AI レポート · Stanford Digital Economy Lab · 2026-10-29 · 研究論文
複数ユーザー向け大規模言語モデル・エージェント
原題: Multi-User Large Language Model Agents - Stanford Digital Economy Lab
LLMベースのエージェントは計画や意思決定の支援に使われるが、既存の多くは単一のユーザーを前提に最適化されている。本研究は、役割や権限の異なる複数ユーザーに同時に仕える「多ユーザー型」LLMエージェントを初めて体系的に検討し、指示遂行、プライバシー保護、協調の三つの観点で評価した。その結果、最先端のLLMでも競合する目的の下で優先順位を安定して保てず、多ターンの対話でプライバシー侵害が増え、反復的な情報収集を要する協調では効率が低下することが示された。