はじめに：情報生態系における人間-AI協調進化の重要性
現代社会では、SNSやニュースプラットフォームを通じて人間とAIが絶えず相互作用し、知識を生成・共有・更新しています。ユーザの選択がAIモデルを訓練し、そのAIが次の情報提示を変化させるという無限ループ——いわゆる「人間-AIフィードバックループ」——が形成されることで、意図せぬ偏向やエコーチェンバーが生じる可能性が指摘されています。
このような人間-AI協調進化の現象を理解するため、複雑系科学とAI研究の交差領域では、エージェントベースモデル（ABM）を用いた数理モデル研究が注目されています。本記事では、知識の協調進化を記述するABMの理論的枠組み、モデル構成要素、数理的手法について最新の研究動向を紹介します。
エージェントベースモデルによる知識生産・共有・更新のメカニズム
エージェントの知識状態と属性
ABMでは、人間やAIシステムを自律的な「エージェント」として扱い、それぞれが知識を保持し相互作用を通じて変化させます。各エージェントは数値やベクトルで表現される「知識レベル」を持ち、この値が大きいほど高度な知識を保有していると見なされます。
知識レベルに加えて、エージェントには信念の真偽（真実か誤情報か）、興味関心のトピック、記憶や忘却のパラメータなどの属性が設定されます。AIエージェントの場合、内部に生成モデルを搭載し、文章生成や他エージェントからのメッセージ解析を行うモジュールが実装されることもあります。
知識の生成：イノベーションメカニズム
エージェントが自律的に新知識を生み出す仕組みとして、「自己重み（self-weight）」というパラメータで各エージェントのイノベーション能力を表現するモデルがあります。Koutrouliら（2021）の研究では、全エージェントが一定周期ごとに新たな知識を創出する「定期的イノベーション」を仮定し、イノベーション率でその頻度を制御しています。
また、ネットワーク中に少数の「トップイノベーター」を配置し、これらの継続的な知識創出が全体の知識成長に与える影響を分析する研究もあります。こうした設定により、現実の組織や研究コミュニティにおける知識リーダーの役割を再現できます。
知識の共有：拡散プロセスのモデル化
エージェント間の相互作用により知識が伝搬するプロセスは、多くのモデルで確率的ルールとして記述されます。典型的には「エージェントiが近隣のエージェントjを選択して知識を獲得する」という形式で表現されます。
知識移転には方向性があり、現実の知識伝達を踏まえて「高い知識レベルから低い知識レベルへの一方向伝達」とするフィルタリング規則が採用されることが多いです。Koutrouliらのモデルでは、知識は常に送り手の方が受け手より高い知識レベルの場合にのみ流れると定めています。
知識変化量は送り手と受け手の知識差に比例し、確率的要因と相まって「知識拡散方程式」が定式化されます。この方程式は確率的選択によるランダム性、非線形な知識差項、非一様な通信効率を特徴とする確率過程となっています。
知識の更新：再構成と統合
エージェントが他者との相互作用や自身のイノベーションによって知識をアップデートするルールには、いくつかのアプローチがあります。最も単純なのは、受け取った知識量をそのままエージェントの知識レベルに加算する方法です。
一方、より高度なアプローチとして「知識の再構成モデル」も提案されています。日本の研究例では、ソーシャルメディア上で他者の情報に触れた際、自身の知識と相手の知識を「交叉（crossover）」させて新たな知識を生成し、それを新しい知識とするルールが報告されています。この手法は遺伝的アルゴリズムに着想を得たもので、既存知識の組み換えによる新知識創発を表現しています。
メディア空間が知識生態系に果たす役割
ソーシャルネットワーク構造の影響
SNSやニュースプラットフォームといったメディア空間は、知識・情報の生成と流通を大きく左右します。ABMでは、エージェント同士が接続されたネットワーク構造を組み込むことで、現実の情報エコシステムを再現しようとする試みが増えています。
ネットワークのリンクには「重み」を持たせて通信効率や信頼度を表すことができます。Koutrouliら（2021）は、リンク重みを各エッジに割り当て、エージェント同士の学習によって重みが変化する「適応ネットワーク」を構築しています。知識伝達が起こればリンク重みが増強され、長時間接触が無ければ重みが減衰するという学習則を定義し、知識とネットワークの共進化をモデル化しています。
このような重み付きネットワークにより、現実の組織内知識共有ネットワークやオープンソース開発者ネットワークに見られる「強いつながり・弱いつながり」の動的変化を再現できます。
