ISSN2432-2148

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


後藤

晶

吉田

純

【書評】
遠藤


薫『
〈猫〉の社会学―猫から見る日本の近世～現代―』

小川（西秋）葉子・是永論・太田邦史編『モビリティーズのまなざし：ジョン・アーリの思想と実践』

一般社団法人 社会情報学会

中俣保志

社会情報学第12巻１号 2023

目次

【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


後藤

晶…… １

吉田

純…… 19【書評】
遠藤

薫『〈猫〉の社会学―猫から見る日本の近世～現代―』
小川（西秋）葉子・是永論・太田邦史編『モビリティーズのまなざし：ジョン・アーリの思想と実践』中 俣 保 志…… 23

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

第12巻１号

2023

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。

（2018）. Cooperating with machines. Naturecommunications, 9（1）, 1-12.

参考文献

Dafoe, A., Bachrach, Y., Hadfield, G., Horvitz,

Andreoni, J. （1995）. 17. Cooperation in

E., Larson, K., & Graepel, T. （2021）.

public-goods experiments: kindness or

Cooperative AI: machines must learn to findconfusion?. Market Failure or Success, 326.

common ground. Nature, 593（7857）, 33-36.

Aron, A., Aron, E.N., & Smollan, D.（1992）.

De Cremer, D., & Van Lange, P.A.（2001）. Why

Inclusion of other in the self scale and theprosocials exhibit greater cooperation thanstructure of interpersonal closeness. Journal

proselfs: The roles of social responsibility andof personality and social psychology, 63（4）,

reciprocity. European Journal of personality,596.

15（1_suppl）, S5-S18.

Balliet, D., Mulder, L.B., & Van Lange, P.A.

De Cremer, D., & Van Dijk, E.（2002）. Reactions（ 2 0 1 1 ）. R e w a r d , p u n i s h m e n t , a n d

to group success and failure as a function ofcooperation: aidentification level: A test of the goal-

meta-analysis. Psychological

Bulletin, 137（4）, 594-615.

transformation hypothesis in social dilemmas.

Blount, S.（1995）. When social outcomes aren’t

Journal of Experimental Social Psychology, 38

fair: The effect of causal attributions on（5）, 435-442.

preferences. Organizational behavior andEckel, C.C., & Wilson, R.K.（2006）. Internet

human decision processes, 63（2）, 131-144.

cautions: Experimental games with internet

Burton-Chellew, M.N., El Mouden, C., & West,partners. Experimental Economics, 9（1）, 53-

S.A.（2016）. Conditional cooperation and66.

confusion in public-goods experiments.

Fischbacher, U., Gächter, S., & Fehr, E.（2001）.

Proceedings of the National Academy of

Are people conditionally cooperative?

15

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

Evidence from a public goods experiment.

後藤晶

Accessed 2022, July 21

Economics letters, 71（3）, 397-404.

Murphy, R.O., Ackermann, K.A., & Handgraaf,

Ferraro, P.J., & Vossler, C.A. （2010）. The

M.（2011）. Measuring social value orientation.

source and significance of confusion in

Judgment and Decision making, 6（8）, 771-781.

public goods experiments. The BE Journal of

森久美子．
（2015）．社会的価値志向性研究の現在：

Economic Analysis & Policy, 10（1）.

測定法をめぐる問題．関西学院大学社会学部紀Frederick, S.（2005）. Cognitive reflection and要，（120）, 33-51.

decision making. Journal of Economic

文部科学省（2020）「信頼されるAI」，<https://

perspectives, 19（4）, 25-42.

www.mext.go.jp/b_menu/houdou/2020/

Funk, C., Tyson, A., Kennedy, B., & Johnson,

mext_00487.html> Accessed 2023, March 1.

C.（2020）. Science and scientists held in

内 閣 府（2016）「第 ５ 期 科 学 技 術 基 本 計 画」，

high esteem across global publics. Pew<https://www8.cao.go.jp/cstp/kihonkeikaku/

research center, 29.

index5.html> Accessed 2022, August 16.

後藤晶．（2021）．ビッグデータ時代の経済ゲー

OECD，（訳）齋藤長行（2021）「OECD 人工知ム実験：クラウドソーシングを用いた大規模公能（AI）白書：先端テクノロジーによる経済・共財ゲーム実験の実施. 情報処理学会論文誌，

社会的影響」，明石書店，262p.

62（5）, 1246-1260.

奥山尚子，澤田康幸，八下田聖峰，（2022）．人Houser, D., & Kurzban, R.（2002）. Revisiting

間か機械か―経済実験による信頼と信頼性, 佐kindness and confusion in public goods

藤嘉倫, 稲葉陽二，藤原佳典（編著）AIはどの

experiments. American Economic Review,

ように社会を変えるか―ソーシャル・キャピタ

92（4）, 1062-1069.

