計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会（SSI2026）において、共同研究者の松島准教授がポスター発表を行いました。

発表情報
エージェントベースモデル構築に向けたKaggleにおけるデータセット選択行動の分析
松島裕康（金沢大学）, 早矢仕晃章（一橋大学）, 清水たくみ（慶應義塾大学）

データセットの提供者と利用者がデータをやり取りするデータ市場は、現在も様々なプラットフォームが現れる萌芽的な段階にあり、提供・利用を持続的に成立させる制度設計についての知見はまだ十分に蓄積されていません。本研究は、こうした制度や参加者の行動が市場全体に与える影響やダイナミクスを、エージェントシミュレーションによって解明することを目指す研究の一環で行いました。

今回の発表では、新たなシミュレーションモデルの構築に向けた第一歩として、ユーザが分析のために新しいデータセットを選ぶ際にどのような基準で選択しているのかを分析しました。

条件付きロジットモデルを用い、同じ選択機会にあった候補データセットを比較することで、相対的な選択されやすさを推定しました。その結果、データセットの利用実績（利用数）や投票実績（投票数）が多いほど選択されやすく、公開からの経過日数が長いほど選択されにくいという関連が確認されました。この傾向は、選択の候補数を変化させても一貫して観測されました。

今後は、データセットの公開やユーザの利用が継続的に起こる条件を調査し、エージェントベースのデータ市場シミュレーションモデルの構築につなげていく予定です。