにンスになっているので、単純に精度を犠牲にしなるので、この結果で問題ない。

た訳ではないことが分かる。

次にLLSSの三つを見てみると、「簡単な問

もちろん、より難しい問題を使えば、精度の題」の平均値に関しては、単独主体アルゴリズム

差がでる可能性はある。しかしながら、本稿がに対し、かなりの改善を示している。これは、各対象とする社会組織による選択問題では、ほとエージェント内部の揺らぎとバイアス、多数決

んど報酬確率が変わらない選択について間違えによる意思決定の変更という、単独主体アルゴ

ないことよりも、簡単、もしくは普通の問題に

リズムに対する大きな摂動を考えると、興味深いついて間違えないことの方が重要である。どち結果である。まず、LLSS（WoI）をみると、集らを選んでも対して変わらない選択なら、どち団内相互作用がなくとも、パフォーマンスの改善

らでも良いからだ。もちろん問題領域によってが起きていることが分かる。次にLLSS（CA）、は非常に小さな差異を見逃さないことが重要でLLSS（SFG）を比較すると、集団の相互作用構なこともあるが、本稿のテーマには恐らく無関造が複雑なスケールフリーグラフの方で、より大

係である。

3.3

割引率の適用とその場合のパフォーマンス

前節の結果だけからは、社会組織版アルゴリ
ズムは単独主体アルゴリズムより、平均値での版に及ばないこともある。次の図はその一例である。

性能が良いという結論を導くこともできるだろ

本稿のような環境が定常でない問題を扱う場う。しかし、少し拡張したアルゴリズムを考え合、アルゴリズムの記憶に何らかの操作をしてると、社会組織版のパフォーマンスが単独主体

適応能力を上げるのが通例である。なかでも代

62

東京大学大学院情報学環紀要

情報学研究

№83

図６

割引率の効果表的なのは「割引率」という１より僅かに小さ

ルゴリズムの向上には及ばない。

な値を、毎回アップデートする際、過去の記憶

割引率はアルゴリズムや問題ごとに最適な値値に掛けることで、古い記憶を忘れて行く手法が異なるパラメータなので、社会組織版アルゴである。単純だが効果は絶大で、この図では、リズムに対して値が適切ではない可能性はある

LS、RSの成績が劇的に向上している（割引率が、試行錯誤した限りではそれほど大きな差異

0.99）。一方、同じ割引率の社会組織版は、二はなく、単独主体アルゴリズムに追いつくに割程度性能向上をしているものの、単独主体ア

は、何か抜本的な対策が必要かと思われる。

４．結論、考察、今後の課題
4.1

結論

本稿では、不確実な環境の変化に適応する組

組織版アルゴリズムは、単独主体版を上回るパ織設計フレームワークを提示するため、人工知

フォーマンスを見せた。また、集団内相互作用能研究でよく知られたバンディット問題をベンの効果でパフォーマンスが向上し、しかもそれチマークに用いた。また組織設計のサンプルとは集団構造が複雑な方が、高い上昇率を示ししてLSアルゴリズムの社会組織版をモデル化た。一方、割引率を入れた場合のパフォーマン

し、元のアルゴリズムと比較を行った。

スについては、単独主体版アルゴリズムを下回

社会組織変換の時に加えた揺らぎや大きなバる結果になった。

イアスがあるにも関わらず、割引率なしの社会

不確実な環境で決断する組織のデザインフレームワーク

63

4.2

考察
14

ここに示したのは、「緩い対称性モデル

観点 からのコメントをしておく。本稿の考察

LS」という、バンディッド問題で比較的パ

は、「社会組織」を一つの「行為者」とみなす

フォーマンスの高いモデルを社会組織型に変形

視点の取り方を前提としている。さらに、そのしたアルゴリズムである。前述したように、

視点位置は、「社会組織内部で組織構造を設計

LSモデルは、人間の認知プロセスとも関連がしうる立場」に置かれている。この組織内組織深いモデルだから、本稿の社会組織モデルは、

設計者は、組織のメンバーでありながら、ある一種の「生体工学」とも言える。粘菌の動作原

意味組織全体を変更できるメタレベルにいる。

理を基にした社会や、ニューラルネットのよう

この二重性が問題になることもある が、本にSNS＋重み付けによって意思決定をする社会稿のモデルでは、「LS的重みによる集計の強組織など、「生体の意思決定構造にヒントを得制」という形で二重性は回避され、設計者のメた社会組織デザインとそのベンチマークとして

タレベル性は安定に確保されている。これは、のバンディッド問題」という枠組みは、本稿以システムを動かす特殊な論理を、無根拠に選択外のサンプルでも構想できるだろう。本稿のモしているという意味で、「オートポイエーシ

