競争を協調へ変革する：現代組織におけるマルチエージェントシステムと言語モデルの革新的役割

本論文は、複雑な人間の相互作用をシミュレートする能力を特徴とするマルチエージェントシステム理論（SMA）に基づく計算実体と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせたものが、専門的な人工エージェントの使用から運用的組織プロセスの支援、応用知識と人間の調整に基づく戦略的意思決定まで、人間ユーザーのインタラクションを革命的に変える可能性を探求している。先行研究では、特に新たな課題や論理的推論や問題解決の誘発などの実践的なタスクに対処する際に、人工エージェントの自律的アプローチには限界があることが示されている。また、伝統的技法としての思考連鎖の刺激には明示的な人間の指導が必要とされることも考察されている。我々のアプローチでは、大規模言語モデル（LLM）に基づき、それぞれ異なる行動要素を考慮したプロトタイピングを持つエージェントを開発し、ビジネスの役割演技（ロールプレイ）シナリオに基づくユースケースで知識生成を促進する戦略により駆動されるエージェント間の議論（ガイドされた対話）手法を採用している。これにより、マルチエージェントシステム理論（SMA）と大規模言語モデル（LLM）を基盤とする革新的な利用法に基づいた組織戦略に有用なエージェント開発の可能性を示し、LLM由来の多様な応用、複雑性、領域および能力に適応可能で差別化された実験を提供している。