2021年度日本認知科学会第38回大会

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カードゲームにおける行動の読み合いに必要な条件の検討―ACT-R の部分一致メカニズムに関して―
Examination of Conditions Necessary for Reading the Behavior in aCard Game-Regarding the Partial Matching Mechanism of ACT-R細川 敦司†，森田 純哉†
Atsushi Hosokawa, Junya Morita†

静岡大学情報学部
Faculty of Informatics, Shizuoka Universityhosokawa.atsushi.18@shizuoka.ac.jp

概要

実際の人間による処理を明らかにするためには、認

他者の行動を読み合う認知プロセスは十分に明らかになっていない。これを明らかにするには、認知プロセスを詳細に記述するモデルが必要である。本研究では、認知アーキテクチャ ACT-R を用いて模倣や部分一致に関する様々な条件の認知モデルを構築し、行動の探り合いが発生するカードゲームをプレイさせた。その結果から、模倣戦略は行動の読み合いを再現するという可能性が示唆された。

知プロセスを詳細に記述するモデルが必要である。まず、他者の行動を読む認知プロセスをモデル化するために提案された、単純な状況において行動の探り合いが発生するカードゲームを課題として設定する。著者
らの過去の研究 [12] では、ランダムに振る舞うモデルや事例ベース戦略だけのモデルよりも事例ベース戦略に模倣戦略を加えたモデルは人間だと思われやすいこ

キーワード：人工知能、相互作用、人とコンピュータのインタフェース、ゲーム、認知モデル、ACT-R、行動の読み合い

1.とが明らかになった。しかし、行動の読み合いに必要な条件として模倣のみに着目しており、その他の条件については検討されていない。そこで本研究では、ゲはじめにームをプレイするうえで行動を変化させる要因を設定

日常において、他者の行動を探り合う状況は頻繁にし、認知アーキテクチャ ACT-R [2] を用いて様々な条発生する。交差点での他者との一瞬のすれ違い、対面件の認知モデルを構築する。モデルどうしを対戦させでの会話や議論、メールや SNS (Social Networking

るシミュレーションやモデルと人間を対戦させる実験Service) による非同期でのメッセージの送受信、評価の結果においてモデルの行動を人間の行動と比較する者に向けたレポートや申請書の執筆など、おおよそ全ことで、どのような条件が行動の読み合いを再現するての社会的場面で、人は他者の行動を予測、あるいはのかについて考察する。

推測する。その過程を通して、人々は他者と協力するにせよ対立するにせよ、自己の利益を最大化すること2.

を目指す。ときとして相手の行動を読みつつ、相手を関連研究

本節においては、行動の読み合いを促す課題につい出し抜くことも行われる。ての関連研究、およびモデル化のフレームワークをましかし、他者の行動を読む認知プロセスは未だ十分とめる。に明らかになっていない。これまでにインタラクションに関連する認知科学の研究分野において、様々な理

2.1. ゲームを利用した行動の読み合いに関する研究論が提唱されてきた [3, 4, 10]。植田は主体の内部に他者についての心的表象である「他者モデル」を構築することが、持続的なインタラクションに必要であると認知プロセスのモデル化を行う際には、現実の複雑指摘した [10]。また、比較認知科学においては、再帰な現象をそのまま捉えるよりも、対象となる処理に焦的に他者の心的状態を推論することが人間の高度な知点を当てた単純化された課題を設定することが有効で能を導いたという仮説も提起されている [4]。しかし、ある。人工知能や認知科学の分野においては、特にパこれらの多くは理論的な仮定を述べるに止まり、現実ズルやゲームを課題とする研究がこれまでに多く行わの人間による複雑な処理を十分に記述できていない。

れている。対人的なインタラクションが関係するゲー

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ムとしては、人狼 [7, 9] や Hanabi [6]、ブラックジャッには、課題およびモデルの拡張が必要である。

ク [1]、インディアンポーカー [8] などを扱った研究が行われている。これらのゲームの多くにおいて、行カードゲーム

3.