ルと格差の視点から，東京大学出版会，pp.91-

Ikkatai, Y., Hartwig, T., Takanashi, N., &115.

Yo k o y a m a , H . M . （ 2 0 2 2 ）. O c t a g o n

Paeng, E., Wu, J., & Boerkoel, J.（2016）. Human-measurement: Public attitudes toward AI

robot trust and cooperation through a gameethics. International Journal of Human–

theoretic framework. Proceedings of the AAAI

Computer Interaction, 1-18.

Conference on Artificial Intelligence 30
（1）
.

笠木雅史．
（2018）．機械・ロボットに対する信頼.

消費者庁（2020）「第１回消費者意識調査結果（AI小山虎（編著）信頼を考える：リヴァイアサン

に対するイメージについて）」，<https://www.

から人工知能まで，勁草書房，pp.225-252.

caa.go.jp/policies/policy/consumer_policy/

Longoni, C., Bonezzi, A., & Morewedge, C.K.

meeting_materials/assets/consumer_policy_（2019）. Resistance to medical artificial

cms101_20316_03.pdf> Accessed 2022, July

intelligence. Journal of Consumer Research,

21.

46（4）
, 629-650.

総務省（2016）「情報通信白書」，<https://www.

MS&ADインターリスク総研株式会社（2021）「AI

soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/（人工知能）を活用したサービス等の受容度調

h28.html> Accessed 2022, July 21.

査現在のAIに対する消費者のイメージは３～

Tatsukawa, K., Takahashi, H., Yoshikawa, Y., &４年前に比べてポジティブに」，<https://www.

Ishiguro, H.（2019）. Android pretending toirric.co.jp/topics/press/2021/0205.php>

have similar traits of imagination as humans

16

社会情報学第12巻１号

2023

evokes stronger perceived capacity to feel.

sociality game-specific? Pro-social preference

Frontiers in Robotics and AI, 6, 88.

a n d e x p e c t a t i o n s o f p r o - s o c i a l i t y.

WIRED，（2017）「「AlphaGo」という“神”の引退

Organizational Behavior and Humanと，人類最強の19歳が見せた涙の意味：現地レ

Decision Processes, 120（2）, 260-271.

ポート」，https://wired.jp/2017/05/28/future-

横井良典, & 中谷内一也．
（2018）．治療方針のof-go-summit-day5/, Accessed 2022, August

共有が人工知能への信頼に及ぼす影響．社会心16.

理学研究，34（1），16-25.

山岸俊男．（1998）．信頼の構造―こころと社会

Zajonc, R.B.（1968）. Attitudinal effects of mereの進化ゲーム―東京大学出版会，224p.

exposure. Journal of personality and social

Yamagishi, T., Mifune, N., Li, Y., Shinada, M.,

psychology, 9（2p2）, 1-67.

Hashimoto, H., Horita, Y., Miura, A., Inukai,

Zelmer, J. （2003）. Linear public goods

K., Tanida, S., Kiyonari. T., Takagishi. H., &experiments: A meta-analysis. Experimental

Simunovic, D.（2013）. Is behavioral pro-

Economics, 6, 299-310.

17

社会情報学第12巻１号

2023

田

純

書評
遠藤

薫

『
〈猫〉の社会学―猫から見る日本の近世～現代―』（勁草書房，2023年，四六判，328頁，定価3,200円＋税）

京都大学

吉

Kyoto University Jun YOSHIDA
本書は，日本の前近代から近現代に至る〈猫〉

猫島や沖縄へと旅して〈猫〉聖地の深層を探る。

イメージの構成を辿り，「人間中心の世界」の外そして第十章では，近代以降の日本と世界の交流

部から人間の営みを相対化する「精霊」としてののなかでの〈猫〉意匠の展開を述べる。最後に「結〈猫〉の存在を媒介として，「人新世」以後の世び」では現代の〈猫〉ブームを本書の流れの中に界のありかたを考えるための手がかりを探ろうと

位置づけつつ捉え直し，これからの「ポスト・する著作である。

ヒューマン」社会との関係を考える。

本書の構成は，そうした歴史的時間軸を縦糸と以上のように，広大な時空を自在に往還しながし，江戸を中心とした都市から農村や地方へといら，多彩な〈猫〉イメージが乱反射する情報空間

