LLMに基づいたエージェントモデルのMASSへの導入

抄録

大規模言語モデル（LLM）と連携動作可能なエージェントを構築し、様々な知的システムに応用する試みが活発である。本稿では、LLMを活用し構築するエージェントモデルをマルチエージェント社会シミュレーション（MASS）に組み込む試みについて述べる。従来、MASSの実装においては、対象とする社会環境で活動する人間の行動を模擬するための、計算モデルの構築方法が課題であった。多種多様な人々の個々の特徴を抽出し、再現するためのモデルの構築は、実装コストも含めて困難があった。筆者らは、一種の集合知であるLLMから、多種多様かつ尤もらしい行動の特性を生成し、周辺環境に応じた意思決定を実現するための一方法を提案する。提案手法に基づくエージェントを組み込んだ人流シミュレーションを構築し、その挙動の妥当性を検証する。