動の読み合いが行われる。しかし、上記のゲームの多本研究では認知モデルや実験参加者に遂行させる課

くは、配布される手札などにおいて確率的な要素が関題として、初期条件から確率的要素を排除したカード係する。これらのゲームの初期条件に関わる確率的要ゲーム [11] を利用する。これは二人で行うゲームであ素は、エンターテインメントとしてのゲームには必要る。また、ブロックという単位で進行する。以下、ブなものであるのかもしれない。しかし、認知プロセスロックの進め方について説明する。

に関する仮説を検証するためのゲームとしては、検定力を確保するためのデータ数を増加させるため望まし

3.1. ブロックの進め方

いものではない。純粋に行動の読み合いを検討するたブロックを始めるにはまず、1, 2, 3, 4, 5 が一つずつ書めには、各プレイヤーの戦略に関係しない初期条件かかれた 5 枚のカードをそれぞれ二人に配る。

ら確率的要素を排除した新たなゲームを設計することが有効であると考えられる。

1.

各プレイヤーは自分の手札から 1 枚を選び、数字を隠して場に出す。

2.2. 認知アーキテクチャ

2.

その結果、より大きな数が書かれたカードを出したプレイヤーに 1 ポイントが加算される。カ

人間の内部に生じる心的プロセスを表現する手段とードに書かれた数が等しい場合はどちらにもポして、認知モデルに関わる研究が積み重ねられている。
認知モデルは人間の内部処理に関わる計算機上に実装イントは与えられない。
3.

された仮説である。計算機上で実行可能なプログラム

場に出したカードは手札からなくなる。

お互いの手札がなくなるまで（5 回）、1〜3 を繰り返として記述され、人間の行動データとの対応を図るこし、より多くのポイントを得たプレイヤーがこのブロとで検証される。また、認知モデルの構築には、ときックの勝者となる。両者のポイント数が等しい場合はとして認知アーキテクチャと呼ばれるフレームワーク引き分けとなる。

が用いられる。認知モデルが個別の課題における認知処理を表現するのに対し、認知アーキテクチャは、多3.2. 具体例

様な課題に共通して利用されるモジュールを体系化す

表 1 ブロック結果の例る。
これまでに認知アーキテクチャのひとつであるACT-R を用いた複数のインタラクションに関わるモデルが構築されている。森田らは、メッセージ付きの協Ⅰ

ⅡⅢⅣⅤ計A

523141負B324152勝

調ゲームにおけるインタラクションを ACT-R を利用することでモデル化した [5]。モデルは課題における各ブロックの進行の具体例を表 1 に示す。表 1 ではⅠラウンドの経験を事例として蓄える。直面する状況に巡目にプレイヤーA が 5、プレイヤーB が 3 のカードを対して、過去の類似した事例を用いることで、他者の出している。この場合、プレイヤーA に 1 ポイントが振る舞いを予測し、現在の状況における自分の行動を加算される。場に出したカードは手札からなくなるの決定する。また、モデルには事例の利用の仕方として、で、2 巡目以降 A は 5、B は 3 のカードを出すことがで自己の経験をそのまま利用するだけでなく、過去の他きない。さらに表 1 のⅡ巡目において、プレイヤーA者の振る舞いを再現する模倣を含めた。結果として、と B はともに 2 のカードを出している。この場合は、模倣を含むモデルは協調ゲームにおける人間の振る舞どちらにもポイントは与えられない。場に出したカーいをよく再現した。

ドは手札からなくなるので、Ⅲ巡目以降 A と B はともしかし、上記の森田らの研究が扱ったインタラクシに 2 のカードを出すことができない。これを繰り返し、ョンの状況は、協調場面にとどまる。本研究が対象とお互いの手札がなくなるまで（Ⅴ巡目まで）行う。表するような行動を読み合うメカニズムを検討するため