う空間的広がりを横糸として織りなされている。

を隅々まで探訪してゆく筆致は，その随所で―まず第一章で，古代から江戸以前までの〈猫〉イ

ひとりの猫好きにとっても，また社会学・社会情

メージの形成と変遷を跡付ける。ついで第二，報学の研究者としても―新鮮な発見や示唆をも四，五章では，江戸の多様な〈猫〉イメージのメ

たらしてくれる。しかしながら，それらのすべて

ディア化を，「招き猫」と「化け猫」という対照にわたって言及することは，限られた紙面におい的な表象にも注目しながら辿ってゆく。さらに六ては困難である。以下本稿では，とりわけ評者の章では都市の〈猫〉伝説の深層を探り，七章では印象に残ったいくつかの箇所を中心に，コメント

江戸の〈猫〉聖地を探訪する。一方，第三，八，していきたい。

九章では，江戸期農村での養蚕・製糸業の発達をまず平安期，猫がまだ稀少で，貴顕の人びとの背景に〈猫〉が信仰の対象となったことを述べ，愛玩の対象であった頃。『源氏物語』の「若菜上」〈猫〉伝説や〈猫〉聖遺物の残る阿武隈川流域をに登場する光源氏の幼い妻・女三の宮の小さな白フィールドワークしたのち，海の道を渡り各地の猫は，大きな猫に追われて逃げようとし，その長

19

遠藤

薫『〈猫〉の社会学―猫から見る日本の近世～現代―』

吉田純

い首綱が几帳の裾に絡まって居室の御簾が上がっる，人間ならざる者たち―は，人間社会の外部，てしまう。庭で蹴鞠の催しに参加していた内大臣

異界からの使者であるがゆえに，人間との交わりの息子・柏木は，思いがけず彼女の愛らしい姿をを通じて，人間社会をリセットする超越的な力を垣間見て，一瞬で運命の恋に落ちる。
「もし，白有する，ということだろうか。

猫が女三の宮の隠された心であるとすれば，
一見，

一方，阿武隈川流域をはじめとして，日本各地

受身で何の考えもないように見える幼い少女が，に点在する猫碑や猫塚，〈猫聖地〉を丹念に辿っ白猫の姿を借りて，奔放な愛に向かって走り出し

たのち，それらの地形的かつ歴史的な特徴の共通たのだともいえる」（p.23）という著者の解釈は性を手掛かりとして，著者は次のような興味深い

興味深く，魅力的でもある。だとすれば〈猫〉は，仮説を提示する。「「鼠除け」の益獣としての「猫」

無意識の抑圧された願望の表現である，ともいえが，「根古」という同音語を媒介として，過去のるだろうか。

王権の勢威／葬送地の記憶と結びつき，「死者のこの印象的なエピソードは後世に受け継がれ，国（浄土／根の国）」への憧れと畏怖を喚起する〈猫江戸の猫文化にも大きな影響を及ぼすことにな

聖地〉として人々の心に残り続けているのかもしる。女三の宮のイメージを下敷きとして，鳥居清れない」（p.235）。「猫」と「根古」という同音信，鈴木春信，喜多川歌麿らは，愛らしい猫に美のシニフィアンが，「根の国」への憧れと畏怖と女を配した浮世絵を次々と世に送り出してゆく。

に連鎖するというこの発想は，沖縄の伝統的世界

時代とジャンルを超えて，〈猫〉はメディア化・観の中で，死者たちの島から共同体に到来する神ビジュアル化されてゆくのである。

が「猫」や「蛇」の姿，呼び名をもっていたとい

また「猫」は「遊女」の別称ともなり，あるいう民俗学の知見（pp.253-5）とも呼応しあっては遊女が愛らしい猫をアクセサリーのように連れいる。

歩く様子も記されている。
とりわけ印象的なのは，―以上のように，本書は，〈猫〉にまつわる

元禄時代の高級遊女・薄雲にまつわる次のような豊穣なイメージの堆積を，現代ではネットミーム

エピソードである。薄雲は三毛の子猫をたいそうとして拡散し，愛され，二次創作されたりもする

可愛がっていたが，あまりの溺愛ぶりに周囲は心〈猫〉イメージの背後に厚く降り積もった古層と配し，猫を彼女から遠ざけようとする。それでもして掘り起こし，解きほぐしてゆく。直接には歴薄雲のそばを離れない猫の首を，親方は脇差で切史記述とその解釈を主な内容としながらも，まさり落とす。すると猫の首は空を飛び，厠の下に潜に〈猫〉という人間にとっての他者の存在を媒介んでいた大蛇を喰い殺す。猫は日頃の恩に感じとすることで，現代の人間社会を相対化する視界て，薄雲を狙う蛇を殺したのだった―。

