JP2003196408A - タスク割当て方法及び装置、並びにタスク割当てプログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】依頼者から請負者エージェントへの支払いを抑
制しつつ、十分な水準のサービス品質を保つことのでき
るタスク割当てとタスク遂行結果に対する報酬額の決定
を行うタスク割当て方法を提供する。 【解決手段】(1)依頼者はコンテンツ提供タスクの提示
を行い、(2)請負者エージェントは処理費用の入札を行
い、依頼者は、(3)タスクの数が１つの場合は、最小の
処理費用を申告したエージェントにタスクを割当て、ま
たタスクの数が複数の場合は、申告された処理費用の総
和が最小となるように各エージェントにタスクの割当て
を決定し、(4)処理費用をもとに限界費用（仮に同じタ
スクがもう１つあった場合に要する追加的処理費用）を
計算し、(5)限界費用をもとに契約（タスク処理に成功
した場合の報酬額と失敗した場合の報酬額の組）を計算
し、(6)契約を請負者エージェント側に提示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、ネットワークを
介してタスクの処理を他者（請負者エージェント）に依
頼するときのタスク割当て決定と、そのタスクの遂行結
果に対する報酬額の決定を行うタスク割当て方法及び装
置、並びにタスク割当てプログラム及びそのプログラム
を記録した記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】ネットワーク上で映像、音楽、ゲームソ
フト等のコンテンツを配布するコンテンツ配信サービス
において、費用を抑えて十分な品質のサービスを提供す
るには、ネットワーク上でのコンテンツの設置場所（コ
ンテンツ配信個所）が問題となる。一方で、ピアツーピ
ア(peer-to-peer)型のサービスが普及し始めている。こ
のような状況では、他者（請負者エージェント）の余剰
計算資源（コンピュータ資源）を利用する、つまり、コ
ンテンツ提供（配信）というタスク（コンピュータが処
理する仕事）を他者に依頼する形でのサービス実現が可
能となる。

【０００３】本発明では、人が直接タスクに関する交渉
を行うのではなく、人の作業を代行するエージェント
（ユーザの代わりに与えられた仕事をネットワーク上で
自動的に処理するプログラム）間で交渉が行われる場合
を対象とする。さて、タスクを他者に依頼する形態のシ
ステムの適切な運用を図るには、請負者エージェントの
参加が自発的であることを考えれば、コンテンツの保管
や配信という作業に対して請負者エージェントに適切な
経済的誘因（報酬）を与える必要がある。ここで、タス
ク依頼者が解くべき問題は、（１）タスクをどの請負者
エージェントに依頼するかというタスクの割当て問題
と、（２）サービス品質を維持するために、いかに請負
者エージェントに適切な行動をとらせるかという遂行管
理問題である。前者のタスク割当て問題の解決を難しく
する要因の一つは、各エージェントによって、タスクの
処理に要する費用（例えば、コンテンツ配信サービスに
おいて、コンテンツデータの記憶容量の確保、コンテン
ツデータ配信処理時間等の費用）が異なる点である。ど
のような計算資源を持っているかにより、その処理費用
は異なる。ところが、処理費用に関する情報は請負者エ
ージェントの私的情報であり、依頼者が直接知ることは
難しい。

【０００４】この問題の解法として知られているのは、
オークションによる方法である、つまり、請負者エージ
ェントにどの程度の処理費用でタスクを処理できるかを
入札させ、集まった入札値を見て、タスク依頼先と支払
額を決定する方法である。さて、コンテンツの提供サー
ビスにおいては、タスクの割当てを決めればそれで終わ
りではない。適切な水準のサービス品質を維持するに
は、各請負者エージェントが状況に応じて対処すること
が必要となる。例えば、サービス提供要求が集中したと
きには、追加の計算資源を割当てる（追加のコンピュー
タ資源の割当て）といったことが必要となる。ところ
が、依頼者は各エージェントのサービス提供に関する資
源投入量を直接観測できない。よって、直接的に請負者
エージェントのタスク遂行を管理できないことになる。
これが、後者の遂行管理問題の解決を難しくする要因の
一つである。この問題の解法として知られているのは、
契約による方法、つまり、サービス提供の成功／失敗
（コンテンツ配信サービスにおいては、コンテンツデー
タの配信遅延、配信されたコンテンツデータの瑕疵等）
という観測可能な結果を元に、結果に応じた報酬を与え
る方法である。すなわち、成功すれば高い報酬を与え、
失敗すれば低い報酬を与えることで、請負者エージェン
トの適切な振る舞い（コンピュータ資源の追加割当て）
を引き出すことができる。どのような報酬額を設定にす
ればよいかという点については、契約理論の中で議論さ
れている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上記のタスク割当て／
遂行管理問題において問題となるのは、依頼者にとっ
て、未知パラメータが、処理費用と追加資源割当て量の
二つあることである。単純にオークションによる方法の
みを用いる場合、タスク割当て後のタスク遂行管理の問
題を解決できない。つまり、請負者エージェントは最低
限の追加資源の割当てしか行わず、全体のサービス品質
を低下させることになる。一方で、契約による方法は、
契約を結ぶ対象となる請負者エージェントの処理費用が
既知という前提の元で適用できるものであり、未知パラ
メータが二つあるタスク割当て／遂行管理問題に直接適
用することはできない。この場合、適切な契約（タスク
処理に成功した場合の報酬額と失敗した場合の報酬額）
を計算することができず、全体のサービス品質が低下す
る、あるいは、請負者エージェントへの支払額が必要以
上に大きくなるという問題が生じる。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明によるタスク割当て／契約決定メカニズムは
以下の手順により構成される。 １．依頼者がタスク告示を行い、 ２．請負者エージェントがタスクの処理費用を入札し、 ３．依頼者が、申告された処理費用の総和が最小となる
ようにタスクの割当て（タスクの数が１つの場合は、最
小の処理費用を申告した請負者エージェントにタスクの
割当て）を決定し、 ４．依頼者は、限界費用（仮に同じタスクがもう１つあ
った場合に要する処理費用）を計算し、 ５．依頼者は、限界費用を元に、契約（タスク処理に成
功した場合の報酬額と失敗した場合の報酬額の組）を計
算し、 ６．依頼者は、その契約を請負者エージェントに提示
し、 ７．請負者エージェントは、契約を受理するか拒絶する
かを決定し、 ８．請負者エージェントが契約を拒否した場合、誰にも
そのタスクの割当てを行わない。 上記手順を有することにより、以下の事項が達成され
る。 （１）タスクをどの請負者エージェントに依頼するかと
いうタスクの割当て問題と、（２）サービス品質を維持
するために、いかに請負者エージェントに適切な行動を
取らせるかという遂行管理問題を同時に解くことがで
き、それにより、依頼者から請負者エージェントへの支
払額を抑制しつつ、十分な水準のサービス品質を保つこ
とができる。

