1 はじめに
1.1 研究背景
現代の産業，特に競争の激しいハイテク産業では，Ｒ＆Ｄ活動の成否が，企業の成否を決定しかねない。他の企業より優れた新技術の開発は企業の成功を意味し，技術開発の遅れは企業に深刻なダメージを与える。例えば，コンピュータソフト開発や製薬の業者にとって，優れた商品の開発は膨大な費用を必要とするが，研究開発の成功は企業に莫大な利益をもたらす。
しかしその一方，採算が合わず基礎的な研究開発を中止する企

ハイテク産業の企業戦略シミュレーション
︱
エージェ
ントベース
シミュ
レーショ
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ミン
グによる分
析
︱

京都情報大学院大学 助教授李皓

業も多くある。例えばアップルコンピュータ社は基礎研究所であるAdvanced Technology Groupを９７年１０月で閉鎖した。研究開発費を掛けて未来の技術を開発するのは重要だが，その分だけ現在の利益の減少に繋がる。赤字経営が長く続いている同社は膨大な研究開発費を負担することができなかった。
これらの事例から分かるように，企業の投資において，Ｒ＆Ｄ投資への配分は企業の経営戦略にとっては重要な問題である。

1.2 研究の手法
コンピュータの計算能力が高まるにつれて，コンピュータシミュレーションの実用化が最近目立つようになってきた。社会科学においても，アクセルロッドはゲーム理論での囚人のジレンマのシミュレーションの公開実験を行った［アクセルロッド １９８７］。また，ネルソン＝ウィンターの技術革新に関するシミュレーション［Nelson et al. １９８２］，ブライン・アーサーの株式市場のシミュレーションに関する研究［Arthur et al.
１９９７］など，さまざまな新しいタイプの研究が発表されている。
我々はエージェントベースシミュレーションを用いてゲーミングシミュレーションをハイブリッドする手法を開発した。この手法は日本国内のU-martプロジェクトにも使われる新しい手法である（注１）。エージェ
ントベースシミュレーションに，人間がプレイヤーとして参加する混合系を使うことによって，さまざまな制度設計のシナリオについて討議するためのコミュニケーション空間に新たな可能性を拓くことができる。

2 モデルの仮定
我々のハイブリッドゲーミングのモデルは，企業の市場競争を，企業のＲ＆Ｄ投資と設備投資の間の配分問題に関する意思決定の観点からモデル化したものである。従来の企業戦略のゲーミングでは，マーケティングなどの市場戦略に関するものが主流であったが，ここでは投資戦略に関するゲーミングをモデル化している。
企業は研究開発活動によって製品の品質を高め，生産活動によ56

って製品の量を増やすと仮定する。企業が意思決定するのはＲ＆Ｄになった。シェア指向の企業は典型的なシェア指向企業の勝ちパタ活動と生産活動間の資源配分についてである。産業は寡占的であり，ーンを示した［李 他 ２０００, Lee et al. ２００１, 李 他 ２００３］。シェア

一企業の供給量が増えれば全体の市場価格は下がる。生産関数

指向企業の勝ちパターンとは，最初から大量生産によって利益を上は収穫不変である。このモデルでは，エージェントとして企業プレイヤげ，得た資金を使って途中から技術レベル向上の研究開発を行うこーだけが存在し，消費者は右肩下がりの需要関数によってモデルのとによって商品の品質を保ちながら資金とシェア，そして技術レベル中で表現される。企業プレイヤーは，生産のための機械設備を設備を伸ばしている。

投資する形で購入する。機械設備は時間とともに減価償却される。

失敗した人間プレイヤーhuman1のコメントを見ると，「Ｒ＆Ｄに最これに対してＲ＆Ｄ投資は研究開発設備としては累積せず，Ｒ＆Ｄ初多めに投資していた。その後，周りと資金差が出始め，技術力はの結果として知識資本が技術レベルという形で累積されると仮定する。

確保していたので生産に投資した。が，伸びず，そのまま沈んでしま

また，我々が扱うのはプロダクトイノベーションである。ここでは生産った」。このコメントを見ると分かるように，このプレイヤーは最初に技技術の革新による労働生産性の上昇は扱わない。イノベーションの術レベル指向企業の行動を取っていたが，資金力が弱められると目効果を商品の効用の増大として扱う。モデル上，消費者は経済学的標をスイッチし利益を求めようとして失敗した，という例となっている。

な仮定に従ったシナリオとして扱われ，ゲーミングのプレイヤーとして失敗した企業の５つの中に，技術レベル指向企業は半数以上とは登場しない。

なっていた（人工知能エージェントに２つ，人間プレイヤーに１つ）。この産業構造では技術レベル指向の企業は比較的不利であることがわかる。

3 人工知能エージェントについて

しかし，成功した技術指向の企業も存在している。teclv1の企業は資金の稼ぎは少なかったが，技術は業界２位をキープした。その我々は本研究で扱うモデルに対し，すでに人工知能エージェント企業は自分の企業目的を達成しているといえるだろう。

のみによるマルチエージェントシミュレーションをいくつか行ってきた［李他 ２０００，Lee et al. ２００１，李 他 ２００３］。本研究のモデルでは，

4.2 2回目の結果企業として意思決定を行う人工知能エージェントは産業の中で技術１回目のハイブリッドゲーミングを終えて，人工知能エージェントはや市場シェアや利益で競争する。自律的なエージェントは自分で意人間の行動パターンに対して僅かながら学習を行い，人間プレイヤ思決定を行い，強化学習システムを使って投資戦略の学習を行う。