を開き，さらには未来のオルタナティブへの想像

この「猫の恩返し」的物語と同型の構造は，江力をも解き放つ。その意味で本書は，〈猫〉の社

戸期に全国各地で語られた化け猫や招き猫の物語

会学あるいは社会情報学の端緒として読むことがにも共通してみられ，そこに著者は，普遍的な始できるだろう。

原（創世）神話の構造を見出そうとする。古来，

最後に，いささか無いものねだりの願望を二点。

多く語られてきた蛇や狐や馬と人間との異類婚姻

まず，このように〈猫〉の情報空間を自在に往譚は，日本のみならず世界中に分布する普遍的な還する視野が，海外とくに西洋へと広がってゆく

神話構造の一つであり，レヴィ＝ストロースも，ことを，おそらく多くの読者は期待するだろう。

猫が始原神として登場するネズパース・インディ

古代エジプトの壁画の猫，あるいは近代のE.A.

アンの物語を紹介している。猫 ―に代表され

ポーの「黒猫」やA. ビアズリーの描くその挿絵

20

社会情報学などは，その点景として即座に目に浮かぶ。

第12巻１号

2023の感を禁じえなかった。できることならば，それ次に，本書冒頭を飾る27点ものカラー口絵，

らの高精細なカラー画像を，本書で論じられていそして本文中に配されたさらに多くの絵画や写真る広範な時空間の中にマッピングしたデジタル・は，〈猫〉イメージの不可欠の構成要素であるビ

アーカイブがあれば，と夢想したりもする。

ジュアルへの想像力を掻き立てて余りある。た―以上のような願望や夢想が掻き立てられるだ，紙の書籍という形式上やむを得ないことながのも，本書の社会学的・社会情報学的インパクト

ら，白黒の小さな図版では，それらのディティーのゆえというべきだろう。

ルを読み取るのがしばしば困難であり，隔靴掻痒

21

社会情報学第12巻１号2023

書評
小川（西秋）葉子，是永論，太田邦史編著『モビリティーズのまなざし：ジョン・アーリの思想と実践』（丸善出版，2020年，46判，229頁，2,420円＋税）

香川短期大学中

Kagawa Junior College

俣

保

志

Hoshi NAKAMATA
本書は，社会学者ジョン・アーリの分析概念でする状況における現代社会の中で，都市公共空間

ある「モビリティーズ」を紹介しながら，その派

での「見知らぬ人々による〈つながり〉」の変容

生的な概念である，「不在の存在」や「見知らぬにおける対面的相互行為，身体を管理する近代の人同士の〈つながり〉」，「表象されない忘れられジェンダー秩序の再生産，が検討される。また死た空間」，「秩序付けられた無秩序」，などを解説別を受容するためのグリーフケアが共同性ではなしまた用いることで，モビリティーズ研究の事例

く流動的な「動く場」である自助グループとしてを検討し，アーリの思想を「現代に活用する実践

展開する過程として把握され，戦争ドラマについの展開」が企図されてもいる。また本書は，「モての女性の語りを題材に，言説における「時間-ビリティーズ」の概念が持つ，分析射程の広さと，空間の再編成」を，モビリティーズ概念における現代社会の解明へと通じる課題把握の可能性と時間の「構成＝集合体」としてとらえ直す視点がを，幅広い研究事例に即し展開しており，事例に検討されている。

即して三部10章から編成されている。

さらに「おわりに」においては，生物学的な視第Ⅰ部においては，具体的な事例からアーリの点からモビリティーズの未来を「ケイパビリティ」

著作に示されたモビリティーズの概念に関連する概念を援用し，モビリティーズ研究の拡張が試み

派生的な諸概念が解説される。

られている。

第Ⅱ部においては，人々のつながりやメディア

本書のタイトルである『モビリティーズのまなにおけるコミュニケーションの諸現象を探る試み

ざし』からはアーリの著作である，『観光のまなとして，グローバルな都市間移住者における時間

ざし』が想起される。『観光のまなざし』によれば，と主体の相互作用，「実践のなかの〈まなざし〉」

近代人が身につけた対象を可視的世界の客体としによる把握，メディアにおける〈自然を語る社会て理解する科学的「鑑識眼」という〈まなざし〉

的実践〉の析出の検討がなされている。

と，それを実装した，カメラ，旅行ガイドブック，

また第Ⅲ部においては，モビリティーズが駆動

観光地図のなどのテクノロジーの発明と普及やモ

23

小川（西秋）葉子，是永論，太田邦史編著『モビリティーズのまなざし：
ジョン・アーリの思想と実践』

中俣保志

ビリティーズを可能とするシステムの総体によで，我々自身のエートスもまた環境に適用し，モ

り，近代以降の「観光」では，日常生活空間と観ビリティーズをめぐる巨大なテクニウムとしての光地とが空間的に断絶したものとして経験される世界が生成された在り様が，本書により確認されようになったとされる。そして，この「空間の断る。例えば，本書第９章で確認されているように，絶」により，観光地の景観を一方向的かつ客体的魂の救済という近代的には公人と私人とに明確にに消費する対象として捉える視線が広く生まれる