【０００７】

【発明の実施の形態】図１に本発明のタスク割当て方
法、及び装置を適用するシステム構成図を示す。まず、
依頼者装置１について述べる。タスク管理データベース
1-9は、タスクに関する情報を格納する。各タスクは割
当て済みか否か、割当て済みであれば、その請負者エー
ジェントと契約内容に加えて、タスクが終了したか否か
の情報が格納される。入札管理データベース1-10は、タ
スク割当て決定時のオークションにおける、請負者エー
ジェントからの入札値が格納される。請負者管理データ
ベース1-11は、タスク告示を行う対象となる請負者エー
ジェントに関する情報が格納される。請負者管理手段1-
2は、請負者エージェントの請負者管理データベースへ
の登録／変更／抹消の処理を行う。タスク登録手段1-3
は、新たに割り当てるべきタスクが発生したときに、タ
スクの内容をタスク管理データベースに登録する。新た
に割り当てるべきタスクの内容は、装置管理者が登録す
るか、あるいは依頼者が自己の端末等を用いてネットワ
ークを介して登録する。タスク割当手段1-4は、タスク
告示／入札値の管理／契約内容の計算／タスク依頼先へ
の通知などの処理を行う。タスク遂行管理手段1-5は、
タスク管理データベース上で実行中となっているタスク
に対し、タスク実行状況を監視し、終了すれば、報酬支
払手段を用いて、請負者に報酬を支払う。報告記録手段
1-7は、請負者エージェントの提供するサービス品質に
関する利用者からの報告を記録する手段である。制御手
段1-1は全体の制御を行う。通信手段は依頼者装置１と
請負者エージェント装置２、利用者装置３との間で情報
の送受信を行う。

【０００８】次に請負者エージェント装置２について述
べる。記憶装置2-6は、依頼者から依頼されたタスクに
関する情報（例えばコンテンツデータ）を記憶する装置
である。計算資源管理手段2-2は、利用中の計算資源と
余剰計算資源の管理を行う。入札手段2-3は、依頼者か
らのタスク告示に応じて、入札値の決定／入札／落札し
た場合の契約受理の判断を行う。タスク遂行管理手段2-
4は、依頼されたタスクに関するサービス提供につい
て、追加資源の割当てを行うかどうか判断する手段であ
る。サービス提供手段2-5は利用者からのサービス提供
要求（例えばコンテンツ配信要求）に対して、サービス
を提供する手段である。制御手段2-1は全体の制御を行
う。通信手段2-7は依頼者装置１、請負者エージェント
装置２、利用者装置３との間で情報の送受信を行う。上
記構成図において、映像コンテンツなどを配布する情報
配信システムの場合では、依頼者は情報提供者、請負者
エージェントはコンテンツを配信するプロバイダ、利用
者は映像、音楽等のコンテンツの提供を受けるユーザに
対応する。