デルはその一例に過ぎず、生体の仕組みを応用

ス」と似た立ち位置ともいえる 。

した社会組織デザインという分野の始まりに過
ぎない。

15

16

もし、この無根拠な選択が問題になるとしたら、恐らく「設計」を「実現」もしくは「運また、ここで採用したLLSSアルゴリズム

営」する時だと思われる。設計者が、外側に安は、現在の環境に応じてRS（仮説生成的だが定した立場を確保している限り、それは設計誤ることもある）とCP（最終的には正しい→実現という一方向的流れになるだろう。そしが、遅い）の重み付けを、RS部分に掛けられてそれは、様々な任意パラメータを外側からどたウェイトを通じて、動的にバランシングしてう設定するのかという問題として表面化するこいる。このバランシングは、「組織全体としてとになるはずだ。その時に必要になるのは、どの程度リスクをとるのか」という意味を持つ「（パラメータによらず）不可避的にこのようと解釈できるから、リスクと社会という文脈でな組織になる」というロジックのモデルへの内も興味深い。恐らく、リスク許容のみでもリス包だろう。それがなされないなら、社会の設計

ク拒否のみでもない、状況によって変化する、

は、「社会主義革命」のような、設計のトップ

別のリスクに対する態度がありうる。

ダウン強制と現実との乖離という悲劇を繰り返最後に、本稿にネオ・サイバネティクス的

4.3

す可能性がある。

今後の課題

本稿のフレームワークには、非常に多くの課

ムのサンプルとしてLSをとりあげたが、他の題が残されている。まず、本稿ではアルゴリズ

アルゴリズム群を取り上げない理由は無い。ま64

東京大学大学院情報学環紀要

情報学研究

№83

た、環境に関しても、1000回選択500回目で確

割引率の設定は可能なのだろうか？LLSSでは

率交換という非常に単純な枠組みを採用して「記憶する者＝学習主体」は多数存在するのいるが、これも既に、単体版では多様な動的環

で、それに合わせた新しいやり方が必要かもし

17

境の試みが行われている 。また、本稿の目的れない。だが、そもそも、割引率を外から一律から行けば、もっと少ない選択回数でのベンチに割り当てるのは、個人の記憶の癖を社会設計

マークが望ましいかもしれない。組織的意思決者が勝手に決定していることを意味するから、定の機会は、同一環境下では、恐らくそれほどモデルとして適切ではないとも言える。

多くはないだろうからだ。

また、非常に大きな課題としては、社会組織

また、たとえアルゴリズムをLLSSに絞って版アルゴリズムは個人版アルゴリズムに勝てるのも研究課題は多数存在する。まず、通常の多数か？という問いがある。計算量としては圧倒的に

決との比較をもう少し精密に行う必要がある。

社会組織版が大きい（ただし並列化は容易であLLSSの特徴は、動的に票の重みが変わる多数る）のに対し、パフォーマンスが向上しないの決という点にあるが、これは全ての固定した重は、不利になるはずの条件（バイアスや揺らぎ）

み付け多数決（もちろん重みが１：１のものもを入れているという譲歩はあるにせよ、残念な結含む）より上のパフォーマンスを示すだろう果である。ただし、本稿でもエージェント間グラか？また、集計を担当している社会全体がバイ

フ構造の効果は、スケールフリーグラフの方が、アスを持つ場合の効果、決定論的選択と確率的

セルオートマトンのような格子より良いという予選択の比較、エリートと大衆の人数比の効果な備的な結果が出ており、この構造をうまく利用しども重要な課題である。

た先に、全く想像もしなかったような社会組織のさらに最終節に示した割引率の効果が低いこ

デザインが浮上するかもしれない。

とへの対策を探すことも必要だろう。適切な註
1
2

Sutton, Barto, 1998
バンディット問題を効率よく処理するアルゴリズムは、UCB 系のもの（Auer 2010），Softmax（Daw et al. 2006），e-Greedy（Sutton 1998）など多数知られている。

3

Auer 2006など

4

Park 2001，Cesa-Bianchi et al. 2006，Berg 2010，Liu，Zhao 2010，Stone，Kraus 2010，Chang et al 2010，Kalathil et al. 2012 など。

5

Gelly et al. 20066篠原 et al. 2007

7

Takahashi et al. 2010a、篠原，中野 2007、中野，篠原 2008など参照。なお以後LS関係の式の導出や解釈はこれらの論文による。

8

RSは、対称性バイアス、相互排他性バイアスという人間の認知バイアスに加え、排中律をも満たすように作られたアルゴリズムである。

9

篠原, 中野 2007。なお高橋 et al 2010bはさらに相関の高いモデルも提出している。

10

元々この二分割は東 2011での、熟議するエリートとネットワークをなす大衆という二分法にヒントを得て着想された。

11

また、報酬＝効用と考えると、ここでは伝統的な効用を巡る議論とは、少し角度をずらした立場が採用されていると解釈もでき不確実な環境で決断する組織のデザインフレームワーク

