第 8 章 結論
8.2 今後の課題
本研究では人間をモデル化したエージェントを用いたMASにおいて，人間組織を模 擬した組織行動を実施するための方法について検討し，前節に示したような成果を得 た．一方，複数の大規模な組織が対象となり，総エージェント数が万を超えるような 規模のシミュレーションへの適応は今後の課題となる．
このような巨大なシミュレーションを単体の計算機で実施することは困難であり，複 数の計算機を用いた分散環境が必要になると考えられる．FUSEの設計は将来の分散化 を想定して設計されており，分散シミュレーションの標準的な通信規格であるHLA-RTI に対応することによる分散実行への対応が今後の課題として考えられる．
また，現在の行動判断ルールはルールベースで与えるものであり，現時点では学習 の仕組みを有していない．これは，指揮官の意思決定訓練及び装備品等の評価に利用 する際に，学習によってエージェントが意図しない行動を行うことを抑制するためで あるが，学習による効率化そのものに意味がある局面も存在する．特にHILSによる演 習等における敵側AI等においては学習させることによって訓練効果が高まることも想 定されるため，実用的な訓練システムに活用する際には学習アルゴリズムの搭載が要
8.2 今後の課題 求されることが考えられる．
また，FUSEではエージェントの現在の思考をタスクグラフとして可視化する機能を 有しており，それによってエージェントの現在のプランを確認することができる．エー ジェントが行動し，環境に対して変更を加えた結果，あるいは，エージェントが情報 を獲得した結果，目的達成のためのエージェントのプランがどのように変化していっ たのかを追跡することができれば，そこから重要な知見が得られる可能性があり，利 用者が一瞥して把握可能な形態で表示することは，実用化に向けての重要な検討課題 となりうる．
謝辞
本研究の実施は，多くの方々の暖かいご指導とご支援によって支えられたものであ り，このような研究を行う環境を与えて頂いたこと，そして所定の成果を収めること ができたことについて，その方々に感謝申し上げます．
筆者の日本大学大学院生産工学研究科の社会人学生としての3年間，及び研究生と しての2年間において，古市 昌一教授には指導教員として，研究を完成させるために 適切かつ懇切丁寧なご指導，ご鞭撻を頂きました．ここに深く御礼申し上げます．ま た，同研究科角田 和彦教授，三井 和男教授，松田 聖教授には，論文の完成度を高め るための貴重なご指導，ご意見を頂きました．また西澤 一友教授，細川 利典教授，見 坐地 一人教授には，審査を受審するにあたり多くのご助言を頂きました．ここに深く 感謝申し上げます．
筆者が情報工学を自らの研究者としての研究領域として定めたのは，今から20年ほ ど前に牧野正三教授より東北大学工学部においてロボカップサッカーによるプログラ ミングの面白さを教えて頂き，そして同大学院情報科学研究科において同教授よりパ ターン認識についてのご指導を頂いたからです．牧野正三教授を始め，当時の牧野研 究室メンバーには厚く御礼申し上げます．
筆者は平成16年に防衛庁(当時)に入庁し，そこで多くの方々のご指導を頂きながら，
シミュレーション分野における技術者，研究者として成長することができました．直 属の上司として未熟な筆者をご指導頂き，また業務多忙な中で社会人学生としての研 修に快く送り出してくださった沼尾利夫氏，古味孝夫博士，飯島敏彦氏には感謝の気 持ちでいっぱいです．また先進技術推進センターの研究管理官であった黒沢正樹博士，
山口弘博士，山岡建夫博士，小松勝彦博士，土志田実博士には研究者として，また行 政官としてご指導いただくとともに筆者の大学院研修への希望を聞いて頂き，本部機 構との調整等，研修の実施前，実施後における多くのバックアップを頂きました．こ こに深く御礼申し上げます．
3年間の研修中，研究室で共に学問に励んだ古市研の仲間たち，どうもありがとうご ざいました．彼らと夜遅くまで熱く議論を交わしたことは，本研究の完成度を高める 大きな効果があったと確信しております．特に研修最終年度の4年生だった大久保友 博氏，田中和幸氏，関口大貴氏，小林優太氏には，重要な実験を手伝ってもらうなど，
本論文に多大な貢献をして頂いたことを感謝いたします．
謝辞 最後に，筆者が再び大学院で学び，学位取得を目指すことを心から喜んでくれた両 親に，感謝の言葉を捧げます．どうもありがとうございました．
平成29年1月の寒い日，数理棟半地下の研究室にて 倉本 健介
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