エージェント合同シンポジウム (JAWS 2002)講演論文集, 第1巻, pp. 545-552, Nobember 2002.

E-Democracy におけるマルチエージェント計算
山川宏†

Multi-Agent System and Social Model for E-Democracy
Hiroshi YAMAKAWA†

IT 技術を基盤とした E-Democracy( 電子民主政) では，従来より柔軟な制度が実現可能となる．民あらまし

主政の意思決定過程には有権者や政党など の複数エージェントが存在するため，これを実現する「 E-Democracy支援システム」としてマルチエージェント技術を用いることが有効である．一方で，上記システムの柔軟性を生かすためには，その運用において適切な制度設計の方法論が求められる．そこで，マルチエージェント計算による，「 E-Democracy 社会モデリング 」による制度評価を行うことが 有用であると考えられる．本論文では，まず多岐にわたる現在の代表民主政における問題から特に，民意反映の不足，政治活動資金の不足に着目する．そして，その解決には，現在より直接民主政に近く，意思決定コストの制御を考慮した制度が必要である主張する．そして，これを実現する，「 E-Democracy 支援システム」の一例を提案し，様々な民主政の形態と比較する．次に，E-Democracy 支援システム下における意思決定の振る舞いを人工社会としてマルチエージェントによりモデル化する「 E-Democracy 社会モデリング 」について，従来の人工社会や意思決定支援の研究との異なる特徴について述べる．続いて，E-Democracy 社会モデリングの一例として，投票による直接民主政による計算機実験を行った．
各エージェントは，意思決定コストを考慮した強化学習により，投票と棄権のいずれの態度をとるかを学習する．
すると，各エージェントが他者の受益を考慮する程度が高いほど ，投票を棄権する確率が高くなることで，意思決定コストが低減され，平均的な受益を増大する．
キーワード

直接民主政，人工社会，意思決定，グループウェア，マルチエージェント，e-Japanのため，政治の監視も不十分になりが ちで

1. は じ め にある．

民主的な政治システムの存在意義は，システム内の意思決定コスト 制御の欠如: 政治活動に対複数のエージェントが相互作用することで，全体およする社会的評価が低いので，政治家は十分なび個々にとって，妥当な受益が得られる，創造的合意政治活動資金が得られず，これを補うために形成にある．しかし 、現代日本の現実の国政を見てみ特定営利団体との癒着せざ るを得ない。[4]ると，「 広場の共有感覚の欠如」「 協働意識の希薄化」「言説の浮遊化」が進んでいる [4]．このために，多くの人が政治不信をもっているため，創造的合意には程遠い状況であるために構造的な改革が望まれる．
本論文では，このような問題が発生する主要な原因

一方，現在では，急速な IT 技術の進展により，多くの有権者による意見交換や投票が技術的に可能になり，E-Democracy(電子民主政) の可能性が開かれてきた．これをを利用することで，今までの民主政より直接民主政に近づけるなど ，多様な民主政度を実現すとして，以下の二つに着目した．

ることが現実的に可能となってきた．
民意反映の不足: 個々の有権者からみると，また，日本で進められている e-Japan においては，政策に対する操作可能性があまりにも小さ

行政の効率化を目指しているのに対して，有権者が電いために，政治への興味が薄れてしまう．こ子政府で期待することは「市民への情報開示が進み説明責任が強くなる」，「 情報入手が簡単になる」など で† (株) 富士通研究所 ＩＴコア研究所 グリッド＆バイオ研究部，千葉県

Grid Computing & Bioinfomatics Lab. FUJITSU LABORATORIES LTD., 9–3, Nakase 1-Chome, Mihama-ku, Chiba
City, Chiba, 261-8588 Japan

D–ある [5]．
しかし ，上記のような問題を解決するために，透明性は前提として必要であるが，さらに直接民主政の導II Vol. J85–D–II No. 11 pp. 1–8 2002 111