65

る。伝統的に経済学では、効用について、序数的、基数的という立場が知られている。そして、序数的な方が、他者の効用の不可知性により配慮した立場ともいえる。しかし、本稿では、足し算などの様々な演算を許すという意味では基数的な効用に近い立場でありながら、入ってくる効用単位をどう評価するのかが、非常に大きなノイズにさらされているという意味で、不可知性に配慮した立場でもある。また、西川 2012では、さらに「そもそも序数的ですらない相手の状態」についての議論と、それを使った社会が構成されている。その意味では本稿の方針と西川 2012は、不可知性を巡って相補的な関係にある。
12

社会全体が偏見を持つことも勿論可能である。予想と異なり、それほど致命的な欠陥にはならないことが多い。ただ、まだはっきりした結論が出せないので、ここでは最も単純な「偏見の無い社会」を用いる。

13

各腕の当たり確率の合計は１である必要はないが、今回はそのような問題を採用している。

14

Hansen 2009，Clarke，Hansen 2009，Foerster 2003、日本では西垣 2004など。

15

西川 2011、西川 2012など。また、全く別観点から同様の問題について論じた論考としてルーマン1997がある。

16

郡司 2004

17

Auer 2006

参考文献
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Mathematica Hungarica, Volume 61, Numbers 1-2, pp.55-65
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Berg, S.（2010）Solving Dynamic Bandit Problems and Decentralized Games using the Kalman Bayesian Learning Automaton,
Thesis submitted in Partial Fulﬁllment of the Requirements for the Degree Master of Science in Information and Communication
Technology
Cesa-Bianchi, N., Lugosi, G. and Stoltz, G.（2006）Regret Minimization Under Partial Monitoring,, pp.72-76
Chang, H. S., Hu, J., Fu, M.C. and Marcus, S.I.（2010）, Adaptive Adversarial Multi-Armed Bandit Approach to Two-Person Zero-Sum
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Clarke, B., Hansen, M. B. N.（2009）Neocybernetic Emergence：Returning Posthuman, Cybernetics and Human Knowing, vol.16,
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Foerster, H. v.（2003）, Springer

郡司ペギオ-幸夫（2004）『原生計算と存在論的観測』東京大学出版会
Gelly, S., Wang Y., Munos R. and Teytaud O.（2006）Modiﬁcation of UCT with patterns in Monte-Carlo Go, Technical Report No.6062,
INRIA
Luhmann, N.（1997）, Suhrkamp.（=2009,馬場・赤堀・菅 原・高橋訳『社会の社会1・２』法政大学出版局）
Kalathil, D., Nayyar, N., Jain, R.（2012）Decentralized Learning for Multi-player Multi-armed Bandits, arXiv：1206.3582v1
Liu, K., Zhao, Q.（2010）Distributed Learning in Multi-Armed Bandit with Multiple Players,,

Vol. 58, No. 11, pp.5667-5681
中野昌宏・篠原修二（2008）「対称性バイアスの必然性と可能性―無意識の思考をどうモデル化するか」，『認知科学』，Vol.
15，No.3，日本認知科学会, pp.428-441
西川アサキ（2011）『魂と体、脳』講談社選書メチエ―（2012）「形から逃げ出す生命、ガタリの夢、自身の死を悼むシステム」,『現代思想』,40 巻 10 号, pp.144-170
西垣通（2004）『基礎情報学』NTT 出版
Park, K.（2001）Essays in Strategic Experimentation, Levine's Working Paper Archive

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東京大学大学院情報学環紀要

情報学研究

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Sutton, R. S., Barto, A. G.（1998）：, MIT Press

篠原 修二，田口 亮，桂田 浩一，新田 恒雄（2007）「因果性に基つく信念形成モテルと N 本腕ハンティット問題への適用」,『人工知能学会論文誌』, Vol. 22, No. 1, pp.58‒68
篠原修二, 中野昌宏（2007）「2本腕バンディット問題に対する『緩い対称性モデル』の有効性―因果推論における対称性バイアスと相互排他性バイアス」，『進化経済学論集』，第11集，進化経済学会
Takahashi, T., Nakano, M., and Shinohara, S.（2010a）Cognitive Symmetry：Illogical but Rational Biases, Symmetry：Culture andScience, 21, 1-3, pp.275-294
Takahashi, T., Kohno Y. and Oyo, K.（2010b）Causal Induction Heuristics as Proportion of Assumed-to-be Rare Instances （pARIs）.
（

西川麻樹（にしかわ）,pp.361-362

あさき）1975 年２月 10 日
［専攻領域］哲学、人工知能［著書・論文］（３本まで、タイトル・発行誌名あるいは発行機関名）『魂と体、脳 −計算機とドゥルーズで考える心身問題』（講談社, 2011 年）「形から逃げ出す生命、ガタリの夢、自身の死を悼むシステム」（『現代思想』８月、2012 年）
The Emergence and Collapse of the Self Monitoring Center in Multi-agent Systems” Lecture Notes in Artiﬁcial
Intelligence, 4953, 803-812（2008）［所属］東京大学大学院情報学環助教［所属学会］人工知能学会、科学基礎論学会、情報メディア学会など。

不確実な環境で決断する組織のデザインフレームワーク

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