ゲーミングを活用したエージェントベースモデル理解の方法論の提案後藤裕介（岩手県立大学），杉本陽拓（早稲田大学），高橋真吾（早稲田大学）
start
end
Does the agent have the skill?
query
Are agents available?
fetch a task
learn
perform a task
Are there tasks to be performed?
Yes
YesNo
No
Yes
skip a turn
No
Novice Veteran Supervisor TaskToBePerformed PerformedTask
teachlearn / skill ++
query
query
learn / skill++ teach
[veterans have the skill]
[nobody has the skill ]
alt
available performing
awaitingabsence
when (y > 0) [t++] / y--when (y = 0) [t++] / x--
[fetch task] / initialize x and y
Note:(1) time_to_perform _task: x(2) time_to_query : y(3) time_to_become_available: z(4) time: t
when (x = 0) [learning ] / skill++
[query] / initialize z
when (z > 0) [t++] / z--
when (z = 0) [teach]
when (prob_of_absence) [be_absent ]
when (t = end_of_turn)
+be_absent(in prob _of_absence)+learn ()+query ()+perfom _task()+teach()+forget ()
+skill-prob_of_absence+time_to_perform _task+time_to_query+time_to_become_available
Agent NoviceVeteran
+agent+manager+supervisor+task
Organization
+teach()+time_to_become_available
Supervisor
+resign(in prob_of_resignation )+hire()
-prob_of_resignationManager +how_difficult_to_perform
Task
TaskToBePerformed
PerformedTask
+generate_task(in time_to_appear )-time_to_appear
TaskGenerator
Available
Performing
Awaiting
Absence
1. 研究背景・目的
複雑な現実 複雑なABMモデル化
理解・受容が困難カードゲーム
分析結果体験を通じた理解・受容
(1) 代替案効果予測(2) ミクロ -マクロ・ダイナミクス理解
？
ABMからカードゲームを作るための系統的な手順・手引きの提案
2. 提案方法論
（1）理解させたいストーリーの記述
シナリオ分析の知見
理解させたいメカニズム抽出
メカニズムを記述したストーリー
(1) 関連主体・変数・行動(2) 変数間・行動間定性的関係
（2）要素化すべき主体・変数・行動の抽出・整理
捨象・簡単化
(1) 関連主体・変数・行動(2) 変数間・行動間定性的関係(3) エージェントの目的
整理されたストーリー
メカニズムを記述したストーリー
（3）中間記述言語によるABMの記述
UML文法を用いた記述
整理されたストーリー
ABM - カードゲーム間の橋渡しに必要な側面の記述
(1) 主体・変数・行動の静的構造(2) 状態・役割間の動的な関係性(3) モデルの流れ
（4）中間記述言語からカードゲームモデルへの変換
カードゲームの言語で記述
カードゲームモデル
ABM - カードゲーム間の橋渡しに必要な側面の記述
(1) 各クラスをプレイヤとディーラーに割当(2) 状態・役割間の動的関係性をカードの 増減・移動・変化により表現(3)ABMの流れをゲームの流れとして表現
（5）カードゲームの生成
世界観の設定カードゲームモデル
具体的なルール(1) プレイヤ数(2) 使用カードの種類・枚数(3) プレイヤの行動順序・制約・効果(4) ゲームの目的など
3. 設計したゲーム例
Player D
Player BPlayer A
Table
query
teachlearn
skill
Player�s hand
performed tasks
fetched task
perform_tasktask
forgetgenerate_task
be_absent
resignPlayer�s goal: to increase performed tasks on the table.
resignation & absence
fetch_task
Talon skills
Player C
（6）ゲームのプレイ＆ディブリーフィング
ABM：サポート業務組織におけるタスク割当と教育システムの設計カードゲーム：ゾンビ退治ゲーム
SSI2013(2013年 11月18日～20日 滋賀 ) GS7社会システム -3にて発表本発表は以下の研究に基づいている．Goto, Takizawa and Takahashi: Hybrid Approach of Agent-based and Gaming Simulations for Stakeholder Accreditation, Proc. of the 4th World Congress on Social Simulation (2012)
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