電子情報通信学会論文誌 ’102/11 Vol. J85–D–II No. 11

入など の，政策決定かか わる制度の見直しも必要でよいという議論が様々な場面でなされている．
また，それぞれの一個人である有権者もヒトであるある．
たとえば，現実的な有権者の参加としては，アメリ以上，自身による操作の影響が，観察できな対象に対カ諸州における直接イニシアティブや，スイスにおけして興味を失うのは自然であり，健全な民主政のためる市民政策投票をはじ めとし て，国際的にも様々なには，有権者が自然と政治への関心を高め積極的に参試みがなされている [1]．また，国内の地方自治でも，加するような制度作りが必要である．

次第に市民参加の機会を増やす方向に向かっている．

2. 1. 1 直接民主政に対する主要な批判

関連して，間接民主政における意思決定ルールを公バッジ [14] によれば，直接民主政はすでに技術的に共選択論の方法を用いての研究 [13] や，政治システ可能になったため，現在のこれに対する大きな批判とムというわけでないが，投票サイト [2] など も立ち上して，特に以下がある．

がっており，政治への市民参加の流れは次第に大きくなってきている

無定見な多数派の専制:

媒介制度 (政党，議会，政府) がなくては，一貫した政策が生ま

これらを踏まえて，2. 章では，民意を政治に反映れない。不安定と無秩序，民主政の崩壊が起させる機会を広げることで参加意欲を向上させ，意思きる。直接民主政は，政党を含めた媒介制度決定コストを制御するために，公正かつ建設的な政治の基礎を掘り崩す。

活動に対して資金面から十分にバックアップし うる，一般市民の能力: 一般の市民は，教育，関E-Democracy 支援システムの可能性について議論する．3. 章では，E-Democracy 社会モデリングを，意思決定における人口社会として位置付け，関連技術との関係について述べる．4. 章では，E-Democracy 社会モデリングの簡単な一例を示す．5. 章では，まとめ心，時間，専門知識などの良い政策決定に必を行う．

2.

E-Democracy 支援システム−電子化による民主政の拡張−

要な資質をもっていない。

2. 1. 2 批判への対応
バッジ [14] は，このような批判は，素朴に直接民主政を適用した場合に，顕著に表れるのであって，政党などの媒介制度を適切に取り入れることにより，問題の一部は解決できる可能性が大きいとしている．さらに，高度に文明化された現代社会では，有権者は政策判断に関する情報を収集することが容易になったため

今 後 ，ま す ま す 発 展 す る と 予 想 さ れ る ，E-に，一般市民を政治に参画させる機会を増やせば政策Democracy(電子民主政) システムを用いれば ，従来を判断する資質が養えるとも主張している．に比べて柔軟な制度構造を用いることが可能である．

く政治活動資金が与えられる，E-Democracy 支援シ

2. 2 意思決定コスト の制御−投票と意思決定コスト のリンク−
政治活動は，本来はシステム全体の意思決定であるから，純粋に意思を決定するためのコストがあればよいのだが．実際には，政治家は有権者の支持を得る必要があるために，有権者達とコミュニケーションを図るためのコストが非常に大きい．これらは，本来区別ステムを設計する必要性があると考えられ る．以下して扱うべきかも知れないが，現段階ではこれらを含しばしば 指摘されているように，前章で指摘した「民意反映の不足」に対しては，E-Democracy の下では，技術的には既に可能となっている直接民主政の採用が，回答となる．次に「意思決定コストの制御の欠如」については，政治活動に対する適正な評価に基づで，これらについて詳しく述べる．

めた必要なコストを意思決定コストとする．いずれに

2. 1 直接民主政の導入

しても，これらのコストのために政治家は大きな資金

現在の代表民主政は間接民主政であり，一般の有権がなければ，特定営利団体との癒着せざ るを得ない。

者は選挙によって議員を選ぶことでしか政治を操作す

一方，前節で述べた直接民主政では，受益者であるることができない．しかも選挙は数年に一度しか行有権者が，原理的にすべての政策に対して，各個人がわれず，政策ごとの民意を反映することもできないの直接の判断をすべきである．しかし，政策判断にはコで，民意は必ずしも十分に政治に反映されない．これストを要するので，すべての政策について，全ての有に対しては，従来より直接民主政に近づいたほうが，権者が判断を行うのは現実的には不可能であり，この2

