本記事では、LLMを用いた社会シミュレーションの方法に関する研究を紹介します。仮想エージェントに社会的なふるまいを与え、さまざまな活動を再現しようとする試みです。
従来の調査手法に比べて、柔軟かつ大規模に人間行動を観察できる可能性があります。仕組みとその検証内容を踏まえながら、各々の設計に役立つ視点を探ります。
背景
人がどう動くかを理解したいとき、アンケートやインタビュー、現場での観察などが主な手段になりがちです。ただ、そうした方法には手間がかかるうえ、集められる情報にも限りがあります。
そうした中で注目されてきたのが、人間のふるまいをコンピュータ上で再現してみる「シミュレーション」という考え方です。たとえば、人に見立てたエージェントにあるルールを与え、その集まりがどんな動きを見せるかを観察することで、現実の集団行動を読み解くヒントが得られます。
最近ではLLMの進化によって、エージェントがより柔軟に考え、現実に近いふるまいを再現できるようになってきました。ただ、いくら高性能になっても、仮想世界での動きが本当に現実と重なるのかどうかには、慎重な検証が必要です。
そこで今回紹介する研究では、次のような問いに向き合っています。
- 仮想のシミュレーションと現実社会をどうつなげるか
- エージェントの行動を、実在する人とどこまで対応させられるか
- 複数のシナリオがどう影響し合うかを、現実と一致させられるか
- 集団のふるまいが現実の人々の傾向と合っているかどうか
こうした課題に正面から取り組むために、研究チームは特別なシミュレーション環境をつくりました。1000万人規模の実際のユーザーデータを土台とし、政治、ニュース、経済といった分野でのシミュレーションを通じて、その有効性が確かめられました。現実とのズレを最小限におさえる設計がなされています。
以下で詳しく紹介します。