ーもゲーミングの産業に馴染みが出てきて，２回目のハイブリッドゲー

人工知能企業エージェントは，利益指向，シェア指向，および技ミングは１回目より競争的な結果になった。

術レベル指向の三つのタイプに分類される。人工知能エージェント

２回目のシミュレーションの最終結果を図２のように整理した。今回の実装は，我々の以前の研究と同じ方法を用いた［Lee et al.２００１］。

は人間プレイヤーのhuman3が産業のリーダーになり，中堅企業は人

具体的には，学習型人工知能エージェントは強化学習で実装され，学習メカニズムにProfit Sharingを採用した。
図 1. 1回目のハイブリッドゲーミングの結果■human16004■human2ハイブリッドゲーミングの実施例■human3500■human4■profit1２００２年度に静岡県立大学で経営情報学科及び国際関係学科の学部学生を対象にこのハイテク産業のハイブリッドゲーミングシミュ■profit2400■profit3■profit4

レーションを実施した事例を報告する。

■share1300■share2■share3

4.1 1回目の結果■share4200■teclv1

図１が，１回目の最終結果である。縦軸の単位は，技術レベルは０.１，シェアでは０.１％である。

■teclv2100■teclv3■teclv4

ここではシェア指向の企業が首位に立ち， 少し差が開いて人間エージェント２人と利益指向の企業１つが寡占状態に近い産業構造

0human profit share teclv

human profit share teclv

human profit share teclv

持ち資金

技術レベル

シェア57

ハイテク産業の企業戦略シミュレーション

図 2. 2回目のハイブリッドゲーミングの結果
400■human1■human2■human3350■human4300

ープする」とコメントした。human3はまずシェア指向型のように振る舞い，それから技術指向にスイッチし，最終的には両方のバランスを保つ利益指向型の行動をした。

■profit1■profit2250■profit3■profit4200■share1■share2150

5 おわりに■share3■share4100■teclv1■teclv250■teclv3

本研究では，人間プレイヤーと人工知能エージェントが混在するハイブリッドゲーミングシミュレーションを行った。
ハイブリッドゲーミングでは，実際にゲームに参加している人間プレ■teclv40

human profit share teclv

human profit share teclv

human profit share teclv

持ち資金

技術レベル

シェア

イヤーにアンケートを取る形で「行動の理由」を検証することができる。
それによって人工知能エージェントの行動パターンの分類や有効性の検証が可能になる。そしてハイブリッドゲーミングにより，人工知能間プレイヤーhuman2，利益指向型企業のprofit1とprofit3となった。

エージェント設計の妥当性を検証することができる。

人間プレイヤーの中で，前回もっとも良い成績を出したhuman4はより人間プレイヤーに近い人工知能エージェントを開発したことで，それほど良い成績を出すことができなかった。コメントでは「前回の大規模のゲーミングを行う際に， 一部のプレイヤーを人工知能エー成功があって同じようにやろうと思ったが，うまくいかなかった」。このジェントで代用することができる可能性が拓かれた。それにより，人間コメントから分かるように， 成功経験を持つ企業が必ずしも同じやりプレイヤーを集めにくい時にこの問題を解消することができる。このよ方で成功するとは限らない。
「昔それで成功したから，今でもこうすうにハイブリッドなゲーミングのデザインはエージェントベースモデリンれば上手くいく」というような認識は失敗を招くことがある。成功したグとゲーミング双方の発展のために極めて重要な手法となる。

human2のコメントは「自社よりも上位の他社の優れているところを抜人工知能エージェントのみのコンピュータシミュレーション，人間プくように操作した」。human2のプレイヤーは意識的に他社の情報にレイヤーのみのゲーミング，両方が混ざったハイブリッドゲーミングシミ注目しながら調整することで成功した。human3は「最初にシェアをュレーションの発展が今後のゲーミングとエージェントベースモデリン獲得して，後に技術力を補完する，最後はＲ＆Ｄ投資を４０％ほどキグの双方の発展にとって重要なリサーチプログラムとなるだろう。

（注）
1. U-Martプロジェクトは株の仮想先物市場を作成するプロジェクトである。このプロジェクトは多数の社会科学研究者と工学研究者が同じプラットフォームの上で各々の研究を進めている。
http://www.u-mart.econ.kyotou.ac.jp/

参考文献●ロバート・アクセルロッド（1987）松田裕之訳，『つきあい方の科学 : バクテリアから国際関係まで』，ＣＢＳ出版，26-55.
●Nelson，R.R. and Winter，S.G.（1982） An evolutionary theory of economic change , Cambridge，
MA: Harvard University Press，275-307.
●Arthur，W. et al.（1997） Asset Pricing Under Endogenous Expectations in an Artificial Stock Market , in The Economy as an Evolving Complex Systems II，ed. by Arthur W.，Addison-Welsley Publishing，15-44.

李皓

Hao Lee（台湾）国立中興大学経済学部卒
京都大学大学院博士課程修了（現代経済学専攻），経済学博士
東京工業大学21世紀ＣＯＥ研究員
京都情報大学院大学助教授

58●李皓，出口弘（2000）「ハイテク産業の技術進化」，『進化経済学論集第4集』，239-242.
●Hao Lee and Hiroshi Deguchi（2001） Technological Innovation of High-Tech Industry and PatentPolicy ― Agent Based Simulation with Double Loop Learning ― , in Lecture Notes in Artificial Intelligence（LNAI），Vol.2132，ed. by Yuan，S. T.，Yokoo，M.，Tokyo，Springer-Verlag，168-182.
●李皓，出口弘（2003）「ハイテク産業の技術競争と産業政策―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』，95-108.