論文／ E-Democracy におけるマルチエージェント計算ため従来は代表民主政が有効であった．

ト は，一定の基本投票権を持っている．本以上の議論から，どのような制度をとるにし ても，エージェントは，自らの投票権と外部から受意思決定は分業せざ るをえず，個々の政策の判断にお託された投票権を加算した投票権に関して，ける個人や政策集団に対する委託が必要である．その参加／委託／棄権のうちのいずれかの行動ため，有権者からみて適切な判断を行う個人や政策集選択を行う．ただし，有権者エージェントな団に対しては，判断の委託に伴って意思決定コストにらば 行動派は，政策の実行となる．行動選ついての適正な対価を支払うべきである．そのため

択は，ユーザ自身による判断そのものでも，に，E-Democracy 支援システムにおける，意思決定

エージェント 内に 記述したプ ログ ラムでもコストの制御方法の一案として，投票権と意思決定コよい．

ストを密に連携させるのがよいと考える．これについ会議エージェント :ては次節で説明する．

数のエージェント を召集し て合意形成を行

なお，本論文では議論し ないが ，政治家から有権者への，コミュニケーションコストを減らすこともE-Democracy における重要な課題である．

会議エージェントは，複う．なお，外部から受託を行うこともできる．
召集および受託を加算した投票権が，合意形成の結果としての参加／委託／棄権いずれ

2. 3 E-Democracy 支援システムの構築

かの行動となる．ただし，会議エージェント

民主政では，有権者や政党など の複数エージェン

ならば行動は，政策の実行となる．

トが参加による意思決定がおこなわれ ，決定された

また，会議エージェントが，定常的に存在政策からの受益はエージェント (有権者) ごとに異なする場合には，政党など の政策集団となる．

る．そこで，これを支援する「 E-Democracy 支援システム」を，マルチエージェントを用いて構築する．
また，前節の議論から，直接民主政に近づいた，意思決定コストを考慮したシステムの構築を行う．

2. 3. 1 議案と政策決定のサイクル
E-Democracy 支援システムは，議案毎に政策決定を行う．各議案は，図 1 に示すように，公示されたあと E-Democracy 支援システムによる政策決定過程をへて決議にいたる．なお，一般的には議案ごとに許される，政策決定過程の期間は異なる．
図 2 2 種類のエージェント

エージェントの行動のうち以下の二つはエージェン
ト間の通信を伴う．
委託と受託: エージェントは，エージェン
図 1 2議案の政策決定のサイクルトを選んで投票権を委託する．受託したエージェントの行動に，この投票権が加算される．
参加と召集: エージェントは , 会議エージェ

2. 3. 2 エージェント毎の行動と通信提案する E-Democracy 支援システムは，以下の 2種類のエージェントにより構成される．この際に，「原理的な直接民主政」と「意思決定コスト 」のバランスををとる必要がある．
有権者エージェント :ントを選んで参加し，参加したらそこでの合意形成の規則に基づいて行動する．

2. 3. 3 意思決定コストへの対価
エージェントの行動における，意思決定コストに対する対価を決定する必要がある．これは，エージェン

有権者個人の 代理エージェント．すべての 有権者エージェン

トの出力する行動と，召集または受託により収集した投票権に依存する．
3電子情報通信学会論文誌 ’102/11 Vol. J85–D–II No. 11

意思決定コストを CD () とした場合に，一つ目の要素である出力した行動の種類に関するコストの評価としては，少なくとも以下のような関係がある．

おこなわれる．これは，有権者エージェントでの行動選択及び会議エージェントでの合意形成の積み重ねでCD (実行) >= CD (参加)> CD (委任) > CD (棄権)b ) 決議行動と投票権の保存
政策決定過程では，システム全体による意思決定がある．

(1)

一方，召集または受託により収集した投票権に関しては，単純には深さ方向に会議エージェントが存在する場合には，一般的には下位の合意形成が，決定しないと上位の合意形成を行うことができないと思われる．しかし ，システム内の全ての合意形成方式が，多数決などによるCD () ∝ (召集数＋受託数)(2)

