ボードゲーム「カタン」等の戦略ゲームを研究基盤とし、木材・レンガ・羊毛・小麦・鉱石の5種の資源をめぐる最適配分、他の構成員とのヘイトコントロール、及び交渉を通じた高度な合意形成プロセスの実践に取り組んでおります。

研究領域1　資源の最適配分

• 2個のサイコロの出目の確率分布に基づく、初期開拓地の立地選定（「6」及び「8」に隣接する土地の戦略的取得）
• 資源の偏在を前提とした、リスク分散型の資源ポートフォリオの構築
• 港の活用による、資源交換レートの継続的な改善

研究領域2　ヘイトコントロール

• 獲得済みの勝利点を必要以上に誇示しない、勝利点の可視化管理
• 「今回は勝つ気ない」との発言の戦略的運用と、その信頼性の検証
• 先行する構成員に対する包囲網の自然発生メカニズムの解明
• 盗賊の配置先の決定における、私怨の寄与度の定量化

研究領域3　合意形成・交渉プロセス

• BATNA（交渉が決裂した場合の最善の代替案）としての、港及び銀行との交換レートの把握
• 複数当事者間交渉における、抱き合わせ取引の設計
• 交渉決裂後の関係修復プロトコル（翌日の謝罪スタンプの送信）の標準化

主要指標（KPI）

研究会の平均所要時間

3時間12分

交渉の成立率

31%

「その交換は無理」の発生頻度

1手番あたり0.8回

盗賊配置における私怨の寄与率

推計64%

研究会後の遺恨の平均解消期間

1.8日

研究成果の社会実装

割り勘

端数負担の交渉

店選び

「どこでもいい」からの合意形成

二次会

参加者の確保

麻雀を研究対象とし、手牌という厳しい制約条件の下で、和了に至る確率と打点の期待値を最大化する意思決定を探究する、確率論理シミュレーション業務を行っております。不完全情報下における最適行動の研究を通じて、構成員の論理的思考力の向上に寄与しております。

業務領域1　牌効率の追求

• 有効牌の種類及び受け入れ枚数の最大化
• 孤立牌の処理順序の最適化
• 両面待ちへの移行可能性の評価と、待ちの形の選択

業務領域2　期待値の導出

期待値 ＝ 和了率 × 平均打点 － 放銃率 × 平均失点

• 上記の簡易モデル（当組採用）に基づく、押し引きの判断
• 打点の上昇と和了率の低下との最適な均衡点の探索

業務領域3　不完全情報下の推論

• 捨て牌の情報からの、他家の手牌の推定
• リーチを受けた局面における安全牌の確保と、撤退判断

業務領域4　事後分析（いわゆる反省会）

• 理論上の最適打牌と、実際の打牌との乖離の分析
• 失点の原因の特定（主に自分以外の要因）

コンプライアンス

本事業は純粋な学術研究であり、金銭その他の財産上の利益を賭ける行為は一切行っておりません。

主要指標（KPI）

理論上の最適打牌の理解度

高い

実戦での最適打牌の実行率

低い

「あれは仕方ない」の発言頻度

1半荘あたり4.2回

反省会の所要時間

対局時間の約1.5倍

主な研究成果

理論は完璧だが、結果は伴わないことの実証

カーシェアリングサービスを戦略的に活用し、深夜の突発的な長距離ドライブ及び地方遠征を企画・運用するとともに、十数人規模の構成員の移動を支えるロジスティクスの調整を担っております。

業務領域1　突発型モビリティ（オンデマンド遠征）

• 需要の発生（「今から海行かへん？」との発言）から出発までのリードタイムの短縮
• カーシェアリング車両の空き状況の即時確認と予約
• 目的地未定型ドライブの運用

業務領域2　大規模ロジスティクス（十数人規模の移動）

• 配車計画：十数名の構成員を3〜4台の車両に割り当てる配車計画の策定
• 乗車割当：「誰と同じ車に乗るか」問題の最適化（車内の会話量、睡眠傾向及び音楽の趣味を考慮）
• 多拠点集合：兵庫、大阪、奈良、神奈川、沖縄等に分散する構成員のための複数の集合地点の設定と、サービスエリアでの合流
• 運転者の配置：運転可能な構成員の確保と、交代計画の策定
• 精算：利用料金、高速料金及び駐車料金の割り勘（精算漏れの実績はIR情報を参照）

安全・法令遵守方針

• 飲酒した構成員は、いかなる理由があっても運転しません。運転者が飲酒していないことを、出発前に全員で確認します。
• 運転者は適宜交代し、眠気を感じた場合は直ちに休憩します。深夜の移動である以上、到着より安全を優先します。
• 道路交通法その他の法令を遵守します。
• カーシェアリング車両の返却時刻を厳守します（延長料金は特別損失として計上されます）。

主要指標（KPI）

発言から出発までの平均リードタイム

47分

最大運用規模

17名・車両4台

配車計画の確定時期

出発前日の深夜

目的地の事前決定率

12%

帰路で後悔した構成員の割合

100%（ただし翌週もまた行く）

※組長はフェリーと各駅停車を愛好しているため、本事業の車両には乗車せず、各駅停車で現地に合流することがあります。