[4R3-OS-8b] AIとデモクラシー

[4R3-OS-8b-04] 小集団における創発的意見と意思決定過程の強化学習による最適化

〇椎久 翔太^1,2、竹内 勇剛¹ (1. 静岡大学、2. マックス・プランク経験美学研究所)

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キーワード：意思決定、意見の創発、マルチエージェントシステム、MCGDM、小集団

一般に小集団における意思決定過程では，成員それぞれに自分の意見や考えを明示的に表明できる機会が多くあり，その分，多数決による採決や一部の特定の人物に最終的な決定を委任することが多い大集団での場合と比較して，成員による妥協や新たなアイディアの提案など複雑かつ創発的な相互作用が生じている可能性がある．ところがこのような小集団で多く観察される成員による妥協や新たなアイディアの提案といった創造的な側面を含む相互作用系は今日まであまり注目されてきていない．そのため，小集団における意思決定後の各成員が得られた結論に基づく事項に対してどのような態度や行動を示すのかについての予測は困難である．本研究は，小集団の意思決定の過程において個々の成員がその過程での相互作用とその結果に対する満足度を変数として，それを報酬系に組み込んだ強化学習モデルの構築を通して，各成員がその集団が得た結論に対してポジティブな態度で受け入れ，同時に意思決定に際して結論に至るまでに要する時間を短縮させる効果を与えることを明らかにした．