LLMによる価格交渉シミュレーションにおけるアンカリング効果の検証

大規模言語モデル（LLM）は人間に近い高度な言語生成能力を獲得しており[1]，LLMが人間に代わる被験者として認知バイアスを再現できるかという研究が認知科学や行動経済学において行われている[2]．認知バイアスとは，人間の情報処理が個人的な経験や思考の癖，または外的要因によって歪む現象を指し，非合理的な意思決定の背景として広く研究されてきた[3]．その中でもアンカリング効果は，初期に提示された情報（アンカー）がその後の判断に大きな影響を与える現象であり，価格交渉のような現実的な意思決定場面でもその有効性が確認されている[4]．例えば，売り手がアンカリング効果を活用するというのは，合意価格が引き上がることを狙って最初に目標価格より高い価格を提示することで買い手の認知を歪めることを指す．近年，LLMがこうした認知バイアスを再現できるかを検証する研究が進展している．Suriら[2]の研究では，LLMがアンカリング効果を含む人間の認知バイアスを再現することを示した．しかし，Suriらの研究は実験設定が非日常的であり，LLMがアンカリング効果に関する文献を訓練データからそのまま参照した可能性（ショートカット）が否定できず，日常的な意思決定場面における再現性には疑問が残る．一方，Xiaら[5]は，日常的な意思決定場面である価格交渉をLLMでシミュレーションし，買い手がアンカリング効果を利用して合意価格を下げ，利益を向上させる現象が再現されることを示した．しかし，Xiaらの研究ではアンカーの設定に自由度がなく，モデルが多様な交渉状況でどのように振る舞うかについての一般化は困難である．さらに，交渉は客観的指標のみで評価されており，満足度などの主観的指標による分析は欠けている．以上を踏まえ本研究では，図1のように，LLMを用いた価格交渉シミュレーションにおいてアンカーの自由度を高め，多様な交渉状況を想定した実験環境を設計する．また，交渉を客観的指標だけでなく，満足度という主観的指標においても評価し，LLMが人間のようなアンカリング効果を再現するのかどうか，多面的に検証することを目指す．GPT-4o，GPT-4，Llama-3-70Bを用いて価格交渉シミュレーションを行った結果は，モデルごとに程度の差はあるが，人間を対象とする心理学や行動経済学の知見と概ね一致し，LLMが表面的な結果だけに捉われず心理的な面においてもアンカリング効果を再現できることが明らかになった．.