社会シミュレーションにおけるLLMを用いたエージェント意思決定の実装手法の構想

Abstract

社会シミュレーションでは，エージェントの意思決定が設計者の定めた固定的なルールで記述されることが多く，多様な意思決定を表現するには限界がある．そこで，大規模言語モデル（LLM）をエージェントの意思決定に用いることで，状況に応じた意思決定の再現を目指す．本研究では，エージェントベースモデリング（ABM）基盤であるSOARS Toolkitの構造の中に，意思決定としてLLMを組み込む点に着目する．また，エージェントの状態をプロンプトへ変換する方法と，LLMの出力を基盤上の行動として処理する方法を設計・実装し，様々な観点から評価する．これにより，LLMを用いた社会シミュレーションを構築しやすくなることが期待される．

BibTeX

@misc{松崎隼士2026, title = {社会シミュレーションにおけるLLMを用いたエージェント意思決定の実装手法の構想}, author = {松崎隼士 and 原田拓弥}, howpublished = {計測自動制御学会システム・情報部門社会システム部会第40回社会システム部会研究会}, year = {2026}, month = {09}, address = {神奈川県} }