区分され，公的私的とそれぞれでの慣行とされて過程や近代以降の「観光」の機能を，「観光のまきた様式が，数十年の個人史の中で，意図せず「普なざし」としてアーリは概念化した。

通の景色」として受け入れてきたモビリティーズ

本書『モビリティーズのまなざし』
でも以上のアー時代の「不在の事実」を巡る悲嘆の受容と鎮魂のリの問題意識は継承されているように思われる。

ネットワークのあゆみとして対象化されている。

本書では現代における「モビリティーズ」の概

我々の生活自体がモビリティーズの一部である

念だけではなくその過程や機能の概念化により，し，またモビリティーズという概念が単に概念や現代社会の諸相を新たな視点で把握し，また「モ理念に終わるのではなく現実の中で生成されていビリティーズ」の実層を対象化することが試みらることが確認される。３年に及ぶコロナ禍によりれているといえよう。

モビリティーズの在り方自体が問い直される局面

本書は以上の理由から，「モビリティーズ」概を我々は得たが，その事実を「まなざす」ために念に含意されるものの多様性により，幅広い観点も，改めてモビリティーズが持つ問題圏を多様なで内容が展開されるため，時に本書の中軸となる範囲から浮かび上がらせる「導きの糸」が必要と諸概念と各章の問題意識とが散漫な印象を受けたなろう。

りあるいは初学者からすると本書の多岐にわたる
研究内容の量に圧倒されるかも知れないが，各部

参考文献

間に設置された解説コラムや巻末の索引も初学者

ジョン・アーリ，ヨーナス・ラースン著，加太には用意されている。

宏邦訳『増補改訂版 観光のまなざし』（叢書ウ

モビリティーズを可能にしているシステムの中ニベルシタス 1014）2014年，法政大学出版会。

24

社会情報学第12巻１号

2023

社会情報学会 「社会情報学」投稿要綱（目的）らない。本学会に投稿した投稿原稿は，不第１

本学会誌は，社会情報学にかかわる諸問題

採択の場合を除き，他学会等へ投稿してはの研究および応用を促進し，社会情報学のならない。

確立と発展に寄与するため，独創的な成果（７）前項の規定にかかわらず，ディスカッショを公表することをその主たる目的とする。

ンペーパー，ワーキングペーパーとして公開済の論文およびプレ・プリントサーバ上（投稿者の資格）で公開済の論文（以下，「ディスカッショ

第２和文誌の投稿者は，単著の場合は学会員にンペーパー等」）を投稿する場合は，以下限る。共著の場合は，筆頭著者が学会員での条件をすべて満たす場合に投稿を受け付なければならない。

ける。
a．投稿時の投稿者からの申し出にもとづき，学（投稿原稿）

会誌編集委員会が公開済の論文をディスカッ

第３ションペーパー等として認めている。

投稿原稿については，以下の通りとする。

（１）投稿原稿の種類は，原著論文，研究，展望・b．投稿原稿の文中にディスカッションペーパー

ノートとする。

等について明記されている。

（２）投稿原稿は，オンラインにより，著者の氏

c．本学会における学会誌掲載論文等の著作権の名，所属，およびそれらを判別可能な情報

取り扱い規程（本要綱第11）について，ディを除いた査読用原稿ファイルを提出する。

スカッションペーパー等の発行元が了解して（３）投稿原稿は，題材および内容が本学会誌のいる。

目的に合致するものでなければならない。

d．本学会誌に投稿原稿が掲載された場合には，（４）投稿原稿作成にあたっては，社会情報学会

ディスカッションペーパー等の公開を中止す「社会情報学」執筆要領に従うこと。原著

るか，またはディスカッションペーパー等の論文以外の原稿についても，その記述方式

最終版が本学会誌の掲載論文であることをは，原則として執筆要領に準ずるものとす

ディスカッションペーパー等の読者が判別でる。また，審査の結果により修正原稿を提きるように明記することを投稿者が確約して出する場合も，執筆要領に従うこととする。

いる。

（５）投稿原稿は，本学会の主催，共催する学会（８）投稿原稿中で使用する画像等について著作

大会，シンポジウム，講演会，研究会，分権等の各種権利について確認し，本学会に科会等（以下，「学会大会等」）で公表したおける学会誌掲載論文等の著作権の取り扱ものが望ましい。学会大会等で公表した原い規程（本要綱第11）の内容を含めて，稿を投稿する場合，それらの場で発表済で必要となる著作権者等の許諾を得る。

