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@aokikenichi(青木 健一)

生成AIで「もしもの社会」をつくる：社会シミュラクラ

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Last updated at Posted at 2026-05-02

この記事で扱うこと

  • まだ情報が少ない社会シミュラクラについて、以下を整理する
    • 社会に関する仮説検証のシミュレーターである「社会シミュラクラ」の概要紹介
    • それを学ぶための要素技術と関連図書の紹介

社会シミュラクラとは

端的に言うと、

社会シミュラクラとは、LLMエージェントなどを用いて仮想的な社会状況を生成し、社会・組織・市場に関する仮説検証やプロトタイピングを支援するアプローチである。

応用先としては、政治・経済・社会施策などが考えられる。ビジネスにおいても、例えばマーケティング施策や人事施策を仮想的にシミュレーションし、仮説検証に活用できる可能性がある。

従来から「社会シミュレーション」として研究されてきたが、近年は大規模言語モデル（以下、LLM）を用いて高度化・精緻化を目指す研究が進んでいる。

社会シミュレーション自体は以前から研究されてきたが、LLMを用いた社会シミュラクラ／LLMエージェント社会シミュレーションの研究は、2022年の Social Simulacra 以降に急速に目立つようになった。
定まった用語や定義がなく揺れている。従来からある社会シミュレーションと差別化された用語として社会シミュラクラ(Social Simulacra)、LLMベースエージェントによる社会シミュレーションなどがある。

  • 社会シミュラクラは、未来を正確に当てるための予測装置ではない
  • 現実世界でいきなり試すには高コスト・高リスクな社会・組織・市場の仮説を、仮想社会の中で探索するためのプロトタイピング技術として捉えるのがよいと考えられる

2つのサーベイが参考となります。

  • (Mou et al., 2024)1
    • LLMベースエージェントによる社会シミュレーションの観点でのサーベイ
  • (Ding et al., 2025)2
    • 世界モデルのサーベイであり、応用の1つとして社会シミュラクラを取り上げている
    • Awesome-World-Modelのサイトでサーベイ更新を続けている

狭義の社会シミュラクラとは

  • Social Simulacra(Park, 2022)3
    • 現実味のある社会的相互作用を幅広く生成するプロトタイピング技法として、社会シミュラクラ を提案する
    • 社会シミュラクラ は、コミュニティ設計についてのデザイナーの記述を入力として受け取る
    • 社会シミュラクラ は、社会システムがどう発展するかについて単一の点予測を行えるようにはならない
  • (Ding, 2025)2
    • 社会シミュラクラ という概念は、もともとプロトタイピング技法として導入された
    • 社会シミュラクラ は、現実のソーシャルコンピューティングシステムを写す一種の世界モデルとみなせる

広義のLLMベースエージェントによる社会シミュレーションとは

  • (Mou, 2024)1
    • 特定の個人やデモグラフィック集団を模倣する個人シミュレーション
    • 特定の文脈で目標達成のために複数エージェントが協調するシナリオシミュレーション
    • エージェント社会内の相互作用をモデル化し、現実世界のダイナミクスの複雑さと多様性を反映する社会シミュレーション

世界モデルと社会シミュラクラの関係

  • (Ding, 2025)2
    • 社会シミュラクラを単なるプロトタイピング手法としてのみではなく、現実のソーシャルコンピューティングシステムを写像する世界モデルの一形態と表現
    • 世界モデルと明示していないLLMエージェント系の研究も取り上げ、その中のエージェントが暗黙の世界モデルを形成する、としている
  • (Mou, 2024)1
    • あくまでもLLMベースエージェントによる社会シミュレーションを対象としており、世界モデルや社会シミュラクラへの直接言及がない
    • ただ(Park, 2022)3をLLMベースエージェントによる社会シミュレーションの初期の代表例と位置づけ、その後多くの研究が生まれたとしている

以上から、本記事では社会シミュラクラを以下のように位置付け、広義の社会シミュラクラとして取り上げる。

  • 狭義の社会シミュラクラ
    • (Park, 2022)3が提案した社会現象に対するプロトタイピング手法のこと
  • 広義の社会シミュラクラ
    • 世界モデルやLLMベースエージェントが作る仮想社会により、社会現象の再現や評価を行う社会シミュレーション的な機能を持つものとして扱う
      • 従来の社会シミュレーションとの違いは、エージェントなどにより、個々の行動や相互作用をより詳細に模倣しようとする点にある

代表的な研究の流れ

ここでは、社会シミュラクラの流れを押さえるうえで重要と思われる代表的な研究を並べる。

被引用数はGoogle Scholarによる参考値（2026-04-15現在）

論文 被引用数
Social Simulacra (Park et al., 2022)3 533
Generative Agents (Park et al., 2023)4 4,960
Social World Models (Zhou et al., 2025)5 4
SocioVerse (Zhang et al., 2025)6 44
Agent Society (Piao et al., 2025)7 81