【０００９】図２に本発明のタスク割当て方法をコンテ
ンツ配信サービスに適用した場合のシーケンスチャート
を示す。 (1)依頼者は、タスク登録手段1-3から新たに割り当てる
べきタスクの内容（コンテンツデータ量、配信処理時間
等）を入力し、タスク管理データベース1-9へ登録し、
タスク割当手段1-4により請負者管理データベース1-11
へ格納された複数の請負者エージェントに対してサービ
ス提供タスクの提示を行う。 (2)請負者エージェント装置２の入札装置2-3により入札
を行う。入札値は、例えば、タスクと処理費用のテーブ
ル等を参照して計算により行うことができる。 (3)タスク割当手段1-4は、タスクの割当て、すなわち処
理費用の総和が最小となるように請負者エージェント
（タスクの数が１つの場合は最小の処理費用を申告した
請負者エージェント）を割り当て、次に、(4)依頼者は
限界費用β_i ^*を計算し、(5)この限界費用をもとに契約
(ｗ_i ^H,ｗ_i ^L)を計算し、(6)割当てた請負者エージェント
（例えば２Ａ）に提示する。 (7)入札手段2-3は、契約の受理／拒絶を決定し依頼者に
送信する。契約を受理した請負者エージェント装置２Ａ
はコンテンツ提供サービスを行う。 (8)利用者は各装置３Ａ〜3Cから請負者エージェント装
置２Ａにコンテンツ提供（配信）を要求する。 (9)サービス提供手段2-5はサービス提供（コンテンツ配
信）を行う。 (10)利用者は提供サービスの品質が十分であれば（コン
テンツデータ配信遅延、配信されたコンテンツデータに
瑕疵等がない場合）、依頼者装置１にコンテンツ提供の
成功報告を行う。 (11)依頼者装置は成功報告を報告記録手段1-7に記録
し、報酬支払手段1-6により請負者エージェントにサー
ビス提供成功報酬ｗ_i ^Hを支払う。なお、（9）'コンテン
ツ提供に失敗した場合（提供サービスの品質が不十分の
場合）には、 (10)'利用者装置３は依頼者装置１にサービス提供失敗
の報告を行う。 (11)'依頼者は利用者にサービス提供失敗により発生す
る損失の支払いを行う。 (12)'依頼者装置は請負者エージェントにサービス提供
失敗報酬ｗ_i ^Lを支払う。 （失敗報酬は、依頼者から請負者エージェントに成功報
酬に比べ低い報酬を支払うか、あるいは請負者エージェ
ントから徴収するようにしてもよい。）

【００１０】（Ｉ）これより、形式的な議論が可能とな
るよう、計算モデルを提示する。取引の場には１人の依
頼者と複数の請負者エージェントが存在する。依頼者
は、請負者エージェントに割り当てるべきタスクを持
つ。 仮定１：請負者エージェントｉはタスクk_iの処理費用β
_i(k_i)を要する。この値は、以下で導入する効用の単位
で測定されるものとする。これは、請負者エージェント
が余剰資源を用いてタスクを処理する場合の費用であ
る。この費用は請負者エージェントの処理能力に関連づ
けられるものであり、これを請負者エージェントの技術
と呼ぶ。この値が小さいほど、請負者エージェントの技
術が高いことになる。（混乱が生じないときには、β
_i(k_i)を、単にβ_iと表記する。） また、請負者エージェントは、既に自己が別のタスクに
割当てている資源を、タスクk_iの処理に割当て直すこと
ができる。例えば、より多くのＣＰＵ時間を割り当てる
ことで、より迅速にサービス要求に答えることが可能と
なるが、一方で、別タスクの実行停止による損失が生じ
る。 仮定２：請負者エージェントｉによる自己の持つ資源の
追加割当ての程度を努力と呼び、e_iで表現する。努力e_i
に付随するエージェントｉの損失の値はe_iそのものとす
る。 仮定３：サービス提供の結果は２つの状態だけが可能で
あるとする。すなわち、成功／失敗の２状態である。サ
ービス提供の結果は、サービス利用者から依頼者に報告
される。

【００１１】仮定４：サービス提供の結果は、請負者エ
ージェントの技術と努力に依存して確率的に決定され
る。請負者エージェントｉがサービス提供に成功する確
率をp(β _i,e_i)と表す。 仮定５：請負者エージェントｉがサービス提供に成功す
る確率p(β_i,e_i)は、エージェントの努力e_iの増加凹関
数であると仮定する。また、エージェントの技術β_i の
減少凹関数であると仮定する。加えて、もしβ¹＜β²で
あるならばp'(β¹,e_i)＜ p'(β²,e_i)を仮定する。これ
は、請負者エージェントがより多くの追加資源を投入す
るほど、サービス提供の成功確率が高くなり、また、技
術水準の高い請負者エージェントほど、サービス提供の
成功確率が高くなることを意味する。p'(β_i,e_i)はe_iに
関する１次偏微分を表す。もしβ¹＜β²ならば、p'(β¹,
e_i)＜ p'(β²,e_i)という仮定は、高い技術水準を持つ請
負者エージェントのサービス提供の成功確率は既に十分
高く、低い技術水準を持つエージェントと比べて、同じ
量の追加資源を投入しても、サービス提供の成功確率が
あまり向上しなくなることを意味する。 仮定６：依頼者にとって、請負者エージェントの技術水
準と努力水準は観測不可能である。つまり、技術水準と
努力水準は請負者エージェントの私的情報である。 仮定７：一方、サービス提供の成功確率 p(β_i,e_i)の関
数形は、依頼者にとって既知であるとする。これは、依
頼者にとって、個々の請負者エージェントの持つ情報を
知ることはできないが、全体の統計情報を知ることはで
きることを意味する。