あることを明記することが望ましい。

（９）審査により不採択となった原稿または投稿（６）すでに，他学会の雑誌論文等に投稿したもを取り下げた原稿の著者は，審査結果の通の，単行図書・単行図書所収論文・博士論

知後または投稿取り下げ後の１ヶ月の期間

文またはその一部をそのまま投稿してはな

は，新たな投稿はできない。

25

（投稿手続き）（受理された投稿原稿の版下の作成）

第４第８

投稿希望者は，本学会ホームページ上で指投稿者は，受理された投稿原稿について，定された投稿サイトに，必要事項を記入の所定の書式にて版下を作成し，提出するも上，原稿を投稿する。

のとする。

（投稿原稿の受付）（受理された投稿原稿の校正）

第５第９原稿は随時，投稿できる。学会誌編集委員

受理された投稿原稿の著者による校正は和会に到着した原稿は，受付が行われた後，

文誌については初校のみとし，英文誌につ査読の手続きがとられる。ただし，投稿原

いては２回校正とする。なお，訂正範囲は稿の題材および内容が，本学会誌の目的で原稿と異なる字句の訂正のみに限定される。

ある社会情報学にかかわる諸問題に関する
学術的新規性を判断できる研究の範囲外で（原著論文等の別刷り）あると判断された場合，および投稿原稿の第10原 著論文等の別刷り（50部単位）は，著記述方式が執筆要領を逸脱している場合

者の希望により作成する。その料金は，は，投稿原稿を受け付けない。

実費とする。なお，別刷り料金の請求は，学会誌編集委員会の依頼により学会事務（投稿原稿の審査）
第６

局が行う。

投稿原稿の審査については，以下の通りと
する。

（著作権）

（１）原著論文と研究は，複数の査読者によって第11著作権については，以下の通りとする。

審査される。審査は投稿原稿受付後，可及（１）掲載された原著論文等の著作権は，原則と的速やかに行うものとする。審査の結果，して本学会に帰属する。特別な事情により投稿原稿の内容修正を著者に要請すること

