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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-08-27 10:25 不完全情報共有資源ゲームにおける再帰型ニューラルネットワークを用いた行動予測 ○杉原敬悟・原 惇也・田中雄一（阪大）・東 広志（関西大）  SIP2026-36 |
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| 抄録 | （和） | 本報告では，資源量が不可視な共有資源（Common-Pool Resource: CPR）環境下における人の行動を予測するため，再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network: RNN）を用いた行動予測モデルを提案する． 従来のCPRに関する研究では資源量や他者の行動が可視化された状況を前提とするものが多く，水産資源のように資源状態を直接観測できない不完全情報環境下での意思決定過程は十分にモデル化されていない． そこで，水産資源を題材とした単一プレイヤー用CPRゲームによる行動実験を実施し，得られた意思決定と報酬からなる行動データに基づいて提案モデルを学習した． 理論的最適手法，強化学習手法，多層パーセプトロンとの比較により評価した結果，提案モデルは予測誤差および決定係数において比較手法より高い性能を示し，資源量が不可視な環境下における人の行動傾向を部分的に予測できることを確認したので報告する． |
| （英） | This report proposes a behavioral prediction model based on a recurrent neural network (RNN) to predict human behavior in common-pool resource (CPR) environments where the resource quantity is unobservable. Current studies on CPR have often assumed settings in which resource quantities and the behavior of others are observable, while human decision-making under incomplete-information conditions, such as fisheries, has not been sufficiently modeled. Therefore, we designed a single-player CPR game using fishery resources as the setting, conducted a behavioral experiment, and trained the proposed model on behavioral data comprising participants' decisions and rewards. The results showed that the proposed model outperformed an optimal strategy derived from the resource dynamics model, a reinforcement learning method, and a multilayer perceptron in terms of prediction error metrics and the coefficient of determination. These results confirm that the proposed model could predict some aspects of human decision-making tendencies in environments where the resource quantity is unobservable. |
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| キーワード | （和） | Common-Pool Resource / 意思決定過程 / 行動モデリング / 再帰型ニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | Common-Pool Resource / Decision-Making Process / Behavioral Modeling / Recurrent Neural Network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 157, SIP2026-36, pp. 7-12, 2026年8月. | |
| 資料番号 | SIP2026-36 | |
| 発行日 | 2026-08-20 (SIP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SIP2026-36 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP |
| 開催期間 | 2026-08-27 - 2026-08-28 |
| 開催地（和） | 森秋旅館 会議室 蓬春 |
| 開催地（英） | Moriaki Ryokan |
| テーマ（和） | 信号処理，一般 |
| テーマ（英） | Signal Processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2026-08-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 不完全情報共有資源ゲームにおける再帰型ニューラルネットワークを用いた行動予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Behavioral Prediction in an Imperfect-Information Common-Pool Resource Game Using Recurrent Neural Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Common-Pool Resource / Common-Pool Resource |
| キーワード(2)（和/英） | 意思決定過程 / Decision-Making Process |
| キーワード(3)（和/英） | 行動モデリング / Behavioral Modeling |
| キーワード(4)（和/英） | 再帰型ニューラルネットワーク / Recurrent Neural Network |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉原 敬悟 / Keigo Sugihara / スギハラ ケイゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原 惇也 / Junya Hara / ヒガシ ヒロシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 雄一 / Yuichi Tanaka / タナカ ユウイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 東 広志 / Hiroshi Higashi / |
| 第4著者 所属（和/英） | 関西大学 (略称： 関西大) Kansai University (略称： Kansai Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-08-27 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | SIP2026-36 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.157 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-08-20 (SIP) |
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