【００１２】仮定８：依頼者は、請負者エージェントｉ
から適切な努力を引き出すために、サービス提供に成功
すれば、報酬ｗ_i ^Hを、失敗すれば報酬ｗ_i ^Lを与える。関
数u(ｗ_i)を報酬ｗ_iを得たときの効用とすれば、請負者
エージェントの期待効用U_i(e_i)は以下で定義される。 定義１：請負者エージェントｉの期待効用U_i(e_i)は U_i(e_i)＝p(β_i,e_i)u(ｗ_i ^H)＋(１−p(β_i,e_i))u(ｗ_i ^L)−
β_i−e_i と表される。 仮定９：効用関数uの形は、各請負者エージェントにと
って同一とし、u(0)＝０と基準点を定める。また、uは
単調増加であり、凹関数であるとする。つまり請負者エ
ージェントはリスク回避的である。 定義２：依頼者の目的関数は

【数１】 を最大化することである。ただし、ｎは請負者エージェ
ントの数であり、タスクの割当てを受けていない請負者
エージェントの報酬は、ｗ_i ^H＝ｗ_i ^L＝０とする。ここ
で、第１項はサービス提供の失敗に起因する収入の減少
であり（ｑはサービス提供失敗により発生する利用者へ
の支払い（ペナルティ）の単位量）、第２項、第３項は
請負者エージェントへの支払いである。依頼者（エージ
ェント）はリスク中立である。

【００１３】（II）割当て／契約決定メカニズム：タス
クの数が１個の場合 ここでは、タスク割当てと契約（報酬額）を決定するメ
カニズムを述べる。理解を容易にするため、まず、タス
クの個数が１個の場合を扱い、次に、タスクが複数ある
場合を扱う。さて、依頼者の利潤を最大化する契約を求
めることは、特にタスクが複数ある場合は、難しい。そ
こで近似解法として、まず処理費用に関して社会的に望
ましい割当てを求め、その上で契約を計算することを考
える。

【００１４】(i)割当て／契約決定メカニズム 以下に本発明方法の手続きを示す。 １．依頼者がタスク告示を行う。 ２．請負者エージェントがタスクの処理費用を入札する
（費用は効用単位で計測されているとする。申告値は真
値であるかもしれないし、真値でないかもしれな
い。）。なお、他のエージェントの申告値は公開されな
い。 ３．最小値を申告した請負者エージェントｉを契約候補
者とする。 ４．依頼者は、限界費用（仮に同じタスクがもう１つあ
った場合に要する処理費用）を計算し、それを元に契約
（ｗ_i ^H,ｗ_i ^L ）を計算する。 ５．依頼者は、請負者エージェントｉに契約（ｗ_i ^H,ｗ_i
^L ）を提示する。 ６．請負者エージェントｉは契約（ｗ_i ^H,ｗ_i ^L）を受け
入れるかどうか決定する。 ７．請負者エージェントｉが契約（ｗ_i ^H,ｗ_i ^L）を拒否
すれば、タスクの割当てを行わない。（限界費用は、例
えば同じ品物を製造する場合、品物の１単位追加的に生
産するための費用増を示す。） ステップ４での契約（ｗ_i ^H,ｗ_i ^L）の報酬額の決定につ
いては、以下で議論する。

【００１５】(ii)請負者エージェントの振る舞い ここでは、ある努力水準eを想定して、請負者エージェ
ントｉに努力水準eを選択させるには、どのような契約
を提示すればよいかを調べる。エージェントｉが自発的
に努力水準eを選択するように仕向けるには、効用に関
して以下の誘因両立制約が成り立つ必要がある。 p(β_i,e)u(ｗ_i ^H)＋(１−p(β_i,e))u(ｗ_i ^L)−β_i−e ＞p(β_i,e_i)u(ｗ_i ^H)＋(１−p(β_i,e_i))u(ｗ_i ^L)−β_i−e_i (e_i≠e) （１） 誘因両立制約に関しては、契約理論により、単調尤度比
条件(monotone likelihood ratio condition,MLRC)と分
布関数の凸性条件(convexity of distribution functio
n condition,CDFC)が成り立つときには、１階条件アプ
ローチを適用できることが知られている。MLRCとは、サ
ービス提供の成功確率が大きいほど、請負者エージェン
トがより大きな努力水準を選択した可能性が相対的に高
いことを意味する。CDFCの直観的な意味は、努力に対す
る請負者エージェントの収益の増分は確率的に減少する
ということである。

【００１６】本発明の問題設定では、サービス提供の結
果が成功／失敗の２つだけであり、サービス提供の成功
確率p(β_i,e_i)がe_iの増加凹関数であることからMLRCとC
DFCが成り立つ。したがって、１階条件アプローチを適
用できる。１階条件アプローチとは、効用を表す式のe_i
に関する１次偏微分が０に等しくなるというものであ
り、以下の式が成り立つことである。 p'(β_i,e_i)(u(ｗ_i ^H)−u(ｗ_i ^L))＝１ （２） 次に、参加制約を考える。参加制約とは、契約を結ぶこ
とによって、契約を結ばない場合より効用（報酬）が減
少しないことである。もし、参加制約が満たされないな
らば、請負者エージェントは契約を結ばないであろう。
請負者エージェントが何らタスクを保有しない場合の効
用は０と考えてよいので、参加制約は以下で与えられ
る。 p(β_i,e_i)u(ｗ_i ^H)＋(１−p(β_i,e_i))u(ｗ_i ^L)−β_i−e_i ＝０ （３） 条件（２）,（３）より、報酬の値を求める２つの式が
得られる。

