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競争相手の行動を予測しながら自らの行動を決めたり、複数の利害関係者が関わる問題状況において公平な解を導いたりする際に有効なゲーム理論について学び、その考え方と解の導出方法を修得することを目的とする。
ゲーム理論は、人工知能の要素技術の一つであり、経済学における重要な道具でもある。
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・複数の意思決定主体が関わる問題状況とその解決策を論理的に説明することができる。
・社会システムデザインの考え方を身に着ける。
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（◎：特に重視する、○：重視する、△：評価対象、－：評価対象としない）
A：諸科学についての基礎的知識と理解 －
B：論理的・創造的思考力 ◎
C：コミュニケーション能力 －
D：社会的倫理観・国際性 －
E：情報社会の諸課題の理解と情報学的知の活用能力 －
F：社会組織や制度に対する知識と社会科学的分析能力 －
G：データサイエンスの基礎知識と社会実装提案能力 ○
H：情報技術を創出し利活用するための知識基盤 －
I：人文情報学的知識にもとづく課題策定と実践的理念の探索能力 －
J：社会科学的知見を活用した課題発見能力とシステム（制度）構築の提案能力 －
K：データの収集・分析と数理最適化による課題解決能力 ○
L：計算や情報に関する知識と計算機に関する技術開発能力 －
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ゲーム理論は、複数の意思主体が絡む意思決定問題を扱うための理論である。「他者の行動を予測しつつ、自らがどう行動べきか」、「利害が一致しない状況で、公平な解決策はないか」などがゲーム理論の主たるテーマである。本授業では、ゲーム理論について、具体的な応用例や社会貢献の事例を交えながら講義する。受講生が自ら考える演習を随時おこなう。ゲーム理論の社会実装について、実務経験を有する教員が授業をおこなう。
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講義（70%）＋演習（30%）
岩井が担当する計８回は対面で、吉良が担当する計７回はオンラインでおこなう（準メディア授業）。
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担当：岩井（対面）
第１回：イントロダクション
第２回：戦略ゲーム
第３回：ナッシュ均衡点
第４回：利害の対立と協力
第５回：ダイナミックなゲーム
第６回：繰り返しゲーム
第７回：不確実な相手とのゲーム
第８回：交渉ゲーム
担当：吉良（オンライン）
第 ９回：マッチング理論（安定結婚問題）
第１０回：マッチング理論（クラス編成問題、学校選択問題）
第１１回：展開形ゲームと機械学習（コンピュータ将棋）
第１２回：展開形ゲームとマルコフ性（野球における最適戦略）
第１３回：展開形ゲームとマッチング（保育所の利用調整）
第１４回：投票力指数
第１５回：協力ゲーム
※第９回～15回のオンライン授業の手順は授業の中で説明します。
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復習では、授業で学んだことを自分自身が納得できるまでとことん考え、問題状況や解決策を他の人に論理的に説明できるようになること期待する。
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・平常点（授業への貢献、演習課題、レポート）：50%
DPとの関連：B, G, K
・期末試験：50%
DPとの関連：B, G, K
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・基礎的な数学知識（具体的には、１年前期の「微分積分学１」、「線形代数学１」、１年後期の「確率統計１」で学ぶ内容）を身につけていること。
ゲーム理論を本格的に学ぶには、より高度な数学の知識が必要であるが、本授業では他プログラム科目として履修する学生にも配慮し、ゲーム理論の面白さを解説することに重点を置く。
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戦略形ゲーム, 展開形ゲーム, マッチング理論, 協力ゲーム, 実務経験
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「微分積分学１」、「線形代数学１」、「確率統計１」
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ゲーム理論・入門 新版--人間社会の理解のために
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岡田章
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有斐閣アルマ
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2014
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