1 においては、A がⅠ巡目、B がⅢとⅤ巡目でそれぞれ1632021年度日本認知科学会第38回大会

P1-14F4.1. 思い出した事例の使い方

1 ポイントずつ獲得したため、B がこのブロックの勝者となる。

実際の人間がゲームをプレイする際に用いる戦略を本ゲームにおいて各プレイヤーに配布されるカード探るため、本研究では思い出した情報をどのように使は常に同一のものである。そのため、ポーカーやブラって場に出すカードを選ぶのかを要因として設定し、2ックジャックのように配布される手札による有利不利つの水準を想定する。図 1 と 2 はこれらの方法を表すの要素が存在せず、純粋に他者の行動を読むことによフローチャートである。両方とも各ブロックの事例をり勝敗が決定することになる。

4.

記憶し、それらをもとに現在の手巡で出すカードを決めるが、事例の使い方が次のように異なる。

モデル

 模倣なし（図 1）

3 節に示したカードゲームを遂行する ACT-R モデル

現在の状況と同じで自分が勝った事例を思い出そを構築した。これらのモデルは、自分と他者の振る舞うとする。自分が勝った事例を思い出したならばそいを蓄積し、それらの事例をもとに自分の行動を決定れと同じようにカードを出すことを試みる。自分がする。著者らの過去の研究 [12] ではモデルに模倣戦略負けた事例を思い出した場合、引き分けた事例を思を加えるかどうか、つまり本研究における思い出したい出した場合、事例を思い出せなかった場合、出そ事例の使い方のみが操作された。本研究では、一連のうとしたカードが自分の手札にない場合はいずれプロセスにおいてモデルの挙動を変化させる要因を 3も手札からランダムに 1 枚を選んで場に出す。

つ設定する。本節ではこれらの要因とその内容につい本研究では、過去の事例と同じように行動することて説明する。

を事例ベース戦略と呼ぶ。この水準では事例ベース戦略を採用している。
 模倣あり（図 2）
勝敗を問わずに現在の状況と同じ事例を思い出そうとする。上記と異なり、検索要求に自分が勝ったことは含まれない。自分が勝った事例を思い出したならばそれと同じようにカードを出すことを試み、自分が負けた事例を思い出したならばその事例において現在の手巡で相手が出していたカードを出すことを試みる。引き分けた事例を思い出した場合、事例を思い出せなかった場合、出そうとしたカードが自分の手札にない場合はいずれも手札からランダムに 1 枚を選んで場に出す。

図 1 【模倣なし】のフローチャート

この水準では事例ベース戦略に対して、森田ら [5]による模倣を付け加えている。本研究では、過去の事例の役割を入れ替えて行動することを模倣戦略と呼ぶ。事例ベース戦略と模倣戦略を使い分けることが他者の行動を読む認知プロセスのモデル化に有効な条件だと仮定する。

4.2. 記憶する事例の内容
モデルはブロック終了時に、次からのブロックで参照されうる情報を記憶する。実際の人間がゲームをプレイする際、経験した事例をそのまま全部記憶するとは限らず、次からの対戦において利用しやすいように図 2 【模倣あり】のフローチャート工夫して記憶する可能性が考えられる。本研究ではこ164

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P1-14Fの可能性を検証するために、経験した事例を踏まえてジュールからチャンクを検索することによってこの処

このとき何を記憶するかを要因として設定し、2 つの理を実現する。実際の人間がゲームをプレイする際、水準を想定する。

現在の状況にぴったり当てはまる情報を思い出せなくても、現状と似ている事例を思い出す可能性が考えら

表 2 【そのまま】モデルが記憶する情報の例れる。本研究ではこの可能性を検証するために、部分一致メカニズムや類似度を要因として設定する。

ⅠⅡⅢ

ⅣⅤ

A

52314

負ACT-R モデルはパラメータの設定により、チャンクのB

32415

勝

検索で部分一致メカニズムを使うこともできる。部分一致が有効である場合、検索要求で指定した内容と過去に記憶した内容との類似性が考慮される。ACT-R モ

表 3 【累積】モデルが記憶する情報の例

デルが扱う知識の間には類似度が設定され、検索要求

Ⅰ

Ⅰ～ⅡⅠ～ⅢⅠ～Ⅳ

A

571011負B

35910勝で指定した内容との類似度が高い内容を持つ情報は検索されやすくなる。本研究では類似度の最大値を 0 としており、類似度は実際には負の値となる。
本研究では 2 つの自然数𝑎と𝑏の類似度を次の式により