場合などには，政策決定過程内における任意の時点での各エージェントの行動が変化を許すような運用も可とする．

能となりうる．

こうすることで，エージェント間の通信は意思決定と決定コストの制御の両面に同時に関係することに

ここで 提案しているシステムでは，2 種類のエージェントの処理においては「 投票権の保存 」が成りなる。

2. 3. 4 システムの運用a ) 通信の木構造
システム全体として意思決定を行う性質のため，委託および参加の通信構造は唯一の最上位エージェントをもつ木構造であり，途中でループすることには問題がある．これを避ける方法としては，例えば，最上位レベルからの深さを定義しながら，通信構造を生成す立っている．このため，棄権した有権者以外の投票数が最上位の会議エージェントにおいても，反映され，一票の格差が発生しない．
仮に，この保存規則を導入しないと，通信における木構造に柔軟性があるために，一票の格差は容易に増大してし まう．

2. 3. 5 E-Democracy 支援システムと他の民主政提案した，E-Democracy 支援システムは，図 4 にる方法などがある．
通信の木構造は，政策ごとに変化することが可能であるが，通常はある程度の時間維持するものと考えられる．なぜなら，各エージェントが常に熟考してい示すように，よく知られている民主政の形を含んでいる．ここで，選挙による議院の選択を，個人に対する委託であると考えられる。ては，意思決定コストが大きくなるので，現実的にはa)

エージェントごとにデフォルトの行動を設定することになるためである．現状の制度で，選挙を行うまで，c)

この構造が変化しないのはその一例と考えられる．

b)

図4

図34

通信の木構造様々な民主政a) 素朴な直接民主政, b) 議院民主政,c) 政党を中心とした議院民主政 [日本の現状]

a) は素朴な直接民主政で b) は議院民主政で，c) が政党を中心とした議院民主政で，現状をあらわしている．ただし ，b),c) では，投票権が保持されないので，しばしば，一票の格差が大きくなる．

論文／ E-Democracy におけるマルチエージェント計算

2. 3. 6 提案システムについての議論
階層の中間で現れる，会議エージェントの存在意義には，a) 会議エージェントは反対票を取り込めるので個々の投票よりも多くの投票権を収集できる，b)システム全体として一貫した政策セットを作り出すのに ついて，組織の観 点から 考えてみる．すると E-に役立つ，の二面がある。

計に重点を置いた，制度設計のアプローチであるとい本システムの提案には，まだ多くの議論すべき点などがあるが，ここでは列挙するにとど める．

を集めている [8]．ここでは，寺野ら [17] による，人口社会モデルの分類から，E-Democracy の位置付け

Democracy という課題は，組織発生というよりは組織構造を与えてそのパフォーマンスを測定する組織設える．
研究例としては，与えられた制度的構造の下でエー

1) 透明性と匿名性 (プライバシー) のバランス
2) エージェント毎のデフォルト 行動の設定(「教育」分野は○○氏に委託，「 経済」分野は××氏に委託など ）3) 有権者でないエージェントによる意思決定のア
ウトソーシングの可能性
2. 4 応 用 分 野

ジェントの活動が制度的条件を動かすことで大きく変E-Democracy 支援システムは，多数の有権者 (受益者) により，システム全体として何らかの意思決定を行うが，そのコストを削減したい場合に応用できる．
よって，国家や地方など の行政のみでなく，学会や学校の PTA の運営などにも適用し うる．

社会モデリングでは全体としての意思決定を行う点が化することの再現や [7]，”The Lake”として知られている社会的ジレンマを解消する方法 [18] や，公共分配規範のフリーライダーからの影響の社会構造に差異の明確化 [10] などがある．
多くの人口社会の研究でにおいて，エージェントは個々に具体的な行動を行うのに対して，E-Democracy特徴である．

3. 2 意思決定支援システム
一方，意思決定に関しては，既にグループウェアの分野において研究および 開発が進んでいる．グルー

E-Democracy 社会モデリング−意思決定におけ る人口社会−

プウェアは，共通の仕事や目的をもって働くユーザグ

E-Democracy 支援システムにおけるエージェントの振る舞いを，マルチエージェント計算の実験により中で特に，意思決定支援システムでは，討論や投票を推定するアプローチを E-Democracy 社会モデリングを支援する．

