ゲーム理論は、複数の合理的なエージェントが互いの選択に基づいて自らの成果を最適化しようとする戦略的相互作用を研究する応用数学の分野です。競争や協力などの状況をモデル化し、各参加者の選択が他者の結果に影響を与える点が特徴です。意思決定が相互依存する戦略的行動を数理的に定式化できる点で、他のテクノロジーと一線を画します。
ユースケースと利用例
AI分野では、マルチエージェントシステム、サイバーセキュリティ（攻撃検知と防御）、自動交渉、共有資源管理など、エージェント間の相互作用のモデル化に活用されます。デジタル経済では、動的価格設定、自動化オークション、インセンティブ設計などにも使われています。
主要なソフトウェア、ライブラリ、フレームワーク
主なツールとして、古典的・進化的ゲームの計算分析に使うPythonライブラリGambit、DeepMindのOpenSpiel（ゼロサム・一般サムゲームの実験用）、繰り返し囚人のジレンマをシミュレートするAxelrod-Pythonなどがあります。MATLABやRなど汎用ツールにもゲーム理論用モジュールが備わっています。
最新動向・トレンド
近年はアルゴリズムゲーム理論、機械学習との統合（特に競争環境でのエージェント訓練）、不完全情報ゲームの研究が進展。生成系AIや協調ロボティクスなど新たな応用分野も拡大し、戦略的かつ集団的な意思決定の枠組みが広がっています。