研究キーワード

• 複雑系科学（シミュレーション、人工生命）

• 社会ネットワーク分析

• データサイエンス（計算社会科学・文化情報学）

• マルチエージェント、マルチLLMエージェントシステム

3年生向けゼミの内容

研究室では、「ネットワーク分析」と「エージェントモデル」を研究手法として使います。
輪読では、春/秋で、各手法の基礎を学ぶため、以下の書籍や論文をベースに行う予定です。

• 春学期...エージェントモデル：以下の書籍を参考にしつつ、適宜関連論文を配布し、輪読と演習を実施予定

意見形成モデルやBoidモデル、囚人のジレンマといった基本的な社会モデル（数理モデル・エージェントモデル）に関する理解を目的とします。
山影進著：人工社会構築指南 artisocによるマルチエージェント・シミュレーション入門
岡瑞起　他　著：作って動かすALife ―実装を通した人工生命モデル理論入門　   

• 秋学期以降 ... データサイエンスおよびネットワーク分析：以下の書籍を参考にしつつ、適宜関連論文やサンプルコードを配布し、輪読と演習を実施予定

アルバート・バラバシ著：「ネットワーク科学―ひと・もの・ことの関係性をデータから解き明かす新しいアプローチ―」
村田剛志著：Pythonで学ぶネットワーク分析: ColaboratoryとNetworkXを使った実践入門

現在のメンバー

• 教員: 1名

• B3: 6名

配属を希望する学生の方へ

研究室の方針

"学生の方が卒業し、就職・進学する時に「私は〜ができます。〜という経験・実績があります」と自信を持って言えるようサポートする"

これが大学教員の仕事の一つと考えています。

• 定期的なミーティングを中心に丁寧に卒論/修論指導を行います（放置はしません）。
  
  

• 研究テーマは「研究室に関連する範囲（データ分析 or 機械学習 or 数理シミュレーションを使うこと）で学生自身が立案」が基本ですが、卒論生に限っては「学生の興味を元に教員がサポートしつつ設定する」ことも可能です。

  • 例：音楽が趣味なので、大規模視聴データから音楽ジャンルごとの再生回数の分布を比較分析（修士学生の研究：Nakamura, 2025）

  • 例：Podcastが趣味なので、Podcast内の言語的特性から人気を予測する回帰モデルの構築（修士学生の研究：榊原, 2026）　など
    
    

• 修論生はもちろん、学部生の学会での発表を積極的に支援します。その後の就職・進学において、目に見える実績を持っている人は極めて有利だからです。

  • 国内学会の例：人工知能学会、情報処理学会、計算社会科学会、数理社会学会 etc.

  • 国際会議の例：ALIFE 2026@カナダ、AAMAS 2026@キプロス、Complex Networks & Their App. 2025@米国 etc.
    
    

研究室の活動によって身につく能力・経験

1.  自身の思考を他者に伝わるように論理的に表現し、対話する能力（論理的な文章の書き方、プレゼン能力など）

2.  競合を調査したうえでオリジナリティを発揮し、「世界一」「世界初」のものを生み出す経験

3.  数理科学およびデータサイエンスに関するスキルと知識

• • データ分析（特にネットワーク分析や機械学習）もしくはシミュレーション（特にエージェントモデル）に関する知識とスキル

• • データ分析やシミュレーション用のプログラミングスキル（Python（pandas, statsmodelsなど）やJavaなど）

  • 社会科学に関する知見　など

卒論/修論のテーマ例

• LLMエージェント間の協力形成のゲーム理論的解析

• LLM内部ダイナミクスの分析手法の開発

• 「友達を選ぶ」行為が社会格差を拡大させる？ ―　強化学習による被験者実験のモデル化

• 小説で描かれる人物の性格はどう時代推移しているのか？ー 小説テキストからの行動抽出とBig5性格推定

• 音楽視聴データに基づくK-POPにおける「同時再生」ネットワークの分析

• 歴史データに基づく歴史人物の社会ネットワーク分析（歴史データの取得可否に関しては現在検討中）

• LLMエージェントによる歴史的イベントのシミュレーション　など

外部から大学院入試等で入学・配属を希望される方へ
（For prospective students applying from outside Meiji University）

可能な限り、出願前に教員（西本）まで連絡をとり、希望する研究テーマ等について相談をするようにお願いします。
その際はAIによって生成された研究テーマではなく、自身で考え、記述したテーマを送付するようお願いします。
研究テーマに関する記述については、AIで生成されたという疑義が強い場合は返信を控えさせていただきます。
（Prospective applicants are strongly encouraged to contact the faculty member (Nishimoto) before submitting their application, whenever possible, to discuss their intended research topics and interests. When contacting me, please send a research topic that you have developed and written in your own words, rather than one generated by AI. If there is strong reason to suspect that the description of your proposed research topic has been generated by AI, I may refrain from responding to your inquiry.）