ITEMS — AI Agent Social Simulator
モノに意思を与えたら、米の購買と流通はどう変わるか
作者沼澤拓也
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これは何
商品・人・店舗・物流・行政・情報源を同じ仮想社会に置き、LLMがIntent、TypeScriptのWorld Lawが解決を担う設計。
固定3seed中2seedで実購買差まで到達し、Day3の一時的な−5kg差はDay30の累積購入差では0kgだった。
作者による概要
ITEMSは、「モノに意思を与え、社会に放つ」ことをテーマに、商品・人・店舗・物流・行政・情報源を同じ仮想社会に置き、認知や意思決定の差が購買・流通・不足へどこまで伝播し、どこで止まるかを観測するAIエージェント社会シミュレーターです。今回は検証対象を「米」に絞りましたが、米不足そのものが目的ではなく、水・電気・薬・廃棄物など社会を構成する多様な「モノ」へ拡張可能な基盤として設計しています。
講評
藤井学長
デジタルハリウッド大学
商品自体をエージェントとして社会に置き、意思決定差が流通のどこまで伝播し「どこで止まったか」をBoundary Layerで可視化する枠組みは面白く、保存則・Resolver・固定seed・再現ログまで揃えた工学的誠実さは高く評価します。一方でLLM世帯が最大4体、合計12回の呼び出しでは創発を語るには小さく、結論も「差は吸収された」に留まります。世帯数と情報到達率を振って欠品が生じる臨界条件を探し、噂の拡散を社会インフラの脆弱性としてテーマに接続する説明を加えると一段上の作品になるはずです。
経緯
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2026.08.15–08.30
提出第2回ハッカソンに提出