【数２】

【００１７】(iii)依頼者の振る舞い 上では請負者エージェントに努力水準eを選択する契約
（ｗ_i ^H,ｗ_i ^L ）を求めた。この結果に基づいて、ここで
は、依頼者の利潤を最大化するためには、どのような努
力水準を選択させればよいかを考える。依頼者の目的関
数は、以下の形で表される。

【数３】 よって、これを最大化するようなe_iを求め、それを用い
て、（ｗ_i ^H,ｗ_i ^L）を計算すればよい。この目的関数を
最大とするe_iをe_i ^*と表記する。

【００１８】(iv)メカニズムの性質 上での議論では、最小の処理費用β_iを申告した請負者
エージェントｉの申告値β_iを報酬の計算に用いると仮
定してきた。しかし、請負者エージェントｉは処理費用
を過大申告するかもしれない。実際、以下で示す命題２
で示されるように、請負者エージェントは過大申告する
ことで付加的な効用を得ることができる。よって、真実
申告を引き出すために、β_iの値として、２番目に小さ
なβ_j（j≠i）を用いるとする。この値は限界費用（仮
に同じタスクがもう一つあった場合に要する処理費用）
を表すものであり、これをβ_i ^*と表記する。

【００１９】上で述べた発明方法に以下の手続きを挿入
する。β_i の値をβ_i ^*に設定する。この場合、請負者エ
ージェントは以下を満たす努力水準e_iを選択する。

【数４】 よって、e_i ^*を選択するとは限らない。ただし、以下が
成り立つ。 命題１：e_i≦e_i ^*が成り立つ。 証明：サービス提供の成功確率p(β_i,e_i)の関数形に関
する仮定、すなわち、p(β_i,e_i)が努力水準e_iの増加凹
関数であり、もしβ¹＜β² であるならば、p'(β¹,e_i)
＜p'(β²,e_i)という仮定より、命題の成立は明らかであ
る。この場合でも参加制約は満たされることを以下に見
る。 命題２：β_iの値をβ_i ^*として計算しても、請負者エー
ジェントｉの参加制約は満たされる。 証明：式（６）を満たすe_iの値をe_i ⁽¹⁾とすれば、U_i(e_i
⁽¹⁾)≧U_i(e_i ^*)が成り立つ。ここで、請負者エージェン
トｉが努力水準e_i ^*を選択したとすれば、期待効用U_i(e_i
^*)は以下のように計算される。

【数５】 β_i≦β_i ^*より、p(β_i,e_i ^*)＞p(β_i ^*,e_i ^*)が成り立つ。
よって、U_i(e_i ^*)＞０。これらより、請負者エージェン
トｉの参加制約は満たされる。

【００２０】命題３：請負者エージェントは真実申告す
る。 証明：まず、請負者エージェントｉがオークションの勝
者（落札者）となった場合を考える。このとき、β_i ^*の
値は他請負者エージェントの申告値であるため、請負者
エージェントｉは直接、この値を操作できない。つま
り、請負者エージェントｉは処理費用を過大申告して
も、エージェントｉが勝者である限り、β_i ^*の値を変化
させることができない。よって、期待効用の値は変化し
ない。また、過少申告する場合も同様に、期待効果の値
は変化しない。一方、真実申告したときに勝者にならな
かった場合を考える。このとき、申告値を過少に申告し
て勝者になった場合、処理費用の真値β_iに関して、β_i
＞β_i ^*が成り立つ。この場合、命題１の証明と同様の議
論をすることで、e_i＞e_i ^*が得られる。さて、式（２）
を満たすe_iを選ぶときに期待効用U(e_i)は最大となる。
これを計算すれば以下のようになる。

【数６】 ここで、β_i ^*＜β_i , e_i ^*＜e_i である。さて、p(β_i,e
_i) の関数形に関する仮定から、

【数７】 が成り立つ。これを変形して、

【数８】 これを期待効用U(e_i)を表す式（７）に代入すると、 U(e_i)＜β_i ^*−β_i ＋e_i ^*−e_i＋e_i−e_i ^*＝β_i ^*−β_i ＜
０ 上の式より、期待効用は負となり、正の効用を得ること
ができない。

【００２１】（III）割当て／契約決定メカニズム：タ
スクの数が複数の場合 (ｉ)割当て／契約決定メカニズム 以下にタスクの数が複数ある場合の発明方法の手続きを
示す。 １．依頼者がタスク告示を行う。 ２．請負者エージェントｉが各タスクの任意の組み合わ
せに対して、処理費用β _i (・)を入札する（費用は効用
単位で計測されているとする。申告値は真値であるかも
しれないし、真値でないかもしれない。）。なお、他の
エージェントの申告値は公開されない。 ３．申告値の総和が最小となる割当てk^*を決定する。 ４．依頼者は、各請負者エージェントｉへの割当てタス
クk_i ^*に対する限界費用（仮に同じタスクの組k_i ^*がもう
１つあった場合に要する処理費用）を計算し、それを元
に契約（ｗ_i ^H,ｗ_i ^L）を計算する。 ５．依頼者は、請負者エージェントｉに契約（ｗ_i ^H,ｗ_i
^L）を提示する。 ６．請負者エージェントは契約（ｗ_i ^H,ｗ_i ^L）を受け入
れるかどうかを決定する。７．請負者エージェントｉは
契約（ｗ_i ^H,ｗ_i ^L）を拒否すれば、タスクの組k_i ^*の割当
てを行わない。ステップ４の契約（ｗ_i ^H,ｗ_i ^L）は、タ
スクの数が一つの場合と同様に計算される。ここで、限
界費用β_i ^*は以下のように計算される。

