実験心理学や行動経済学において、人間実験の代替としてLLMの活用が注目されている。LLMは事前学習された膨大なテキストデータを基に多様な言語処理タスクを実行でき、プロンプトを通じて特定の行動やペルソナを付与できる特徴を持つ。本研究では、最後通牒ゲームとその派生実験を通じてLLMシミュレーションの可能性を検証した。AutoGenを用いた実験環境で、「最後通牒ゲーム」「独裁者ゲーム」「匿名の独裁者ゲーム」「提案者がプログラムかエージェントか異なる設定の最後通牒ゲーム」の4つの実験を実施し、各エージェントの決定とその理由を分析した。結果として、LLMは独裁者ゲームにおける提案額の低下や、提案者がプログラムである場合の受け入れ確率の上昇など、人間の行動パターンの多くを再現できた。一方で、匿名の独裁者ゲームではペルソナごとに結果が異なり、匿名性への言及も少ないなど、相違点も見られた。本研究は、LLMが倫理的制約のある実験や大規模な実験の予備実験に活用できる可能性を示唆している。
