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生成AIエージェントが“地球規模”の社会を再現

近年、生成AI（大規模言語モデル, LLM）を活用した「社会シミュレーション」の分野が急速に進化しています。そんな中、中国を中心とした研究チームは、**10億人規模の人間社会をAIエージェントでシミュレートできる新しいプラットフォーム『Light Society』**を発表しました。

論文の概要

従来のエージェントベース社会モデル（ABM）は、個々の“人”が単純なルールで動くものでしたが、現実の人間行動や感情、社会的相互作用の複雑さを十分に再現できませんでした。LLMの進化により、エージェントが自律的かつ文脈に応じた判断や感情表現を獲得し、「本物の人間らしさ」を持つ集団行動の再現が可能に。とはいえ、既存の研究ではスケールやコスト面の課題から、数千～百万エージェント規模が限界でした。

『Light Society』の技術的特徴

• 10億人規模の同時シミュレーションを現実的な計算資源で実現
• LLM（例：Gemini、GPT-4.1 nano）を核に、知識蒸留やプロンプトキャッシュ、イベント駆動型分散実行などの多層的な最適化を導入
• エージェントは「信頼ゲーム」「意見伝播」などの社会実験で実際の人間のような判断・変化を示す
• 規模が大きくなるほど、より安定し現実的な集団パターンが出現

研究のポイント・社会的意義

• 信頼ゲームの大規模シミュレーション：世界価値観調査の実データを元に、社会階層や教育、年齢が信頼・返報行動にどう影響するかを再現
• 意見伝播モデル：現実的なネットワーク構造下で、インフルエンサー（影響力大）と一般エージェント間の意見変化や分断を分析
• 教育・所得など個人属性が説得力や“影響されにくさ”にどう作用するかも数理的に検証

どこが革新的？

• 従来は「シンプルなルールベース」だった社会モデルが、AIによるリアルな「意思・感情・学習」を持つ時代へ
• 巨大人口規模でも計算資源を抑えつつシミュレートできる設計
• 社会学や政策立案、マーケティング、リスク管理などへの応用も期待

今後の展望

論文では、さらなる記憶・学習機構や実世界データとの連携も構想されており、AIによる「政策実験」「カウンターファクト分析」「社会システム設計」など多様な応用が開かれるとしています。

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参考URL

• 論文本文：arXiv:2506.12078v1