この研究では、自動運転車（AV）が人間が運転する車（HV）と混在する交通システムにおいて、自己利益を追求する中でも集団的合理性（CR）が達成可能であるかを探求しています。従来の研究では、AVがシステム全体のパフォーマンス向上に寄与することが示されていますが、自己中心的な行動をとることでその利益が損なわれるのかが不明でした。本研究は、深層強化学習（DRL）を用いてトレーニングされた運転エージェントが、システム目標を明示的に取り入れなくてもCRを達成することができることを実証しました。結果はさまざまなシナリオで一貫してCRが出現することを示しており、これに基づいて自己利益を追求する運転エージェント間での協力の可能性を示唆しています。