 そのまま設定する。

このモデルが記憶する情報の例を表 2 に示す。自分と相手それぞれがカードをどのような順序で出し𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(𝑎, 𝑏) = −たかと、そのブロックの勝敗を記憶する。

|𝑎 − 𝑏|max⁡(𝑎, 𝑏)

モデルが記憶する情報は自然数と勝敗で構成されるのこのように、この水準ではブロックの結果をそのまで、勝敗の間にも類似度を設定する必要がある。3 つま記憶する。の水準を想定する。

 累積

 完全一致このモデルが記憶する情報の例を表 3 に示す。自分と相手それぞれについてⅠ巡目に出したカードと、Ⅰ巡目からⅡ巡目までに出したカードの合計値、Ⅰ部分一致メカニズムを使わず、完全一致で検索する。
つまり、現在の状況と完全に同じ事例しか思い出さない。

巡目からⅢ巡目までに出したカードの合計値、Ⅰ巡 勝敗重み大目からⅣ巡目までに出したカードの合計値、そのブ部分一致メカニズムを使う。また、「勝ち」と「負ロックの勝敗を記憶する。

け」の類似度を－100、「勝ち」と「引き分け」、「負Ⅰ巡目からⅤ巡目までに出したカードの合計値はけ」と「引き分け」の類似度を－50 と設定する。

必ず 15 になるので記憶しない。

これは数値に比べて勝敗の重みが大きい設定であこのように、その手巡までに出したカードの累積値

り、カードの値が現状と大きく異なる事例を思い出を記憶すると、自分と相手に残った手札が現在の状すことが多いと考えられる。

況と同じならば途中経過が異なっていても思い出 勝敗重み小せるようになる。

部分一致メカニズムを使う。また、「勝ち」と「負両方の水準において、以前に記憶した事例が新しくけ」の類似度を－1、「勝ち」と「引き分け」、「負け」記憶しようとする事例と完全に同じである場合、モデと「引き分け」の類似度を－0.5 と設定する。これ

ルは新しく事例を記憶するのではなく以前に記憶したは数値に比べて勝敗の重みが小さい設定であり、カ事例を補強する。つまり、以前のブロックと同じパタードの値が現状と大きく異なる事例を思い出すこーンのブロックが生じると、モデルが記憶した事例のとは少ないと考えられる。

種類数は増加しない。

上記の 3 要因における水準の組み合わせは全部で 12通りある。この 12 種類に加えて、必ず自分の手札から4.3. 事例の検索方式

ランダムに 1 枚を選んで場に出すモデルを作成した。

カード選択の参考にするため、モデルは過去に記憶した情報を思い出そうとする。ACT-R では、宣言的モ

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P1-14Fで述べたように、モデルが記憶した事例の種類数は 1セットで生じたブロックのパターン数を示す。各モデルは自分を除く 12 種類の相手と 5 セットずつ、合計で60 セットの対戦を行っている。集計した 3 つの指標について、この 60 セットにおける平均とその標準誤差を計算した。

5.2. 結果と考察
図 3 各モデルの勝率

各モデルの勝率を図 3 に、引き分け率を図 4 に、記憶した事例の種類数を図 5 に示す。棒の長さが平均、エラーバーの長さが標準誤差を表す。また図 3 と 4 では、ランダムモデルの平均値を緑色の基準線で示した。
勝率と引き分け率、記憶した事例の種類数のそれぞれを従属変数とし、3 元配置分散分析（思い出した事例の使い方 x 記憶する事例の内容 x 事例の検索方式）を行った。その結果、勝率と引き分け率において、思い出した事例の使い方と事例の検索方式に有意な交互
作 用 が 認 め ら れ た ( 勝 率 : 𝐹(2,708) = 3.637, 𝑝 =図 4 各モデルの引き分け率