アルゴリズムが情報拡散に与える影響
現代の情報生態系では、SNSのタイムラインやニュースフィードはアルゴリズムによってパーソナライズされ、これが情報の露出と拡散パターンを左右します。Pedreschiら（2025）は、レコメンダシステムやスマートアシスタントが人間-AI協調進化の主要因であると指摘し、オンラインプラットフォーム上で人間の選択とAIの提示がお互いを増幅することを示しました。
Gausenら（2022）はTwitterを模したエージェントモデル上で、ニュースフィードのキュレーションアルゴリズムを4種類比較し、フィルターバブルの形成や情報拡散への影響を評価しています。研究結果からは、アルゴリズムの違いによって情報の偏り方や拡散範囲が大きく変化することが明らかになっています。
生成AIによる情報爆発の再現
近年の特徴として、エージェントに大規模言語モデル（LLM）を組み込み、実際の言語生成・解釈を行わせる高度な社会シミュレーションが登場しています。Liuら（2024）のMOSAICフレームワークでは、LLM駆動のエージェントがSNS上で投稿・共有・通報などを行い、誤情報の拡散やモデレーション政策の効果を分析しています。
この研究では、人間と同様に振る舞うAIユーザエージェントを多数配置し、人間起源・AI起源のコンテンツが混在する状況を再現しています。適切なコンテンツモデレーション策（コミュニティベースのファクトチェック等）により、誤情報の広がりを抑制しつつユーザエンゲージメントを維持できることが示されています。
知識協調進化の理論的枠組みとモデル化手法
適応的ネットワークモデルの展開
協調進化とは、システム内の複数の要素（知識と関係構造など）が互いに影響し合い同時に進化していく現象を指します。適応的ネットワークの枠組みでは、ノード（エージェント）の内部状態とリンク構造が同時に変化する動学系として問題を定式化します。
Gross & Blasius（2008）による包括的レビュー以降、複雑ネットワーク上の意見や知識のダイナミクスとネットワーク再配線が連動するモデルが多数研究されました。Luoら（2015）は、知識伝達規則とネットワーク再接続規則を組み合わせることで、ランダムネットワークがスモールワールドネットワークへと変容する過程を示しました。
適応的ネットワーク理論は、知識生態系モデルにおける「知識」と「繋がり」の二重の進化を考える上で基本的な概念基盤となっています。
遺伝的アルゴリズムによる最適化アプローチ
協調進化系の解析は困難なため、進化の過程自体を最適化問題として捉えるアプローチもあります。Jangら（2019）は遺伝的アルゴリズム（GA）でネットワークトポロジーを進化させながら、エージェントの知識拡散をシミュレートする「GA-ABMモデル」を提案しました。
GAにより「知識拡散パフォーマンスを最大化するネットワーク構造」を探索しつつ、そのネットワーク上でエージェントが知識交換する過程を並行して計算します。得られた最適ネットワーク構造はランダムネットワークに近い性質を持ち、エージェントのクラスタリング係数（コミュニティの緊密さ）は知識拡散効率にさほど影響しないことが示されています。
ゲーム理論・進化動力学による解析
情報エコシステムにおける知識や意見の伝播を進化ゲームとして捉える理論的研究も存在します。エージェントの意思決定をゲームの戦略とみなし、その戦略が時間とともにどう分布変化するかをレプリケータ動力学などの方程式で解析する手法です。
Chenら（2023）は、メディアと意見リーダーをプレイヤーとするゲーム理論モデルで、オンライン世論の反転現象を検討しています。各主体の利益（ペイオフ）を設定し、戦略の進化を解析することで、メディアのクリック収入や政府の介入強度が情報拡散の戦略選択に与える影響を明らかにしています。
Chicaら（2017）などの研究では、ゲーム理論とABMを組み合わせて個人間の意見形成プロセスをシミュレートし、進化ゲームモデルを用いて「意思決定ルールに基づく意見・知識の伝播とクラスタ形成」を調べています。
ABMモデル構成の具体的要素
エージェントの属性設計
各エージェント（人間またはAI）は少なくとも1つの知識状態指標を持ちます。知識レベルを実数値で表現し、初期値はランダムあるいは特定の分布に従って割り当てます。知識以外にも、信念の真偽（真実知識か誤情報かを示すフラグ）や興味関心のトピック、記憶・忘却パラメータなどを持たせる場合があります。
Pedreschiらは、エージェントの知性を「合理性の境界（bounded rationality）」で表し、より賢いエージェントほど限定された選好に従って効果的に知識源を選ぶといった設定を導入しています。
環境構造とネットワークトポロジー