本学会に帰属することが困難な場合には，がある。その場合，再提出の期限は原則と申し出により著者と本学会との間で協議のして１カ月以内とする。

上，措置する。

（２）展望・ノートは，学会誌編集委員会が閲読（２）著作権に関し問題が発生した場合は，著者し，必要に応じて著者に修正を求めた上の責任において処理する。

で，学会誌編集委員会で採否を決定する。

（３）著作者人格権は，著者に帰属する。著者が，自分の原著論文等を複製，転載などの形で（投稿原稿の掲載）

利用することは自由である。転載の場合，第７投稿原稿の掲載については，以下の通りと著者は，その旨本学会に書面をもって通知する。

し，掲載先には出典を明記すること。

（１）投稿原稿の掲載は，学会誌編集委員会が決定する。

（要綱の運用）（２）投稿原稿の受付日は，学会誌編集委員会が第12

こ の要綱に定めのない事項については，

当該投稿原稿を受け付けた日とする。ま

学会誌編集委員会の所掌事項に属するこた，受理日は，学会誌編集委員会が当該投とに関しては，学会誌編集委員会が決す

稿原稿の採択を決定した日とする。

るものとする。

26

社会情報学第12巻１号

2023（要綱の改正）付

第13こ の要綱の改正は，学会誌編集委員会のこの要綱（改正）は，2019年３月21日より施行

議を経て，学会誌編集委員長が行う。

する。

付

則

付

この要綱は，2012年４月１日より実施する。

則

則

この要綱（改正）は，2019年９月15日より施行
する。

付

則

この要綱（改正）は，2014年４月１日に遡及し付則て施行する。

この要綱（改正）は，2020年10月17日より施行
する。

付

則

この要綱（改正）は，2014年７月１日より施行

付

則

する。

この要綱（改正）は，2021年４月１日より施行
する。

付

則

この要綱（改正）は，2014年９月１日より施行

付

則

する。

この要綱（改正）は，2021年７月11日より施行
する。

付

則

この要綱（改正）は，2015年２月20日に遡及し付則て施行する。

この要綱（改正）は，2022年３月26日より施行
する。

付

則

この要綱（改正）は，2016年９月11日より施行

付

則

する。

この要綱（改正）は，2022年５月16日より施行する。

27

社会情報学会 「社会情報学」執筆要領
１．原稿言語は和文とする。

（２）原稿の本文は３枚目から開始し，それを１

２．原稿の書式

ページ目として，以下通し番号を付す。本

（１）原稿は横書きとする。

文後の謝辞，注，参考文献，付録，図表（巻（２）和文原稿では，新仮名遣いと常用漢字を用末に掲載する場合）をこの順に続ける。な

い，平易な口語体で記す。句読点として，。

お，本文や謝辞等において著者が特定できを用いる。

る記述は避ける。

（３）和文原稿では，刷り上がりイメージと同様（３）原稿本文は，序論（はじめに，など），本論，のフォーマット（A4判，１行22文字×38

結論（結び，など）の順に記述する。本論

行，２段組み，12ポイント）にて作成する。

については，章，節，項の区別を明確にし，３．分量

それぞれ「１」，「1.3」，「1.3.2」のように（１）原 著論文，研究については，刷り上がり

番号をつける。

14ページ（20,000字程度，ただし図，表，（４）人名は，原則として原語で表記する。ただ注，参考文献などを含む）以内とする。

し，広く知られているもの，また印字が困（２）展望・ノートについては７ページ（10,000

難なものについては，この限りではない。

字程度，ただし図，表，注，参考文献など

５．図・表（写真も含む）

を含む）以内とする。

（１）図・表には，それぞれについて「図−１」，（３）審査の結果により修正原稿を提出する場合「表−１」のように通し番号をつけ，またも，原著論文，研究については，刷り上が表題をつける。

り14ページ（20,000字程度，ただし図，表，（２）図・表は本文中の該当箇所に埋め込むこと

注，参考文献などを含む）以内，展望・ノーが望ましい。該当箇所に埋め込むことが難トについては７ページ（10,000字程度，しい大きな図・表の場合は，巻末に埋め込

ただし図，表，注，参考文献などを含む）

む。ただし，掲載決定後の最終稿の提出時以内とする。

には，図・表の元ファイルを本文とあわせ４．原稿の体裁て提出する。

投稿原稿のうち，原著論文，研究は，以下の体（３）図・表を本文中に埋め込むのが困難な場合

裁によるものとし，展望・ノートについては，以は，本文中に挿入希望箇所を明記し，図・下に準ずるものとする。

表は１ページに１個ずつ，挿入指定のある（１）原稿の１枚目および２枚目には，原稿のタ

ページ番号を付けて描き，原稿の最後にまイトル，要約ならびにキーワードを記述すとめる。大きさの指定がある場合にはそれる。要約は原稿全体の内容をレビューしたを明記する。

もので，日本語600字，英語250ワード程（４）図・表の作成に使用した資料・文献は必ず度とする。また，キーワードは原稿全体の明記する。

内容の特徴を表す用語のことであって，日（５）図・表は実際に印刷される大きさに配慮し

本語，英語とも，その数は５つ程度とする。
なお，原稿の１～２枚目は分量に含めない。

28

た内容・記述にする。
６．注

社会情報学注を使用する場合は，一連番号を参考箇所右肩第12巻１号

2023

例：鈴木一郎（1996）「社会と情報」，に小さく（１）（２）と書き，本文末尾に注釈文<http://www.abc.ac.jp/Social/abc.html>をまとめる。

Accessed 1997, April 29

７．参考文献Winston，P.（1981）Social Planning,（１）参考文献を適切に引用し，本研究の位置づ<http://www.abc.edu/Social/abc.html>

けを明確にする。参考文献の引用は以下のAccessed 1997, April 29

例に従って，著者の姓，発表年を書く。

８．その他疑義のある場合は，通常広く認められ例：鈴木（1986）は……，ている書式を使用する。

伊藤（1986a）によれば……，

９．著作権等の権利の確認

…… が 証 明 さ れ て い る（鈴 木・ 伊 藤，

原稿中で使用する画像等については，著作権等

1985）
。

の各種権利について確認し，本学会における学会

Tanaka et al.（1983）は，……。

誌掲載論文等の著作権の取り扱い規程（「投稿要（２）本文中で参照した文献は，以下の例に従っ綱」第11）の内容を含めて，必要となる著作権て，本文末尾に参考文献表としてまとめる。

者等の許諾を得る。

参考文献表は，著者のアルファベット順，

10．査読用原稿ファイル

年代順に記す。同一著者の同一年代の文献

投稿の際に提出する査読用原稿ファイルは，投は，引用順にa，b，c……を付して並べる。

稿原稿の原本ファイルより，著者の氏名，所属，

例：鈴 木一郎（1986a）「社会と情報」，『社会およびそれらを判別可能な情報を除いたものとする。

情報』１，pp.14-23.

