本講義では,複雑な社会課題を理解し,解決するための方法論について解説する。具体的には,ゲーム理論,メカニズムデザイン,複雑ネットワーク分析,マルチエージェントシミュレーションなどの人間の心理や行動を扱う理論と方法,さらには社会課題の解決に有用な人工知能(AI)技術について解説する。
社会システムのモデリングから施策や制度の設計および評価,という社会システムデザインに関する一連のプロセスについて理解することが本講義のねらいである。
本講義を履修することによって次の能力を修得する。
1) 社会システムデザインに関する理論で用いられる基礎的な概念を他者に説明することができる。
2) 社会システムにおける問題状況の例を数理的にモデリング・分析・設計することができる。
3) 社会システムデザインの一連のプロセスについて他者に説明することができる。
✔ 該当する | 実務経験と講義内容との関連(又は実践的教育内容) |
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担当教員は、実務において数理技術を用いた社会課題の解決を行っている。 本講義では、実際の課題解決プロセスの事例を紹介する。 |
システムアプローチ,人工知能,ゲーム理論,メカニズムデザイン,ネットワーク分析,社会シミュレーション,数理最適化
✔ 専門力 | 教養力 | ✔ コミュニケーション力 | ✔ 展開力(探究力又は設定力) | ✔ 展開力(実践力又は解決力) |
各テーマごと(1回~3回を1セット)の授業を使う。
講義を通じて学んだことを講義中に演習を行いレポートとして提出する。
この科目は、人数超過の場合には抽選を実施します。初回の授業に必ず出席するようにしてください。
授業計画 | 課題 | |
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第1回 | 講義概要の説明 | 本講義の学習項目を整理する。 |
第2回 | 社会システムの考え方 | 社会システムの基本概念を説明する。 |
第3回 | 意思決定状況の記述1 | ゲーム理論の役割を説明する。 |
第4回 | 意思決定状況の記述2 | 意思決定状況をモデル化する。 |
第5回 | 人工知能の応用研究1 | ゲーム理論を用いたAIを理解する。 |
第6回 | 社会ネットワーク分析1 | 社会ネットワークを記述するために必要なグラフ理論の基礎概念を説明する。 |
第7回 | 社会ネットワーク分析2 | 複雑ネットワークの定義とその性質について説明する。 |
第8回 | 人工知能の応用研究2 | 意思決定モデルを用いたAIを理解する。 |
第9回 | 社会システムの施策設計1 | メカニズムデザインの役割を説明する。 |
第10回 | 社会システムの施策設計2 | メカニズムデザインの応用例を理解し説明する。 |
第11回 | 人工知能の応用研究3 | 社会ネットワークを分析するためのAIを理解する |
第12回 | 社会システムの施策評価1 | 社会シミュレーションの役割を説明できる。 |
第13回 | 社会システムの施策評価2 | シミュレーション結果の分析方法を説明できる。 |
第14回 | 期末試験 | 合格基準を達成する |
学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
なし
猪原健弘,「合理性と柔軟性-競争と社会の非合理戦略I」,勁草書房,2002年
猪原健弘,「感情と認識-競争と社会の非合理戦略II」,勁草書房,2002年
高橋真吾,「システム学の基礎」,培風館,2007年
横尾真,「オークション理論の基礎―ゲーム理論と情報科学の先端領域」,東京電機大学出版局,2006年
増田直紀,今野紀雄,「複雑ネットワークの科学」,産業図書,2005年
穴井宏和,斉藤努,「今日から使える!組合せ最適化(離散問題ガイドブック)」 講談社,2015年
高橋真吾,後藤裕介,大堀耕太郎,「社会システムモデリング」共立出版,2022年
達成度評価(最終試験:80%)と講義中に行う演習(20%)による。
なし
大堀耕太郎(おおほりこうたろう)、ohori.k.aa[at]m.titech.ac.jp
社会的課題への取り組みに役立つ様々な数理的アプローチがあることを知って欲しい。
当講義は理学の内容を含む。
この科目は、人数超過の場合には抽選を実施します。初回の授業に必ず出席するようにしてください。