Takayanagi

Founder & CEO @ Simulacra Inc.
PhD (University of Tokyo)
AI Digital Twin | Decision Intelligence

[Takayanagi @TTsamurai2]

東京大学工学研究科を修了し、博士(工学)・専攻長賞をいただきました！お世話になった皆様に感謝申し上げます。4月からは東大に籍を置きつつ、AIによる「人と社会のデジタルツイン」を目指すスタートアップ"Simulacra"をさらに加速させます。CEOと研究員の二足の草鞋で頑張ります！

[髙橋洸輝｜レンタルM&A室@ノーチラス・キャピタル @ktakahashi_nc]

ノーチラス・キャピタルとして、「レンタルM&A室とは何か」をまとめたコンセプトペーパーを公開しました。

『レンタルM&A室 ── 日本企業のM&A機能を再定義する』

多くの会社でM&Aが進まないのは「戦略の不在」ではなく「実行機能の欠如」が原因では、というのが本ペーパーの問題意識です。

仲介・FA・コンサルとは何が違うのか、欧米で定着している「Outsourced Corp Dev」という先行モデル、導入事例、そしてあえて「レンタルM&A室が適合しないケース」まで包み隠さず書きました。

全36ページ、無料です。CFO・経営企画の方にぜひ読んでいただきたいです。

[Yukino Baba @yukino]

「人間中心の意思決定支援AI」と題して、#JSAI2026 でチュートリアルを行いました。
人AI協働意思決定において、人が適切にAIに頼るための方法論を、LLMの事例を含めて紹介しました！https://t.co/SD7Hk1GEUO

[Takayanagi @TTsamurai2]

@hashing52 @s_aiueo32 おめでとうございます㊗️🎉🎈

[Masahiro Kaneko @MasahiroKaneko_]

#NLPコロキウム での発表で使用した「攻めのAI安全性：必知論文N本🔥」の拡張版スライドを公開しました！

関連研究を追加し、内容がさらにパワーアップしています💪
ぜひご覧ください！
https://t.co/oabg8YAKJr

[Yutaka Soejima @HiWind_Kamakura]

日本金融学会のセミナーで使ったスライドを公開しました https://t.co/7hg6ZkrbbQ

[Takayanagi @TTsamurai2]

@MorishTr 🔥

[Takayanagi @TTsamurai2]

【東京大学 工学部金融レジリエンス情報学】

5月21日（木）、東京大学 工学部の「金融レジリエンス情報学」にて講義を担当します。

今回のテーマは、「AIによるデジタルツインの発展と金融市場への応用」です。

当日は、デジタルツイン、人間行動のシミュレーション、金融応用についてお話しする予定です。

本郷キャンパスで皆さんと議論できるのを楽しみにしています 🤝

https://t.co/IIaqWWI1KU

[水田孝信 (Takanobu MIZUTA) @takanobu_mizuta]

今年も大学講義、金融レジリエンス情報学で１コマ担当します。昨年度から各回の講師が外向けにも公表されてたようで今更気づいた。 https://t.co/ZMdGWLQHWe

まだ作りかけですが、こんな感じの資料を作ってます。
https://t.co/ZyUoSPzNPE

[Takayanagi @TTsamurai2]

@HiWind_Kamakura @takanobu_mizuta 副島さん、お久しぶりです！4月のご講義に続いて、私も良い講義ができるよう頑張ります！

[Takayanagi @TTsamurai2]

【講演のお知らせ】

5/26に、株式会社インテージ 主催セミナーにて、「LLMを用いた人間・消費者デジタルツイン」をテーマに講演を行います。

Simulacra では、大規模言語モデル（LLM）を活用し、人間の選好・意思決定・行動特性を再現するデジタルツインの研究・開発を進めています。

本講演では、
・LLMエージェントによる人間/消費者デジタルツイン
・アンケートデータや購買関連データを用いた再現性検証
・マーケティングやリサーチ領域への応用可能性
などに加え、インテージ様との取り組み内容についても一部ご紹介予定です。

