AI-POWERED COLLECTIVE INTELLIGENCE
協調する知性を、
社会のあらゆる場所へ。
合意形成、自動交渉、メカニズムデザインから社会シミュレーションまで。理論の探求と実社会での応用を通じて、人とAIの集団的知性を研究します。
Agent-based Crowd Decision Support
群衆の意思決定支援をエージェント技術によって支援します。これまで、CollagreeやD-agreeというシステムを研究開発し、実世界で使われています。これを発展させ、現状のCRESTプロジェクトでは、新しい形の民主主義プラットフォームを研究しています。
Automated Negotiating Agents
自動的に交渉を行うエージェントに関する研究です。交渉とは何かという根本的課題に基づいた交渉理論の探究や交渉モデルの設計、モデルに基づく自動交渉エージェントの実装を行います。
Computational Mechanism Design
真実申告が最良となるメカニズムの理論設計を行います。ゲーム理論やミクロ経済学を用いて社会制度（メカニズム）を設計しますが、特に、情報学の観点から新しいメカニズムを設計したり、古典的な理論の課題を明確にし解決します。
Industrial Application with AI technologies
産業連携活動を広く行なっており、産業における課題を高度的に解決するソフトウェアを研究開発します。最近は特に深層学習を用いた取り組みを行っています。
Argumentation Theory
エージェント間の論理的な議論に関する数理理論的研究です。既存の議論の論理にとどまらず、議論の影響による受理可能性などを含め、実際の議論への応用を考え研究を進めています。
Multiagent Simulation
大規模な社会システムのシミュレーションをマルチエージェントによって実現します。ミクロレベルの活動モデルの集合による大規模シミュレーションを実現します。社会システムと物理システムの連携を多段レイヤー構造にすることで、さらに統一的な総合シミュレーションも目指しています。
Multiagent DRL for Cooperation
複数の主体が本質的に優位性を発揮できるのは適切な協調が実現でき、3人よれば文殊の知恵のような協調できる場合です。そのような協調の創発を研究するために、現在、マルチエージェント深層強化学習に取り組んでいます。
Decision Making, Group Decision Making and Consensus
人間の意思決定、集団の意思決定、合意形成についての研究とその支援の方法についての研究開発を行います。特にソーシャルネットワークや群衆(Crowd)に注目しますが、個々の人の好みや意見をどうのように推定・抽出するかという課題にもチャレンジします。
LLM × Multiagent
大規模言語モデルを方策や議論参加者とするマルチエージェント交渉・議論・シミュレーション。多様なエージェントの相互作用を通じて、協調する知性を探ります。