0.027, 引き分け率: 𝐹(2,708) = 4.064, 𝑝 = 0.018)。単純主効果の検定により、事例の検索方式の全水準において、模倣ありが模倣なしを上回ったことが確かめられた (完全一致の勝率: 𝐹(1,238) = 40.12, 𝑝 < 0.001,
勝敗重み大の勝率: 𝐹(1,238) = 100.4, 𝑝 < 0.001, 勝
敗重み小の勝率: 𝐹(1,238) = 32.8, 𝑝 < 0.001, 完全一致の引き分け率: 𝐹(1,238) = 36.46, 𝑝 < 0.001, 勝敗重み大の引き分け率: 𝐹(1,238) = 98.14, 𝑝 < 0.001,
勝 敗 重 み 小 の 引 き 分 け 率 : 𝐹(1,238) = 31.74, 𝑝 <図 5 各モデルが記憶した事例の種類数

5.

0.001)。また事例の検索方式の単純主効果については、模倣あり条件において認められず (勝率: 𝐹(2,357) =シミュレーション

0.147, 𝑝 = 0.864, 引き分け率: 𝐹(2,357) = 0.135, 𝑝 =モデルの挙動がどのように変化するか調べるために、0.873)、模倣なし条件においてのみ認められた (勝率:引 き 分 け 率 :モデルどうしを対戦させるシミュレーションを行った。

𝐹(2,357) = 6.766, 𝑝 = 0.001,

本節ではシミュレーションの方法と結果を示す。

𝐹(2,357) = 13.86, 𝑝 < 0.001)。模倣なし条件において、勝敗重み大は、勝敗重み小に対して勝率と引き分け率が小さく、完全一致に対しては引き分け率が小さいこ

5.1. 方法とが示された (𝑝 < 0.05: Tukey HSD)。

4 節に示した 13 種類すべてのモデルを互いに総当た勝率と引き分け率とは異なり、記憶した事例の種類りで 5 セットずつ対戦させた。各セットではそれぞれ数において、有意な交互作用は認められなかった。思のモデルが記憶した事例をリセットした後に 1000 ブ

い出した事例の使い方のみに有意な主効果が認められロック続けてゲームをプレイした。同じ種類のモデル

た (𝐹(1,708) = 343.360, 𝑝 < 0.001)。

どうしの対戦を除外し、各セットでモデルが 1000 ブロ

分析結果から、記憶する事例の内容や事例の検索方

ックのうち勝ったブロック数の割合（勝率）と引き分

式にかかわらず、事例ベース戦略に模倣戦略を取り入けたブロック数の割合（引き分け率）、各セットの対戦れるほうが記憶した事例の種類数は多くなるといえる。

中にモデルが記憶した事例の種類数を集計した。4.2 節

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これは、模倣戦略を取り入れると相手の行動を参考にな条件が行動の読み合いを再現するのかについて考察して振る舞うようになるので、行動が多様化するからする予定である。