【数９】 （９）式右辺の第１項はｉ以外の請負者エージェントが
請負った場合の処理費用、第２項はｉを含めて請負者エ
ージェントが請負った場合のｉ以外の請負者エージェン
トの処理費用の総和を表す。これは一般化Vickreyオー
クションにおける支払額の計算式と同一である。（ Vic
kreyオークションは、非公開型入札であり、対象物は最
も高い入札額を申告したエージェントに割り当てられ、
支払い額は２番目に高い入札額となる。）依頼者は、以
下の目的関数を最大にするe_iを選ぶ。

【数１０】

【００２２】(ii)メカニズムの性質 命題４：もし他の請負者エージェントが真実申告するな
らば、請負者エージェントｉは、処理費用β_iの値を過
少申告しても、付加的な効用を得ることができない。 略証：請負者エージェントｉが処理費用β_iの値を過少
申告することで、真実申告とは異なるタスクの割当てを
得たとする。この場合、限界費用β_i ^*の値は真値β_iよ
り小さくなる。よって、命題３と同様の議論により、請
負者エージェントｉは、処理費用β_iの値を過少申告し
ても、付加的な効用を得ることができないことを示せ
る。さて、タスクの数が１つの場合と異なり、タスクが
複数ある場合には、請負者エージェントｉは、需要を減
少させる、つまり、処理費用β_iの値を一部過大申告し
て、真実申告した場合と異なるタスクの割当てを得るこ
とで、付加的な効用を得る可能性がある。しかし、この
場合、以下の命題が成り立つ。 命題５：以下の条件は、請負者エージェントｉが処理費
用β_iの真値を申告するための十分条件である。

【数１１】 ここで、添字１は請負者エージェントｉが処理費用の真
値を申告する場合に対応し、添字２は請負者エージェン
トｉが需要を減少させる場合、つまり、処理費用を一部
過大申告する場合に対応する。k_i ^1*は前者の場合のエー
ジェントｉへのタスクの割当てを表し、k_i ^2*は後者の場
合のエージェントｉへのタスクの割当てを表す。 略証：命題２の証明において、以下の不等式が成り立つ
ことを示した。

【数１２】 命題３の証明と同様の議論により、以下の不等式が成り
立つ。

【数１３】 上記初めの部分の不等式を用いることで、以下の不等式
を得る。

【数１４】 式（１２）と式（１３）より、以下の不等式が成り立つ
ならば、処理費用の真値申告により得られる効用は、過
大申告により得られる効用より大きくなることを保証す
る。

【数１５】

【００２３】発明方法は処理費用の申告値の総和が最小
となる割当てを選択するので、β_i ^{2 *}−β_i ² ＜β_i ^1*−
β_i ¹が成り立つ。よって、十分条件（１１）が得られ
る。十分条件（１１）は、複数の請負者エージェントが
タスクを取り合う場合に、少ない量のタスクに対して、
多くの量のタスクに対するよりも競合的であれば、条件
が成立しやすいことを意味している。

【００２４】(iii)タスクの数が複数ある場合の計算例 以下の場合について考える。請負者エージェントの処理
費用β_iは、区間[０，１]の一様分布から選ばれる。努
力水準e_iは区間[０，２]から選ばれる。報酬ｗ_iを得る
ことの効用は、u（ｗ _i）＝ｗ_iとする。サービス提供の
成功確率は、p(β_i，e_i)＝√((１−β_i＋e_i)／３)とす
る。また、サービス提供の失敗による依頼者の単位当た
りの損失qをｑ＝5.5とする。タスクはＡ，Ｂの２つ、請
負者エージェントの数は３として、以下の処理費用値を
持つとする。