3.と呼ぶことにする．

E-Democracy 支援システムでは，必要に応じて複雑に作る必要があるが，E-Democracy 社会モデリングにおいては，KISS 原理 (Keep It Simple, Stupid) [3]の考えに沿って，できるだけ単純かつ貧弱なモデルの構築を志向する．
E-Democracy 社会モデリングを用いることで設計した制度における，システム全体および 個々のエージェントの受益を評価できる．そこで，与える制度をループを支援し，協同作業環境へのインタフェースを提供するコンピュータベースのシステムであり．このリアルタイムで行うことなどにより，合意形成の過程マルチエージェントによる合意形成の研究は，グループおよび個々のエージェントにとってより，好ましい合意を得ることが研究の主眼であり，グループとして好ましい政策選択 を行うための，プロトコルやユーザインタフェースなど を中心とした研究が中心である．
研究例としては，ユーザ毎のエージェントで決定した代替案の重要度に基づいて交渉することで，グループとして最も好ましい代替案を一つ得る [6]．投票方変化させて (構造変革アプローチ)，エージェントの活式と交渉方式を比較や [16], プロトコルの研究や [15]，動が間接的に制御されることを観察し，制度設計に役合意形成プロセスを重視したグループ意思決定支援シ立てることができる．

ステムの開発や [11]，異なる評価構造を持つ参加者間

E-Democracy 社会モデリングは，意思決定における人口社会であると位置付けられる．そこで，背景となる技術を概観し，それとの関係について述べる．
3. 1 人 口 社 会
人口社会は，マルチエージェントによるボトムアップな計算機実験であり，以前より複雑系として注目の合意形成支援法の提案と実装 [12] などがある．

3. 3 意思決定システムの人口社会による設計
高橋らによる研究 [9] では，多様な選考を持つエージェント集団における，合意形成のために個人の合理性を緩和する機構を導入すると，やがて少数の選考に集約されることなどが示されており，意思決定過程
5

電子情報通信学会論文誌 ’102/11 Vol. J85–D–II No. 11を社会とし て扱っている．E-Democracy 社会モデリ
ングでも，意思決定の人口社会を扱うが，ここでは制度設計を目的とする点が，上記の研究とは異なってくる．

a ) 態度 a の決定
Q 値の更新は rQ = 0.01 として，次式による．
Q(a(t)) = rQ (F (t) − F (t − 1))+ (1.0 − rQ )Q(a(t − 1))

そして，E-Democracy 支援システムの設計では，前節で述べたように市民の情報処理能力の不足や (エージェントの能力)，政策選択にかけられる時間的なコスト (意思決定コスト ) などに着目する点に特徴がある．
以上より，E-Democracy 社会モデリングという課
題は，マルチエージェント計算の分野において，従来

そして態度 a は，次式のように，r = 0.95 の確率で Q 値によるボルツマン分布を採用し，それ以外は一様乱数とする.

P (a) = r と異なる新たな研究課題となりうる．

4.

E-Democracy 社会モデリングの計算機実験−制度設計を目指して−(3)

exp(Q(a)/T )1+ (1 − r) )/T )
2exp(Q(aa(4)

このとき，温度 T = 0.3 とした．

b) 投 票 行 動
態度として投票を選んだら，投票行動のために政策選択肢から政策をひとつを選ぶ．

多数決投票による直接民主政によるにおいて，意選択肢から，選択政策 si (t) の決定するため，議案思決定コストとエージェントの人徳を考慮した，EDemocracy 社会モデ リング を行った．具体的には，nA (= 10) 個の有権者エージェント と，一つの会議エージェントを用いた．
4. 1 実験での処理手順
最初に，各エージェントの持つ財産を Fi (t)(i はエー
ジェントの ID) を 0 に初期化した (Fi(0) = 0)．
図 5 に示すように，議案ごとに，公示，政策決定過t に対する，受益 bi,c (t) を調べ，これに要する一定値のコスト CD (= 1) を意思決定コストとみなす．これに伴い，財産 Fi(t) が，更新される．

程，議決さらにエージェントの受益がの４動作を一まFi (t) = Fi(t − 1) − CD

(5)

次に，受益 bi,c (t) のエージェントに関する平均値を b̃c (t) とする．

b̃c (t) =b (t)i i,c(6)nAとめとし ，これが繰り返した．

そして，エージェントの性質を決める定数として人徳 v (0 <=v<= 1) を導入し，次式によりエージェントi の選択政策 si を決定する．

si (t) = arg max v b̃c (t) + (1.0 − v)bi,c (t)
c


(7)

