マルチエージェントのための行動科学：実験経済学からのアプローチ /西野成昭 花木伸行

≪商品情報≫

著者名：西野成昭、花木伸行
出版社名：コロナ社
発行年月：2021年04月
判型：Ａ５
ISBN：9784339028164


≪内容情報≫

【本書の特徴】
本書は，実験経済学のアプローチを基にした，マルチエージェントシミュレーションにおける意思決定主体の行動モデル構築に関する教科書である。いくつかの章では，実験を経験しながら学べるように配慮した。さらに，実験と同じ状況のシミュレーションを，NetLogoを用いて読者自身がプログラミングできるように丁寧に解説。
社会経済システムのマルチエージェントシミュレーションを行う際，どのように行動モデルを構築するかは，常に頭を悩ませる問題である。一方，実験経済学では，人間を被験者として，その意思決定を実験室で観察・分析を行う経済実験という方法論が確立されている。本書は，実験経済学の観点から，そのような問題に正面から立ち向かう，これまでになかった新しい教科書である。

【読者対象】
入門レベルのミクロ経済学やゲーム理論の知識をもつ，理工系および社会科学系の学生。

【各章について】
本書は，「市場」と「ゲーム」の2つのタイプに分けて書かれており，2～5章が市場タイプ，6～8章がゲームタイプの内容になっている。
1章では，マルチエージェントシミュレーションにおける行動モデルを構築するにあたり，なぜ実験経済学のアプローチに基づくのかを説明する。
2章では，ダブルオークション形式の市場実験を紹介し，次いで3章では2章の実験に対応した単純な行動モデル（ゼロ知能エージェントモデル）を構築し，シミュレーション結果と実験結果の比較を行う。
4章では，複数期間に渡って取引される資産市場実験と，それに対応できるように3章のゼロ知能エージェントモデルを発展させた行動モデルを構築する。
5章では，複数期間に渡って資産の価格を予測する実験を紹介し，その結果を上手く再現できるHeuristics Switching モデルという行動モデルについて説明する。
6章では，美人投票ゲームと，その実験結果の特徴を再現できるレベルKモデルと認知階層モデルを紹介。
7章では，公共財ゲームの実験を紹介し，続く8章では，同ゲームにおける学習エージェントのモデルを構築し，学習プロセスの違いが結果に与える影響を学ぶ。
9章では，被験者とエージェントの対戦を通じて人間の振舞いを理解する試みなど，両分野の融合的なアプローチをまとめた。
10章では，実験経済学について概説する。そして11章では，まとめとして，マルチエージェントの問題の所在やその構成について再検討を行い，今後への期待を述べて本書を締めくくる。

【著者からのメッセージ】
世界的に見ても，実験経済学とマルチエージェントの両分野を融合的にまとめた教科書は未だなく，画期的な教科書だと思います。本書がきっかけとなり，理工系のエージェントシミュレーションを学習している読者が経済実験の方法を採用したり，一方で，経済学などの社会科学系の学問を学ぶ読者がエージェントシミュレーションを用いるようになるなど，両分野の結びつきが進むことは，この上ない喜