協力ゲームHanabiは，暗黙の意図伝達を手がかりとする協調行動の分析に適した題材である．近年, 異なるふるまいをする複数のHanabiエージェントを作成し，人と協力プレイさせた結果を比較することで人の協調行動を分析する研究が行われている．しかしながら，このような手法は実験コストの大きさや人の内的状態が直接観察できないといった問題がある．これらの問題の解決法として，人のふるまいを再現するために用いられる認知アーキテクチャ上で作成したモデルを使い，シミュレーションを行う方法が挙げられる．本研究においては，認知アーキテクチャACT-Rを用いてリスクのある行動を選択肢として持つモデルとそうでないモデルを用いてHanabiゲームのシミュレートを行った．その結果，1ゲーム当たりの使用時間について人のHanabiゲームと類似した変化がみられた．また，リスクのある行動を選択肢として持つことは得点を向上させるための学習効率を低下させること，および行動決定のための時間を大きくすることが示唆された．さらに，Hanabiプレイにおいて，記憶の検索が行動決定のための時間を長くする一因であることが分かった．