必要な要素技術

全体像

社会シミュラクラに必要となる要素技術のつながりはおおよそ図の通りと考えられる。
社会シミュレーションとしての要素技術、それを実装するエージェントアーキテクチャとしての要素技術、そしてそれらを実社会へ適用するための評価の観点などである。

システム科学

社会科学

社会シミュラクラの対象となる分野なので、目的により広範となる。特に社会の中の人間をエージェントが模倣するのに最低限必要と思われる要素のみに絞る。また、ゲーム理論は必ずしも経済学に収まらない社会科学一般の理論ではあるがここでは経済学とした。

  • 社会心理学 補訂版 (New Liberal Arts Selection)
    • 社会心理学の標準テキスト
    • 個人と個人のつながり、個人と社会のつながり、社会の中での個人とはという、ペルソナを持ったエージェントの社会の中での振舞いを対象とするSocial Simulacraの理論的枠組み
  • 行動経済学
    • 行動経済学の標準テキスト
    • 合理的な経済人と人間をみなす従来の経済学に代わり人間の非合理的な面を解き明かす経済学
      • 人間をより模倣するための経済学的裏付けとして
  • ゲーム理論・入門 新版--人間社会の理解のために (有斐閣アルマ)
    • ゲーム理論の入門書
    • ゲーム理論とは、自分と相手の利害が相互に影響し合う状況（戦略的状況）において、各プレイヤーがどのような行動をとるかを数学的なモデルを用いて分析・予想する理論
      • ペルソナが協働する場合や、競合する場合などの理論の裏付けとして
  • 行動ゲーム理論入門 第2版
    • 従来のゲーム理論に行動経済学の考え（非合理な人間）を加味したゲーム理論
      • ペルソナのよりリアルな模倣の裏付けとして
  • 社会科学者のための進化ゲーム理論―基礎から応用まで
    • 従来のゲーム理論は状況が変わらない静的なものであったが、状況が終わりプレイヤーが進化していくような状況を扱う
      • ペルソナのよりリアルな模倣の裏付けとして
  • はじめての実験経済学: やさしくわかる意思決定の特徴
    • 社会シミュラクラにおいては実証的に支える補助的基盤の知識として。優先度はやや低め

ネットワーク科学・ネットワーク論

自然科学系ではネットワーク科学と呼ばれ、社会科学系ではネットワーク論と呼ばれることが多い。
対象となる人同士（ペルソナを持ったエージェント同士）のつながりを解明するための基礎知識。いささか挙げすぎかもしれないため、用途に応じて参照すればよいと思われる。

従来の社会シミュレーション

意思決定・LLM・世界モデル・エージェントアーキテクチャ

エージェント周りはかなり古い本が多く最近のAIエージェントに参考となるか疑問の本もあり、かなり絞った。
最近のAIエージェントに関する本はLangChainやMCPなどの実装の本はあるが、ここで対象としているエージェントアーキテクチャに関するものはほぼないと思われる。

LLMと世界モデルについては別記事参照。

評価・妥当性・実社会アライメント

直接ここの内容の本ではないが参考として。

ビジネス応用の可能性

まだ事例は多くないですが、2件ほど。

Simile

Generative Agentsの研究者らが立ち上げたスタートアップ。

研究段階にとどまらず、ビジネス応用も始まりつつある。たとえば Simile は、人間行動を予測するAIモデルの構築を掲げ、2026年2月に1億ドルの資金調達が報じられている。

株式会社スペースデータ

株式会社スペースデータのシンギュラリティに適応する未来人材の育成を目的とした研究コミュニティ「シンギュラボ（Singulab）」にて、AIエージェントを活用した社会シミュレーションのハッカソン及びアイディアソンを開催している。

記事は本人が書いております。構成・内容・文章チェック、一部文案にChatGPT 5.5 Think 拡張を用いております。

  1. MOU, Xinyi, et al. From individual to society: A survey on social simulation driven by large language model-based agents. arXiv preprint arXiv:2412.03563, 2024. ↩ ↩2 ↩3

  2. DING, Jingtao, et al. Understanding world or predicting future? a comprehensive survey of world models. ACM Computing Surveys, 2025, 58.3: 1-38. ↩ ↩2 ↩3

  3. PARK, Joon Sung, et al. Social simulacra: Creating populated prototypes for social computing systems. In: Proceedings of the 35th annual ACM symposium on user interface software and technology. 2022. p. 1-18. ↩ ↩2 ↩3 ↩4

  4. PARK, Joon Sung, et al. Generative agents: Interactive simulacra of human behavior. In: Proceedings of the 36th annual acm symposium on user interface software and technology. 2023. p. 1-22. ↩

  5. ZHOU, Xuhui, et al. Social world models. arXiv preprint arXiv:2509.00559, 2025. ↩

  6. ZHANG, Xinnong, et al. Socioverse: A world model for social simulation powered by llm agents and a pool of 10 million real-world users. arXiv preprint arXiv:2504.10157, 2025. ↩

  7. PIAO, Jinghua, et al. Agentsociety: Large-scale simulation of llm-driven generative agents advances understanding of human behaviors and society. 2025. https://arxiv.org/abs/2502.08691 ↩

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