【表１】

【００２５】発明方法の手続きに従えば、まず、請負者
エージェントに処理費用を申告させる。ここでは、エー
ジェントが真実申告すると考える。この場合、上記の処
理費用の表が得られ、処理費用の総和が最小となる割当
てとして、タスクＡをエージェント１に、タスクＢをエ
ージェント２にという割当てが得られる。このとき、限
界費用β₁ ^*（タスクＡがもう１つあった場合：タスク
Ａ,タスクＢ,タスクＡという３つのタスクがあった場合
に追加されたタスクＡの処理に要する費用）、β ₂ ^*（タ
スクＢがもう１つあった場合：タスクＡ,タスクＢ,タス
クＢという３つのタスクがあった場合に追加されたタス
クＢの処理に要する費用）は、式（９）を用いて、それ
ぞれ以下のように計算される。 β₁ ^*＝(0.2_(3,A)＋0.15_(2,B))−0.15_(2,B)＝0.2 β₂ ^*＝(0.2_(1,B)＋0.2_(2,A))−0.1_(1,A)＝0.3 ここで、式（４）,（５）と、サービス提供の成功確率
を表す式から、以下を得る。 ｗ_i ^H ＝３β_i ^*−e_i−２＋６√((１−β_i ^*＋e_i)／３) （１４） ｗ_i ^L ＝３β_i ^*−e_i−２ （１５） これを依頼者の目的関数（式（１０））に代入して、そ
の値が最大となる努力水準e_i ^*を求めれば、e₁ ^*＝1.72,
e₂ ^*＝1.82と計算される。これを式（１４）,（１５）
のe_i に代入することで、ｗ₁ ^H ＝2.38, ｗ₁ ^L ＝−3.1
2、ｗ₂ ^H ＝2.58,ｗ₂ ^L ＝−2.92を得る。よって、依頼者
は、タスクＡをエージェント１に依頼し、契約(2.38,-
3.12)を提示し、タスクＢをエージェント２に依頼し、
契約(2.58,-2.92)を提示する。エージェント１，エージ
ェント２双方、契約を結ぶことで期待効用が０より大き
くなることがわかるので、契約を受諾する。

【００２６】（IV）評価 本発明方法を用いることで、依頼者の支出額をどの程度
抑制できるかを見るために、計算機実験を行った。実験
設定は以下の通りである。請負者エージェントの処理費
用β_iは、区間[０，１]の一様分布から選ばれる。努力
水準e_iは、区間[０，２]から選ばれる。報酬ｗ_iを得る
ことの効用は、u(ｗ_i)＝ｗ_iとする。サービス提供の成
功確率は、p(β_i, e_i)＝√((１−β_i＋e_i)／３)とす
る。また、サービス提供の失敗による依頼者の単位当た
りの損失qを、q＝5.5とする。実験では、タスクの数を
１つとした。また請負者エージェントの数を５から５刻
みで、５０まで変化させた。各場合において、各請負者
エージェントの処理費用β_iを、上述の分布に従うよう
にランダムに発生させた値に設定した。ここでは、発明
方法を以下の２つの方法と比較する。 ・比較方法１：依頼者が請負者エージェントの処理費用
β_iを知っていることを前提とする。処理費用が最小の
請負者エージェントを選び、その処理費用に基づいて契
約を計算する方法である。 ・比較方法２：オークションのみを行い、契約を用いな
い方法である。すなわち、依頼者が、請負者エージェン
トに処理費用を申告させ、最小の処理費用を申告した請
負者エージェントにタスク処理を依頼し、２番目に小さ
い申告値を支払う方法である。 上で議論してきたように、実際には、個々の請負者エー
ジェントの処理費用を正確に知ることは難しく、比較方
法１の実環境への適用は難しいといえる。また、比較方
法２で、２番目に小さい申告値を支払額とするのは、請
負者エージェントに処理費用を真実申告させるためであ
る。

【００２７】図３に実験により得られた結果を示す。図
の横軸が請負者エージェントの数を表し、縦軸が依頼者
の支出額を表す。図からわかるように、本発明方法は、
オークションだけを用いる比較方法２よりも支出を抑制
することができている。また、請負者エージェントの数
が増えれば、発明方法による支出額は、未知パラメータ
の１つである処理費用を依頼者が知っているとした場合
の比較方法１の結果に近づく。これにより、発明方法の
有効性が示せた。 （Ｖ） なお、本発明のタスク割当て装置はＣＰＵやメ
モリ等を有するコンピュータと、アクセス主体となるユ
ーザが利用する利用者端末と、記録媒体とから構成する
ことができる。記録媒体は、CD-ROM、磁気ディスク装
置、半導体メモリ等の機械読み取り可能な記録媒体であ
り、ここに記録されたタスク割当てプログラムはコンピ
ュータに読み取られ、コンピュータの動作を制御し、コ
ンピュータ上に前述した実施の形態における各構成要素
を実現する。

【００２８】

【発明の効果】本発明によれば、ネットワークを介して
タスクを依頼するときに、（１）タスクをどの請負者エ
ージェントに依頼するかというタスクの割当て問題と、
（２）サービス品質を維持するために、いかに請負者エ
ージェンに適切な行動をとらせるかという遂行管理問題
を同時に解くことで、依頼者から請負者エージェントへ
の支払額を抑制しつつ、十分な水準のサービス品質を保
つことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明が適用されるシステム構成図。

【図２】本発明を説明するためのシーケンスチャート。

【図３】本発明と比較方法の性能比較図。

【符号の説明】

１・・・依頼者装置 1-1・・・制御手段、1-2・・・請負者管理手段、1-3・
・・タスク登録手段 1-4・・・タスク割当手段、1-5・・・タスク遂行管理手
段 1-6・・・報酬支払手段、1-7・・・報告記録手段、1-8
・・・通信手段 1-9・・・タスク管理データベース、1-10・・・入札管
理データベース 1-11・・・請負者管理データベース ２・・・請負者エージェント装置 2-1・・・制御手段、2-2・・・計算資源管理手段、2-3
・・・入札手段 2-4・・・タスク遂行管理手段、2-5・・・サービス提供
手段 2-6・・・記憶装置、2-7・・・通信手段 ３・・・利用者装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｆ 15/177 ６７４ Ｇ０６Ｆ 15/177 ６７４Ａ

