鳥の群れ、人間の群衆、車両交通など、多くのマルチエージェントシステムの動きをシミュレーションすることは、現代の計算科学において広く活用されている技術です。これらのシミュレーションは個々のエージェント（鳥、人間、車両など）の行動をモデル化し、相互作用を通じて群全体の振る舞いが創発的に生まれる仕組みを表現しています。しかし、こうしたモデルには通常、非常に多くの数値制御パラメータが含まれており、各パラメータが直感的に理解できるとしても、それらの相互作用は複雑で非線形的になります。望ましい群集行動を実現するためにどのパラメータを調整すべきかを判断することは、実務的には大きな課題となっています。 群集行動の一つの側面を変更しようとすると、しばしば他の側面も連鎖的に変化してしまい、パラメータの微調整を繰り返す手間のかかるプロセスが避けられません。EvoFlockで提案されている逆設計アプローチは、このジレンマを解決する革新的な手法です。ユーザーが定義した目的関数（適応度関数）を用いて望ましい群集行動を定量的に測定し、遺伝的アルゴリズムによって最適化します。 本研究で使用された目的関数は、隣同士の適切な間隔保持、目標速度付近での飛行、障害物回避を報酬として組み込んでいます。興味深いことに、鳥の群れで見られる鮮やかなアライメント（方向の一致）現象は、群れのメンバー間での適切な間隔を維持するというシンプルなルールから自然に創発されることが示されています。この発見は、複雑に見える群集行動の背後に存在するより根本的な行動原理の理解に貢献するものです。