構成可能なシミュレーションシステムは、世界、エージェント、記憶、相互作用、制御を分離して人間行動をモデル化します。LLMエージェントは認知を担い、ルールと確率モデルはルーティン、時間、スケールを扱います。
重要ポイント
- 世界を状態、ルール、時間、イベントで構成される計算基盤として扱います。
- 記憶、検索、内省、計画、行動を独立して改善できるようにします。
- 制御レイヤーでイベントを注入し、前提と挙動を観察可能にします。
構成可能なシミュレーションとは
構成可能なシミュレーションシステムは、交換可能な部品から仮想世界を構築するアーキテクチャです。単一のシナリオを固定せず、世界、エージェント集団、進化ルール、実行中に前提を変えられる制御面を定義します。
人間行動のモデル化では、文脈が行動を変えるため構成可能性が重要です。同じエージェントでも、価格圧力、社会的証明、緊急性、インセンティブ、競合メッセージが変わると反応が変わります。
- 世界: 状態、ルール、タイムライン、イベント、制約。
- エージェント: 記憶、検索、内省、計画、行動。
- 相互作用: エージェント間、人間とエージェント、人間と世界。
- 制御: パラメータ、イベント注入、観察可能性。
LLMエージェントにレイヤーが必要な理由
LLMは認知、言語、解釈に強い一方、シミュレーション全体を単独で担うべきではありません。すべてのルーティン行動で推論すると、長時間のシミュレーションは高コストで遅くなり、一貫性も崩れます。
レイヤー化された設計では、LLM呼び出しを判断が必要な場面に集中させます。衝突、説得、不確実性、社会的解釈、意思決定はLLMが扱い、日常的な遷移はルールや確率モデルが処理します。
認知エージェントのループ
信頼できる合成エージェントには継続性が必要です。典型的な流れは、知覚、記憶検索、内省、計画、行動です。エージェントは世界を観察し、関連する記憶を取り出し、重要点をまとめ、計画し、行動を返します。
記憶を分類すると、このループは安定します。エピソード記憶は出来事を、意味記憶は安定した信念を、内省記憶は繰り返しから得た高次の洞察を保存します。
- 知覚は世界イベントを観察に変換します。
- 検索は新しさ、関連性、重要度で記憶を選びます。
- 内省はパターンを持続的な洞察に変えます。
- 計画は現在の制約内で次の行動を選びます。
チームでの使い方
構成可能なシミュレーションは、what-if分析で特に有効です。プロダクトチームは同じ合成人口で2つのオンボーディングを比較できます。価格チームは割引タイミングを変え、市場チームは競合の動きを注入できます。
目的は現実を完全に予測することではありません。前提を明示し、顧客に見せる前にシナリオを試し、どの意思決定をライブ検証すべきかを選ぶことです。