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Qualiagram（東京都港区）は、エモスタ（東京都中央区）と共に、大規模言語モデル（LLM）ベースの社会シミュレーターを用いた組織形成最適化の共同研究を9月4日から開始すると発表した。研究の第一弾として、組織におけるモチベーション向上施策の検討への活用の実証実験を予定している。Qualiagramとエモスタは、それぞれが持つ知見を生かし、組織形成最適化の研究において成果が期待できると確認した。Qualiagramは、親会社ピアズが持つ小売業務や組織設計の知見と、ロープレ支援AI mimikを中心としたプロダクト群を活用し、小売のDX化に資する技術やサービスの開発・活用に取り組んでいる。一方、エモスタは、都市計画・デザインのシミュレーション、建築・不動産開発のプロトタイピング、政策策定、オフィス動線・配置の最適化、チーム形成・組織構造の最適化などの活用支援を事業化している。今回の実証実験では、組織、特に離職率の高い小売業界におけるモチベーション管理の重要性に焦点を当てる。サーベイによってチームメンバーの性質を把握し、それをエージェントに反映し、チームのデジタルツインを社会シミュレーターに構築する。その上で、エージェントが自律的にモチベーションを把握し、それを向上する施策を考案、実行し、その成果を報告する。施策成果を踏まえ、実際のチームで生かせるかどうかを検討する。Qualiagramとエモスタは、この実証実験を皮切りに、組織形成におけるさまざまな論点に関する検証を行い、その最適化に資する社会シミュレーターの活用方法を継続的に検討していくとのことだ。