だと考えられる。さらに勝率と引き分け率が高くなる文献

ことから、多様な行動をとることが対戦成績の向上につながった可能性が示唆される。

[1] ACT-R Tutorial Unit 5 [Computer software manual][2] J. R. Anderson, (2007) How Can the Human Mind Occur in thePhysical Universe?, Oxford University Press.
[3] 安西 祐一郎, (2017) “情報共有によるインタラクションの理論”, 認知科学, Vol. 24, No. 2, pp. 234-260.
[4] Richard W Byrne, (1995) The Thinking Ape: Evolutionary
Origins of Intelligence, Oxford University Press.
[5] 森田 純哉, 金野 武司, 奥田 次郎, 鮫島 和行, 李 冠宏,
藤原 正幸, 橋本 敬, (2018) “協調的コミュニケーションを成立させる認知的要因”, ヒューマンインタフェース
学会論文誌, Vol. 20, No. 4, pp. 435-446.
[6] 大澤 博隆, (2015) “協力ゲーム Hanabi におけるエージェント間の協調行動の分析”, 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2015 巻, 第 29 回全国大会, セッション ID 1F2-3,
p. 1F23.
[7] 大澤 博隆, 鳥海 不二夫, 片上 大輔, 篠田 孝祐, 稲葉通将, (2014) “人狼ゲームのプロトコル設計：推理と説得のプロトコル”, FAN2014.
[8] 大本 義正, 植田 一博, 大野 健彦, 小松 孝徳, (2006) “複数の非言語情報を利用した嘘の読み取りとその自動化”,
ヒューマンインタフェース学会誌, Vol. 8, No. 4, pp.
555-564.
[9] 汪 博豪, 大澤 博隆, 佐藤 健, (2017) “進化シミュレーシ
ョンを用いた 3 人人狼の戦略分析”, HAI シンポジウム
2017, p. 48.
[10] 植田 一博, (2017) “『認知的インタラクションデザイン学』の展望： 時間的な要素を組み込んだインタラクション・モデルの構築を目指して”, 認知科学, Vol. 24, No. 2, pp.
220-233.
[11] 細川 敦司, 森田 純哉, (2020) “行動の読み合いをモデル化するためのカードゲームの開発”, HAI シンポジウム
2020, p. 7.
[12] 細川 敦司, 森田 純哉, (2020) “カードゲームにおいて他者の行動を読む認知モデルの評価 ―事例使い分けモデルは他者の行動を読むのか―”, 日本認知科学会第 37 回大会, O3-4.
[13] 横山 絢美, 大森 隆司, (2008) “人の行動決定過程におけるメタ戦略の存在とその処理過程”, HAI シンポジウム
2008, 2A-1.

ゲームにおいて対戦相手の行動を読んだうえで振る舞おうとすると、相手の戦術や行動に影響されて行動が多様化すると考えられる。この観点において、模倣戦略は行動の読み合いを再現するという可能性が示唆される。
また、模倣なしと勝敗重み大を組み合わせると、他の条件と比べて対戦成績が悪化することがわかる。これは、模倣なし条件によって自分が勝った事例を思い出そうとし、勝敗重み大条件によってカードの値が現状と大きく異なる事例を思い出すことが多いからだと考えられる。つまり勝敗にこだわり過ぎるあまり、現在の状況を無視して自分が勝った事例を思い出し続けた結果、現状に適さない行動ばかりを選択した可能性が示唆される。

6.

まとめと今後の課題

本研究では認知モデルの挙動を変化させる要因を 3つ設定してそれぞれを操作し、モデルどうしをカードゲームで対戦させるシミュレーションを行った。その結果から、過去の事例の役割を入れ替えて行動することは行動の読み合いを再現するという可能性が示唆された。
5 節のシミュレーションでは各モデルの勝率と引き分け率、記憶した事例の種類数を分析したが、これらの指標だけではモデルの挙動を捉えるのに十分とはいえない。モデルの挙動をより詳細に捉えるためには、モデルが各ブロックで出したカードの順番やカードを出すまでの時間などを分析することが有効だと考えられる。
また、本研究で構築したモデルはゲームプレイ中常に同じ戦略を用いた。実際の人間がゲームでの対戦結果に応じて用いる戦略を切り替えるかどうかを検討する余地がある。横山らは、戦略を決めるための「メタ戦略」に従って人間が行動決定しており、その時々の状況（他者の戦略）によって戦略を選択することを示唆した [13]。
さらに、モデルと人間を対戦させる実験を行ってモデルの行動を人間の行動と比較することで、どのよう167