著者の氏名，所属などが判別可能な情報の例：

鈴 木一郎（1986b）『情報論』社会書房，「拙著『〇〇』で論じたように…」

240p.

「本論文は科研費（研究代表者：△△）による

Winston，P.（1981）Social Planning and共同研究の一部である」

Information，Social Information Science「本調査は，著者が所属する◇◇大学の学生を

６ ，pp.116-125.

対象にした」Yamada，S. et al. （1986）Intelligent

11．要領の改正

Building ，Academic Press，New York，

この要領の改正は，学会誌編集委員会の議を経445p.

て，学会誌編集委員長が行う。

山本太郎（1985）「社会情報に関する研究」，『社会情報』２，pp.32-40.

付則山本太郎・鈴木一郎（1985）『社会情報学』

この要領は，2012年４月１日より実施する。

社会書房，270p.
（３）インターネット上に置かれた文献は，前各付

則号に準拠すると共に，参考文献の記述は，

この要領（改正）は，2014年９月21日より施行

著者名，発行年，タイトル，URL，訪問日する。

付の順に記述する。なおＵＲＬにはハイフ
ネーションを用いない。また，その文献の付

ハードコピーは著者の責任に置いて保管す

この要領（改正）は，2015年２月20日に遡及しるものとする。

て施行する。

29

則

付

則

付

則

この要領（改正）は，2019年９月15日より施行

この要綱（改正）は，2021年10月30日に遡及しする。

て施行する。

付付則

則

この要綱（改正）は，2020年10月17日より施行

この要綱（改正）は，2022年５月16日より施行

する。

する。

30

編集後記
社会情報学第12巻１号をお届けいたします。諸般の事情により発行が遅れてしまいましたこと深くお詫び申し上げます。本号では，原著論文１本，書評２本を掲載いたしました。ご投稿，ご寄稿いただきました著者の皆さま，ご多忙の中査読にご協力いただいた皆さまをはじめとして，本号の発行にご協力いただ
きましたすべての皆さまに心より感謝申し上げます。引き続き，本誌への積極的なご投稿，ご寄稿を期待しております。
（学会誌編集委員・第12巻１号・編集担当：根村直美）

学会誌編集委員会
委 員 長
副委員長

伊藤 賢一（群馬大学）
河井 孝仁（東海大学）
天野美穂子（東京家政大学）
猪原 健弘（東京工業大学）
岩井淳（群馬大学）
浦田 真由（名古屋大学）
大野 志郎（東京大学・副編集長）
岡本香（東京福祉大学・副編集長）
河井 大介（東京大学）
岸川 善紀（宇部工業高等専門学校）
北村
智（東京経済大学）
北村 順生（立命館大学）
木本 玲一（相模女子大学）
記虎 優子（同志社女子大学・編集長）
久保田茂裕（東北文化学園大学）
駒橋 恵子（東京経済大学）

社会情報学

境
真良（情報経営イノベーション専門職大学）
佐々木裕一（東京経済大学）
澤岡 詩野（ダイヤ高齢社会研究財団）
杉原名穂子（新潟大学）
竹村 朋子（立命館大学）
谷原吏（神田外語大学）
田畑 暁生（神戸大学）
根村 直美（日本大学・編集担当）
林田真心子（福岡女学院大学）
平田 知久（群馬大学）
本田 正美（関東学院大学）
松下 慶太（関西大学）
溝口 佑爾（関西大学）
森川 俊生（江戸川大学）
山口 真一（国際大学）
渡部 春佳（NIRA総合研究開発機構）

第12巻１号

2023年６月30日発行
発行

一般社団法人 社会情報学会〒113－0001 東 京都文京区白山１－13－７
アクア白山ビル５F 勝美印刷（株）内
一般社団法人 社会情報学会 事務局
TEL 03－3812－5223／FAX 03－3816－1561

編集

社会情報学会学会誌編集委員会

製

作

勝美印刷株式会社

Socio-Informatics
2023 Vol.12 No.1
【Original Articles】
Can Humans cooperate with Artificial Intelligence?
An Examination of Virtual AI Agent Experiments Using Crowdsourcing
Akira GOTO

【Book Review】
Kaoru ENDO, The Sociology of ”Cats”: Japanese Society Seen from Narratives of CatsJun YOSHIDA

Yoko OGAWA (NISHIAKI), Ron KORENAGA, Kunihiro OHTA (eds.), The mobilities gaze :the sociological ideas and gigs with John Urry

Hoshi NAKAMATA

The Society of Socio-lnformatics