図 5 2 種類のエージェント

つまり，人徳が大きいほど ，全エージェントの平均的

4. 1. 1 議案の生成
すべの議案の選択肢の数は nC = 3 とした．議案 tにおける i 番目のエージェントの選択肢 c に対する受益を bi,c (t) は，[-9, 9] の整数値の一様乱数により決定する．この受益 bi,c (t) は議案毎に，エージェントに還元される．
4. 1. 2 政策決定過程−有権者エージェントの行動決定−
エージェント は各議案毎に，強化学習により態度a(投票／棄権) を決定し．さらに，投票する場合には議案の政策選択肢からひとつを選ぶ．
6な受益を考慮し ，逆に人徳 v = 0 の場合には，完全に利己的である．

4. 1. 3 会議エージェントによる議決
今回は，単純な直接民主政における多数決をとしたので，議案 t の各選択肢に対する得票数を gc (t) は，gc (t) =δ(si (t) = c)(8)iであり，総得票数 G(t) は，G(t) =cgc (t)(9)

論文／ E-Democracy におけるマルチエージェント計算である．そして，議案 t に対する議決政策 S は，次式に従う．

10v=0.08S(t) = arg max gc (t)(10)c

なお，まったく投票がなされなかった場合 (∀cg(c) = 0)6v=0.5
4には，政策はランダムに選ばれるものとした．

4. 1. 4 受益の獲得
各エージェントは受益 bi,S (t) を受け取り，自身の財産を Fi (t) を更新する

Fi (t) = Fi(t − 1) + bi,S (t)v=1.0

20050010001500

図7

投票数の時間変化

0.00.2

2000(11)

このあと，次の新たな議案が生成される．

4. 2 実 験 結 果
今回の実験では，人徳 v の値を，[0.0, 1.0] の区間の区間で 0.1 刻みに変化させて，有権者エージェント

60005000
4000が，強化学習により行動を変化させる様子を調べた．
まず，図 6 に，決議回数 t に対する財産 Fi (t) をエー
ジェントについて平均した F (t)(=Fi (t)/nA ) 示
す. 人徳 v が高いほど ，平均財産が大きく増加することを示している．
i3000
2000
1000
02500

0.40.60.81.02000
図 8 人徳と平均受益の関係 (決議回数 t = 5000)

v=1.0

1500

v=0.5

以上より，計算機実験により，エージェントの人徳1000が高いほど，エージェントが強化学習により，投票をv=0.0500棄権する確率が高くなることで，システム全体として，議案ごとの平均的な受益を増大させ，結果として

00500

1000

1500

2000

財産を増加させている．
今回の計算機実験では，人徳 v が大きいほ うがよいという結論は得られる．しかし ，人徳 v はエージェ

図6

財産の時間変化

ント内のパラメータであり，これを制度設計によって操作することはできないので，残念ながら，制度設計このときのエージェントが強化学習によって獲得する，態度 ai の平均的な振る舞いを見るために，決議回数 t に対する総投票数 G(t) の移動平均 (30 回) ののレベルには到達していない．

5. ま とめ変化を図 8 でみる．すると，人徳が大きいほど 総投票

本論文では，民意反映の不足，政治活動資金の不足数が小さくなり，このために，システム全体としてのに着目し ，その解決には，現在より直接民主政に近意思決定コストが削減されることがわかる．

く，意思決定コストの制御を考慮した制度が必要であ

つぎに，決議回数 t = 5000 における，人徳と平均ると考えた．これらの要請を考慮した，柔軟性の高い受益の関係を図 8 に示した．すると，人徳 v が増え

E-Democracy 支援システムを提案し ，従来の民主政るほど ，平均受益 F も増えることがわかる．

度と比較した．次に，人工社会や意思決定支援など の7電子情報通信学会論文誌 ’102/11 Vol. J85–D–II No. 11

従来技術から見て，E-Democracy という課題がマル[9] 高橋正浩, 生田目章. 個々の非合理性に基づくマルチエージェ

チエージェント技術においてもが興味深いことを述べントの合意形成法. 電子情報通信学会論文誌, Vol. J82-D-I,た．最後に，実際に意思決定コストを考慮した複数のNo. 8, pp. 1093–1101, 1999.
[10] 倉橋節也, 寺野隆雄. エージェントシミュレーションによる共強化学習による有権者エージェントによる，直接民主同分配規範モデル. 電子情報通信学会論文誌 , Vol. J84-D1,政の計算機実験をおこなった．すると，人徳が高いほど 投票を棄権する確率が高くなることで，意思決定コ

