エージェントの人間の社会への進出に伴い，人間とエージェントの間の相互作用（HAI：Human-Agent Interaction）の研究が活性化している．しかしながら，社会の中での人間とエージェントの関わり方の方法論は確立されていない．そこで，本論文では社会適応の一つの手段として「集団内の暗黙のルールの獲得」に注目し，社会的な集団適応エージェントを実現することを目的としている．社会集団にはルールが存在していると言われている．もし集団に属するあるメンバーがこのルールに従わない場合，集団の他のメンバーと協調できないばかりか攻撃されかねない．このように，集団に適応するためには，その集団におけるルールを獲得しそれに従うことが重要であると言える．そこで，人間の集団内のルール獲得を観察し，その知見を用いて集団内のルール獲得によって集団適応を行うエージェントの設計を提案する．はじめに，集団ルール獲得ができる環境を構築する．これは，異文化体験シミュレーションゲームBARNGAをベースにOnline BARNGAとして作成する．この環境内で人間同士によるゲームを行い，人間のルール獲得の過程の観察を行う．これにより，人間が暗黙の集団ルールを獲得する際には，「気づきの有無」と「ルールに従った振舞いの有無」により分類できる３つの内部状態間の遷移を行うことと，暗黙の集団ルール獲得には、勝者判定規則の獲得とゲームに勝つための集団戦略獲得が存在することの２つの獲得があることが観察できた．次に，人間の暗黙のルール獲得に関わる内部状態の遷移のタイミングを調べるために，fNIRS（機能的近赤外線分光法）を用いて，実験時の被験者の前頭葉の脳活動計測を行い，状態遷移がどのタイミングで行われたかの知見を得た．これらの知見を用いて，「気づき」と「振舞い」による３つの内部状態の遷移と，勝者判定規則と集団戦略を別々に学習するエージェントの設計方法を提案する．さらに，このエージェント同士でOnline BARNGA上でゲームシミュレーションを行い，人間の知識獲得のプロセスの結果と比較を行う．これにより，提案したエージェントが人間と同じ戦略に収束していることから，人間と同じ暗黙のルールへの適応を行う機能を持っていることを示すことができ，これをもって集団適応エージェントの提案とする．