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title: マルチエージェントシミュレーション入門
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author: [Keisuke ANDO](https://docswell.com/user/NONONOexe)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 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」のイントロダクションとして使用した資料です。
published: October 23, 26
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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


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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
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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
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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
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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
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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
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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
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# Page. 8

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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
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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
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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
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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
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# Page. 12

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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
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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
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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
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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
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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
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# Page. 17

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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
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# Page. 18

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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
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# Page. 19

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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
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# Page. 20

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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
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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
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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
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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
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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
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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
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