Jun Tanimoto 研究室

主宰者：Jun Tanimoto
九州大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、社会や自然界で生じる複雑な現象を数理モデルと計算機シミュレーションにより解析しています。特に、進化ゲーム理論を基盤として、人間の意思決定がもたらす集団的な行動パターンと、それが社会全体に及ぼす影響を研究対象としています。例えば、感染症対策における予防接種の採択判断、交通流における運転者の協力行動、公共財ゲームでの協力の成立条件など、個人の選択が全体の利益と対立する「社会的ジレンマ」の構造を多角的に検討しています。 研究の手法として、確率モデルや微分方程式に基づく理論解析と、エージェント・ベースド・シミュレーション（多数の個別主体を仮想空間で相互作用させる手法）を組み合わせています。感染症の拡大予測では、ウイルス量の時間的変化を組み込んだ精密モデルを構築し、従来の単純化された疫学モデルを拡張しています。交通流の分析では、セルオートマタという離散的な計算モデルを用いて、実際の運転行動を再現しています。 主要な発見の方向として、以下が挙げられます。第一に、社会的ジレンマの解決には、強制的な制御と自発的な選択を適切に組み合わせることが効果的である点です。第二に、協力的な行動を示す他者や自動化システムの存在が、周囲の人間の協力性を引き上げるメカニズムが存在すること。第三に、人間の意思決定には学習、後悔、心理的バイアスなど、従来の経済学的仮定では捉えきれない複雑な認知プロセスが働いていることです。これらの知見は、感染症対策、交通システム、エネルギー管理など、実社会の課題解決に応用可能です。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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