エージェント同士の接続関係を示すネットワークが環境の基本です。ネットワークトポロジーは固定の場合もあれば動的に変化する場合もあります。典型的な初期構造として、規則格子、ランダムグラフ、小世界ネットワーク、スケールフリーなどが用いられ、それぞれ知識伝播効率に違いが生じることが報告されています。
Cowan & Jonard（2004）はネットワーク上でエージェント同士が知識を物々交換するモデルにおいて、各時間ステップでランダムにリンクを再配線する確率を導入し、小世界型ネットワークが知識拡散に好適であると示しました。
相互作用ルールの設計
相互作用ルールは主に知識伝達とネットワーク変化に関するものに分かれます。知識伝達ルールでは、エージェントがランダムまたは何らかの戦略で接触相手を選び、知識をやり取りします。
Koutrouliらは代表的な4種類の選択戦略（全近隣から無作為選択、重み比例選択、最も知識の高い近隣を選択など）を確率的に実装し、各戦略下での知識拡散効率を比較しています。フィルタリング規則として「自分より知識の低い相手は選ばない」といった条件付けも取り入れられます。
ネットワーク変化ルールとしては、一定確率でランダムにリンクを付け替える確率再配線や、知識量に応じてリンクを追加・削除する知識依存型再配線などがあります。
数理モデルの種類と研究事例
離散モデルとシミュレーション
ABMは基本的に離散モデル（エージェント数とステップ数は有限離散）ですが、その結果を要約するために差分方程式や離散確率過程で記述することがあります。大量のエージェントについて平均場近似を行えば、個々の揺らぎを平滑化した差分方程式系が導かれ、知識レベル分布の時間発展を解析できます。
Kim & Park（2009）の研究では、研究協力ネットワーク上での知識普及をシミュレーションし、小世界型ネットワークが平均知識ストックを最大化することを示しています。
確率的モデルによる不確実性の表現
情報生態系の諸現象は確率過程として捉えられます。エージェントの接触はポアソン過程やランダムグラフ上の確率的遭遇モデルで近似でき、知識伝搬は伝染病モデル（SIRモデル等）の枠組みにマッピングすることも可能です。
Gausenら（2022）のTwitter ABMは、SIRモデル（感染モデル）を参考にアルゴリズム比較を行っています。Koutrouliらのモデルでは知識拡散方程式に確率的要素（エージェント選択のランダム性）を組み込み、理論的にはマルコフ連鎖モンテカルロに類する手法で解くことも検討されています。
確率モデルは「偶然性が知識生態系にもたらす影響」を評価するのに不可欠であり、エージェントのランダム行動がしばしば創発的秩序（例えば知識の多様性維持）に寄与することが示唆されています。
進化動力学モデルによる理論的洞察
進化ゲームのように、系全体の状態を連続時間の微分方程式（あるいは差分方程式）で扱うモデルです。特にレプリケータ動学は、戦略や意見の人口比が時間微分方程式で与えられ、安定均衡やサイクルを解析できます。
Chenら（2025）の研究では、オンライン世論の反転現象におけるメディアと意見リーダーの戦略選択を進化ゲームモデルで分析し、複数ナッシュ均衡間の進化的安定性を議論しています。
進化動力学モデルは解析的な洞察を与える一方で、前提が単純化されるためABMの複雑な振る舞いすべてをカバーできるわけではありません。しかし、協調進化系において何が本質的メカニズムかを抽出する上で、数理モデルとシミュレーションの往還は有効です。
まとめと今後の展望
エージェントベースモデルを用いた情報生態系の数理モデル研究では、知識の創出・拡散プロセスと社会構造の変化を統一的に扱うことで、現実の協調的知識進化現象を再現・理解しようとしています。人間とAIの双方をモデルに取り込み、SNS等のメディア環境要因を組み込んだシミュレーションにより、フィルターバブルや誤情報拡散、人間-AI相互学習などの複雑な現象が明らかにされつつあります。
一方で、こうしたモデルは高次元かつ確率的であるため、その数理的解析や理論的一般化には依然課題が残ります。進化動力学や適応ネットワーク理論、ゲーム理論などを援用し、ある程度単純化した形で協調進化のメカニズムを解明する取り組みも重要です。
今後の展望としては、実データとの比較検証や政策策定への応用も視野に入っています。モデレーション戦略のABM実験やアルゴリズム変更の社会影響評価など、シミュレーションから得られた知見を実社会の問題解決にフィードバックする研究が進むでしょう。知識の協調進化という視点は、人間社会とAI技術が共創するこれからの知識社会を理解する鍵となる概念であり、その数理モデル研究はますます発展していくと期待されます。
コメント