No. 8, pp. 1160–1168, 2001.
[11] 加藤直孝, 中條雅庸, 國藤進. 合意形成プ ロセスを重視したグループ意思決定支援システムの開発. 情報処理学会論文誌,ストが低減され，平均的な受益を増大することを示した．

Vol. 38, No. 12, pp. 2629–2639, 1997.
[12] 加藤直孝, 國藤進. 異なる評価構造を持つ参加者間の合意形成支援法の提案と実装. 情報処理学会論文誌, Vol. 39, No. 10,以上のよ うに，本論文では ，E-Democracy に対する，マルチエージェント 技術の適用について，E-Democracy 支援システムと E-Democracy 社会モデ
リング の２ つの 面から アプ ロ ーチすることで ，EDemocracy におけるマルチエージェント 技術の可能性を示すことを試みた．個々の議論には不十分な点もあり，計算機実験ではまだ制度設計になっていないが，読者の役に立てば幸いである．

pp. 2927–2936, 1998.
[13] 朝尾直太. 間接民主制（代議制民主主義）の意思決定ルール −公共選択論からのアプローチ− . http:// kappazaka.com/

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[14]

イアン・バッジ著 杉田敦〔ほか〕訳. 直接民主政の挑戦 −電子ネットワークが政治を変える− . 新曜社, 2000.

[15] 北村泰彦, 横尾真桑原和宏. マルチエージェント合意形成のための回覧板プロトコル. 電子情報通信学会人工知能と知識処理研究会資料, 第 AI95-19 巻, 1995.

今後の E-Democracy 社会モデリングのシミュレー
ションでは，意思決定コストの制御や，会議エージェ[16] 柳澤洋, 村上国男. マルチエージェントシステムの合意形成方
式. 情報処理学会論文誌 , Vol. 36, No. 6, pp. 1387–1395,

1995.

ントの合意形成方法など の制度を変化が，システム全[17] 寺野隆雄, 倉橋節也. エ ージェン ト シミュレ ーションと 人

体の受益に与える影響を調べて制度設計に発展させ

工社会・人工経済. 人工知能学会誌, Vol. 15, No. 6, pp.

たい．さらに将来的には，企業などの利益集団もエージェントとしモデル化することで，政治不信の大きな

966–973, 2000.
[18] 山下倫央, 鈴木恵二, 大内東. Iterated multiple lake gameにおける社会的ジレン マに対するプレ イヤー群の挙動に関原因となっている政治献金など の メカニズムを解析する考察. 計測自動制御学会論文集, Vol. 36, No. 2, pp.

し，制度設計の段階でそれらの問題に対処できる，よ195–203, 2000.
（ 平成 14 年 8 月 30 日受付）

り有用な技術として発展することを期待している．
文[1] RMITBUSINESS.

献Electronicdemocracy

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山川[2] http://www.vote.co.jp/.
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電子政府と 民主主義に 関

す る ア ン ケ ー ト − 電 子 政 府 に よ る e-democracy の可 能 性− .

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[8] 有馬淳. 複雑系としてのエージェント社会. 人工知能学会誌,
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宏 （ 正員）昭 62 東京理科大学・理・物理卒．平 1 東大・理・物理修士課程修了. 平 4 東大・工・電子博士課程修了．同年に（ 株）富士通研究所入社．強化学習，ニューラルネットワーク，認知アーキテクチャ，データ分析など の情報処理分野の研究に従事．現在，(株) 富士通研究所Ｉ
Ｔコア研究所グリッド ＆バイオ研究部，電子情報通信学会，日本神経回路学会，日本ロボット学会会，人工知能学会員．