図 ４.24 総人数による不寛容度の分布の違い
図 ４.25 総人数による被協力率の違い
図 ４.26 総人数による不寛容度の分布の違い （β＝６）
図 ４.27 総人数による被協力率の違い （β＝６）
図
4.24
（β＝5）の横軸が総人数，縦軸が総人数による不寛容度の分布，図4.24
が 示すように，総人数が多くて500
人でも，参加コストが少し大きくても（図4.26，β
＝6）完全寛容（𝑘＝1）に支配され，他の𝑘と共存しない．図
4.25
と図4.27
より，総 人数が50
から500
までの場合，総人数と関係なく協力が行われていることがわかる．総人数が多くてもモデル
2
のような模倣の仕方では，様々な種類のｋがモデル1
と 比べて長くいられる．そうすると多様な模倣対象がいる中で，交流ゲームで高い利得 を得られやすい低い𝑘を持つエージェントが増え，その中で一番高い利得が得られる 可能性がある𝑘＝1のエージェントが最終的には一番多くいることになる．4.3.4 交流・包摂ゲーム回数の影響
図
4.28
が示すように，包摂ゲームのみ（横軸=0の点）では，弱者はまったく協力 されず，どのエージェントも協力行動をせず，間接互恵が成立していない．交流ゲー ムの回数が1，包摂ゲームの回数が７未満，つまり交流ゲームの回数が少なすぎなけ
れば，協力が起きる．図 ４.28 ゲーム回数の比による弱者被協力率の違い
協力に影響しないパラメータ
本研究では，以下のパラメータについても観察したが，協力に影響を及ぼさないこ とが分かった．そのパラメータは，経験スコア𝑒の変化量，イメージスコア𝑖の変化量，
利得
𝑝
の変化量，経験スコアがどの程度反映されるかを決めるパラメータ𝛼
及び，記憶 できるステップ数である．参加確率は不寛容度𝑘と連動して，𝑘が小さいほど参加確率が高く，𝑘が大きいほど 参加確率が低い．交流ゲームには経験スコア
𝑒
やイメージスコア𝑖
や利得と関係なく，協力される比率 0 .0 0 .1 0 .2 0 .3 0 .4 0 .5 0 .6
交流ゲームの回 包摂ゲームの回
𝑘が小さければ交流ゲームに参加する．そして，交流ゲームで出会った人は𝑘が低い可
能性が大きい．包摂ゲームで𝑘が高い人と出会っても，交流ゲームの回数が多いので，模倣をするときは小さな𝑘をまた模倣する可能性が大きい．交流ゲームに参加してい る𝑘が低い人たちはよく協力をし，𝑒の変化量と関係なく𝑒が相対的に高い．交流ゲー ムでは𝑘が低い同士が協力しあうことになる．包摂ゲームが終わったあとに𝑘の模倣を するので，交流ゲームであった人数が多いことから，低い
𝑘
を模倣する確率が高い．包摂ゲームで
𝑖
と利得𝑝
が変わっても，会った人の中で𝑘
が低い人が多いことは変わら ない．つまり，参加確率によってどのような
k
の人に会うかがおおよそ決まり，模倣の対 象が決まる．よって，経験スコア𝑒の変化量，イメージスコア𝑖の変化量，利得𝑝の変化 量は協力に影響しない．議論
本章は，結果から得られたモデルに対する考察を述べ，現実の例を挙げその例がな ぜそうなっているのかの理由を解明する．さらに，制度設計のヒントを提示する．
ドキュメント内
JAIST Repository: 高齢者に代表される弱者を包摂するコミュニティ形成のマルチエージェントシミュレーション
(ページ 46-50)