NO. 0014 VOL. 02 第2回 GPUクラスタ獲得

RELAYSTATE — 状態が変わるマルチエージェントシミュレーションの意思決定基盤

災害対応の大事な判断は、次のAIへ届くのか

作者RNDYRBRTS x AF10

最優秀
  • 最優秀作品|大庭先生 選出
  • GPUクラスタ獲得

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RELAYSTATE — 状態が変わるマルチエージェントシミュレーションの意思決定基盤の発表画面

これは何

熊本地震の公的報告を基にした72時間・414イベントの環境で、7体のLLMエージェントが11の判断を連鎖させる設計だ。

履歴があっても重要判断が後続AIへ届かない断絶を観測し、コード管理の意思決定引継書で後続判断を0/8から8/8へ改善した。

作者による概要

RELAYSTATEは、災害シミュレーション×マルチエージェントAI×検証可能な状態管理を掛け合わせた意思決定基盤です。熊本地震の公的報告を基に、7つのLLMエージェントが72時間・414イベント・11判断を処理。履歴があっても重要な判断が後続AIへ届かない断絶を観測し、コード管理の〈意思決定引継書〉によって後続判断を0/8から8/8へ改善しました。変化する複雑系で、意思決定を劣化させない新しいオーケストレーション原理を提案します。

講評

藤井学長

デジタルハリウッド大学

「接続≠協調」「保存≠実行可能」という切り口で、4方式全てが同じ引き継ぎ点で切れる不変量を32回の完走から取り出し、引継書1層で0/8→8/8に変えた構成は見事です。実データ基盤、ハッシュ連結リプレイ、数値の自動再計算、限界の明示など研究としての誠実さも高く評価します。改善点として、32キャンペーンと引継書フォークを実行したランナー本体とプロンプトが同梱されておらず、第三者は焼き込み済みデータの再集計しかできません。次は時間をまたぐ永続化と事実を揃えた対照群での検証を期待します。

大庭博士

大庭弘継(おおば・ひろつぐ)/大学院人工知能科学研究科 特任教授

専門は国際政治学、応用哲学・倫理学、知能情報学。元海上自衛官(1等海尉)。九州大学博士(比較社会文化)。安全保障や科学技術倫理、軍事・民生のデュアルユースを研究。

災害対応では、無数の難しい決断を迫られます。しかし、悩んだ末に決断を下しても、その決断が担当者に正確に引き継がれなければ、実行されることはありません。本作は、判断が、記録には残っていても、引き継がれず対応が止まるという問題を、美しいグラフィックで可視化しました。 「義務の連鎖」が途切れる問題は、緊急時に頻発する事象であり、メタ安全保障で扱う様々なテーマに通用する着眼点です。 現段階では、過去の記録を再生する研究作品です。今後、利用者が対応策を試し、比較できる機能を加え、実際の災害対応を改善するアプリへ発展することを期待します。

経緯

  1. 2026.08.15–08.30

    提出

    第2回ハッカソンに提出

  2. 受賞

    入賞(入賞10作品)

  3. 受賞

    最優秀作品(大庭先生 選出)

  4. GPU提供

    GPUクラスタを獲得(引き続きGPUクラスタを使って開発できる)