AIエージェント、デジタルツイン、マーケティングにご関心のある方は、ぜひご参加いただけますと幸いです。

▼詳細・お申し込み https://t.co/pPXhvPjuOs

[ACM SIGIR 東京支部 @acmsigirtokyo]

WSDM 2026、CHIIR 2026、ECIR 2026、CIKM 2025など直近の情報検索系国際会議の論文を読む会を2026年5月30日(土)にオンライン開催予定です。発表参加の申し込み締め切りは5月20日(水)となっております。聴講のみの参加も歓迎ですので奮ってご参加ください！
https://t.co/jDCBYT0iHt

[Takayanagi @TTsamurai2]

AIエージェントの「性能」だけでなく「人がそれをどう信頼し、どう使うか」までを射程に入れた評価が、これからの金融AIには不可欠だと考えています。この実現には、技術の性能向上と人間中心の設計の両輪が必要です。Simulacraでは、人と社会のデジタルツイン技術を通じて、この課題に引き続き取り組んでまいります。

本レポートはSIGIR 2025で発表した論文 "Are Generative AI Agents Effective Personalized Financial Advisors?" に基づきます。

[Takayanagi @TTsamurai2]

SBI金融経済研究所さまに、「生成AIは『あなた専用』の金融アドバイザーになれるか」と題したレポートを寄稿しました🧵

https://t.co/SFkUt3LUJA

[Takayanagi @TTsamurai2]

主な発見：
◆ ニーズヒアリングの精度は投資家のタイプに依存
AIは「リスクを取りたい」投資家のニーズを保守的に解釈してしまうバイアスを持ち、リスクテイク型の把握精度は53%（≒偶然と同程度）まで低下しました。
◆ パーソナライズはプラスにもマイナスにも働く
ニーズヒアリングが成功すれば投資判断の質は大幅に改善（順位相関 0.48）する一方で、失敗すると逆にマイナス（-0.23）に働き、ユーザーを誤った判断へ誘導するリスクとなります。
◆ 「感じの良いAI」と「良いアドバイス」は別物
外向的なアドバイザーは信頼・満足度で優位ですが、投資判断の質では誠実・慎重型に劣ります。主観的満足度はアドバイスの質を保証しないという、実装上重要な知見です。

[Takayanagi @TTsamurai2]

@rikiyatakehi_jp @MIT おめでとう！！活躍楽しみです！！

[Masahiro Kaneko @MasahiroKaneko_]

来週水曜、NLPコロキウムにてトークさせていただきます 🚀

バイアスや脆弱性といったLLMの弱点をあえて暴いて対処する「攻めのAI安全性 🔥」がテーマです！
#ACL2026, #ICLR2026 で発表予定の金子の研究も含めて、必知論文をざっとN本まとめて紹介します。
ぜひ聴きに来てください ⚡️

[Takayanagi @TTsamurai2]

@ponyo_ponyo115 @hpp_ricecake こちらこそです！また学会などでキャッチアップさせてください！

[Takayanagi @TTsamurai2]

At Simulacra, we are building digital twins of individuals and societies.

We’re also open-sourcing economic simulations with LLM agents: https://t.co/QKDiw72vub

Learn more about Simulacra: https://t.co/4XMQuLDr5X

If you're working on multi-agent systems / LLM agents / social simulation, let’s connect.
(3/3)

[Takayanagi @TTsamurai2]

LLMs don’t just generate text. They can simulate societies.

At Simulacra, we are building LLM-based social simulations.

Our work “From Heard to Lived Opinions” is accepted to #ACL2026 (Findings)

Huge congrats to the team at Simulacra🎉🎉

(1/3)

[Takayanagi @TTsamurai2]

Paper: https://t.co/QxEjm48ly2
We study how LLM agents form and update opinions when they interact in economic environments, not just by “hearing” information, but by “living” through experiences.

Key idea:

Most LLM simulations model opinions as static or prompt-driven.

We instead model opinion dynamics emerging from:
- interactions
- incentives
- economic behavior
→ more realistic social simulation

（2/3）