マルチエージェントシミュレーション入門

岩手県立大学リスキリング講座デジタル技術活用人材養成講座 マルチエージェント シミュレーション入門 安藤 圭祐

安藤 圭祐（あんどう けいすけ） 経営情報科学博士 岩手県立大学 ソフトウェア情報学部講師 愛知県瀬戸市出身 専門： マルチエージェントシステム 趣味： プログラミング・飲食店開拓・ イラスト作成・料理 マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 2

経歴 2015–2017 愛知工業大学情報科学部分散人工知能研究室に所属 2015年に人狼知能大会決勝に進出 企業でシステムエンジニアとして勤務、メインフレームの オープン化、性能改善、DB設計などに従事 愛知工業大学大学院 情報科学研究科に進学、研究を再開 2025年にレスキューシミュレーション世界大会優勝 2017–2020 2020–2026 2026– 岩手県立大学ソフトウェア情報学部講師として着任 マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 3

安藤の研究テーマ よいチームワークをどのようにしたら作れるか？ どのようにしたらみんなで⽬標を達成できるか？ ⽬標 ⼈と⼈ ⼈とAI マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 AIとAI 4

エージェント（agent） 思考 ⾃律的に⾏動を決定 知覚 ⾏動 エージェント ⼈‧ロボット‧システムの⼀部 マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 環境 5

人工知能（AI: Artificial Intelligence） 実現 ⼈の知能 ⼈はどのように 物事を捉えたり 考えたりしているか？ 計算機科学の世界 どのようにしたら ⼈間の知性を 表現できるか？ この両⽅について考える研究 マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 6

AIエージェントとこの講座におけるエージェント AIエージェント （Agentic AI） この講座における エージェント さまざまなタスクを 基本単独で解決 ⼈の代わりに タスクを遂⾏ してくれる「代理⼈」 特定のタスクを解決 複雑なタスクは協⼒して解決 作⽤するもの ⼼の単純なプロセスを おこなうもの* *Minsky, 1990 マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 7

マルチエージェントシステム 複数の（マルチ） エージェント 相互作⽤ 知覚 ⾏動 環境 マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 8

エージェント間の相互作用 Alice Bobから⾒た環境 Bob エージェントも ほかのエージェント から⾒れば 環境の⼀部 Aliceから⾒た環境 Aliceがりんごを取る Bobの認識が更新される マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 9

マルチエージェントシミュレーション 現実世界 仮想世界 マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 個々の要素を プログラム化 各要素の振る舞いの 組み合わせから 対象を計算機上で再現 10

マルチエージェントシミュレーションの利点 要素や属性を変更しやすい 要素の状態を追跡できる システム全体を数式化するよりも柔軟 マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 11

マルチエージェントシミュレーションと可能世界 実世界 モデル化 シミュレーション さまざまな条件で実⾏ 将来 （わからない） マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 多数の可能世界 12

マルチエージェントシミュレーションの位置づけ 実世界の将来 可能世界 含まれる ことを期待 対象問題の対策検討や原因追及の⼟台として シミュレーションを利⽤可能 予測が困難な社会現象に対して積極的に利⽤されている マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 13

代表的な研究事例：COVID-19の対策 どのようにしたら感染拡⼤を防げるか？ 感染者 学校 感染可能な⼈ 職場 電⾞ 移動や ⼈⼝分布を モデルに導⼊ 家庭 感染者や医療リソースの推移について150⽇分を予測 *Castro, 2022 マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 14

安藤の研究対象 災害救助 交通事故 ⼈狼ゲーム サッカー マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 15

ロボカップレスキューシミュレーション マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 16

人狼知能 マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 17

交通シミュレーション マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 18

ロボカップサッカーシミュレーション マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 19

ロボカップレスキューシミュレーションの設定 建物の倒壊 道路の通⾏不能 市⺠の負傷‧埋没 災害救助問題 救助部隊はどのように活動すると 多くの市⺠を救出できるか？ マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 20

救助部隊エージェント 救助部隊 判断 災害環境 視界の外の 情報は通信のみ 視覚‧通信情報 環境 移動‧救助‧通信 マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 21

災害救助問題の難しさ 異なる役割 （多⽬的） 観測範囲の限定 状況の時間的変化 ⾏動の時間制約 （動的環境） （リアルタイム性） マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 通信ノイズ （情報の不確実性） 多くの問題の 性質を考慮した 戦略が必要 22

救助部隊エージェントの役割と協調の必要性 ⼟⽊隊 消防隊 救急隊 道路啓開 負傷者の救出 避難所への搬送 互いの役割を意識した連携が重要 マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 23

救助戦略の開発 救助戦略 災害シナリオ （地図） シミュレーション 評価 （救助⼈数） 評価が⾼くなるように 救助戦略を⾒直す マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 24

救助戦略開発における技術的課題 タスク割り当て 経路探索 どの救助部隊がどの どのような経路で 負傷者を救助するか？ 負傷者の元へ向かうか？ ほか、グループ形成‧情報収集‧情報共有（通信）など マルチエージェントシミュレーション入門 2026年10月23日 25