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】依頼者側がネットワークを介してタスクの
   処理を請負者エージェントに依頼するタスクの割当て決
   定と、そのタスクの遂行結果に対する報酬額を決定する
   タスク割当て方法において、依頼者側は、 １．請負者エージェントにタスクの告示を行い、 ２．請負者エージェントからの処理費用の入札を受付
   け、 ３．タスクの数が１つの場合は、最小の処理費用を申告
   した請負者エージェントにタスクを割当て、またタスク
   の数が複数の場合は、申告された処理費用の総和が最小
   となるように各請負者エージェントにタスクの割当てを
   決定し、 ４．処理費用をもとに限界費用（仮に同じタスクがもう
   １つあった場合に要する追加的処理費用）を計算し、 ５．前記限界費用をもとに契約（タスク処理に成功した
   場合の報酬額と失敗した場合の報酬額の組）を計算し、 ６.前記契約を請負者エージェントに提示する、ことを
   特徴とするタスク割当て方法。
2. 【請求項２】請求項１に記載のタスク割当て方法におい
   て、 前記タスクは依頼者がネットワークを介して登録したタ
   スクであることを特徴とするタスク割当て方法。
3. 【請求項３】依頼者装置がネットワークを介してタスク
   の処理を請負者エージェントに依頼するタスクの割当て
   決定と、そのタスクの遂行結果に対する報酬額を決定す
   るタスク割当て装置において、 請負者エージェントにタスクの告示を行う手段と、 請負者エージェントからの処理費用の入札を受付ける手
   段と、 タスクの数が１つの場合は、最小の処理費用を申告した
   請負者エージェントにタスクを割当て、またタスクの数
   が複数の場合は、申告された処理費用の総和が最小とな
   るように各請負者エージェントにタスクの割当てを決定
   する手段と、 処理費用をもとに限界費用（仮に同じタスクがもう１つ
   あった場合に要する追加的処理費用）を計算し、前記限
   界費用をもとに契約（タスク処理に成功した場合の報酬
   額と失敗した場合の報酬額の組）を計算する手段と、 前記契約を請負者エージェントに提示する手段と、を備
   えたことを特徴とするタスク割当て装置。
4. 【請求項４】請求項３に記載のタスク割当て装置におい
   て、 前記タスクを依頼者からネットワークを介して受信し、
   登録する手段を備えたことを特徴とするタスク割当て装
   置。
5. 【請求項５】依頼者側がネットワークを介してタスクの
   処理を請負者エージェント側に依頼するタスクの割当て
   決定と、そのタスクの遂行結果に対する報酬額を決定す
   る処理をコンピュータに実行させるタスク割当てプログ
   ラムにおいて、 １．請負者エージェントにタスクの告示を行う処理と、 ２．請負者エージェントからの処理費用の入札を受付け
   る処理と、 ３．タスクの数が１つの場合は、最小の処理費用を申告
   した請負者エージェントにタスクを割当て、またタスク
   の数が複数の場合は、申告された処理費用の総和が最小
   となるように各請負者エージェントにタスクの割当てを
   決定する処理と、 ４．処理費用をもとに限界費用（仮に同じタスクがもう
   １つあった場合に要する追加的処理費用）を計算する処
   理と、 ５．前記限界費用をもとに契約（タスク処理に成功した
   場合の報酬額と失敗した場合の報酬額の組）を計算する
   処理と、 ６.前記契約を請負者エージェントに提示する処理と、
   をコンピュータに実行させるタスク割当てプログラム。
6. 【請求項６】請求項５に記載のタスク割当てプログラム
   において、 前記タスクを依頼者からネットワークを介して受信し、
   登録する処理をコンピュータに実行させるタスク割当て
   プログラム。
7. 【請求項７】依頼者側がネットワークを介してタスクの
   処理を請負者エージェントに依頼するタスクの割当て決
   定と、そのタスクの遂行結果に対する報酬額を決定する
   処理をコンピュータに実行させるタスク割当てプログラ
   ムを記録した記録媒体において、 １．請負者エージェントにタスクの告示を行う処理と、 ２．請負者エージェントからの処理費用の入札を受付け
   る処理と、 ３．タスクの数が１つの場合は、最小の処理費用を申告
   した請負者エージェントにタスクを割当て、またタスク
   の数が複数の場合は、申告された処理費用の総和が最小
   となるように各請負者エージェントにタスクの割当てを
   決定する処理と、 ４．処理費用をもとに限界費用（仮に同じタスクがもう
   １つあった場合に要する追加的処理費用）を計算する処
   理と、 ５．前記限界費用をもとに契約（タスク処理に成功した
   場合の報酬額と失敗した場合の報酬額の組）を計算する
   処理と、 ６.前記契約を請負者エージェントに提示する処理と、
   をコンピュータに実行させるタスク割当てプログラムを
   記録した記録媒体。
8. 【請求項８】請求項７に記載のタスク割当てプログラム
   を記録した記録媒体において、 前記タスクを依頼者からネットワークを介して受信し、
   登録する処理をコンピュータに実行させるタスク割当て
   プログラムを記録した記録媒体。