疑似コード駆動LLMベースエージェントを用いた人工市場モデル構築

板倉亮真, 平野正徳, 今城健太郎, 坂地泰紀, 野田五十樹

人工知能学会第36回金融情報学研究会, pp. 39-46, Mar. 21, 2026

Conference

人工知能学会第36回金融情報学研究会 (SIG-FIN)

Abstract

本研究は、金融市場における取引制度の影響評価を目的とした人工市場シミュレーションに向けて、LLMベースエージェントを用いた人工市場モデルの構築手法を提案する。従来のルールベースエージェントによる人工市場では、投資家の意思決定則およびその分布を人手で設計する必要があり、設計コストと恣意性が課題となる。そこで本研究では、LLMが生成した投資戦略を疑似コードとして事前に生成・保持し、疑似コードを実行して注文を決定する疑似コード駆動エージェント（LBA-P）を提案する。これにより、戦略をテキストとして保持したまま、現実の投資家の分布を模した多様な戦略分布を半自動的に導入し、事後的な戦略分析を可能にする。実験の結果、疑似コード条件では市場のStylized Factsを満たす一方、戦略表現をPythonコードにすると一部指標が満たされなかった。また戦略ロジックの事後分析から、出力形式の違いが戦略分布に系統的な偏りを生むことを示し、LLMに基づく市場の半自動モデリングにおいて戦略表現の選択が重要であることを明らかにした。

Keywords

人工市場; 大規模言語モデル; 疑似コード; エージェント;

doi

10.11517/jsaisigtwo.2026.FIN-036_39

bibtex

@inproceedings{Itakura2026-sigfin36,
  title={{疑似コード駆動LLMベースエージェントを用いた人工市場モデル構築}},
  author={板倉 亮真 and 平野 正徳 and 今城 健太郎 and 坂地 泰紀 and 野田 五十樹},
  booktitle={人工知能学会第36回金融情報学研究会},
  pages={39-46},
  doi={10.11517/jsaisigtwo.2026.FIN-036_39},
  year={2026}
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