【研究分野】社会システム工学・安全システム

【研究領域課題番号】17H02035 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

社会システム / シミュレーション / 最適化 / エージェントモデル / 参加型エージェントモデル / データ同化モデル / モデルベース / 感染症 / ゲーミング / パラメータ推定 / データ同化 / 政策効果 / 逆強化学習 / 社会経済制度設計

【研究成果の概要】

参加型シミュレーション研究を通して、人間の合理的な意思決定や習慣的な行動、予期せぬ判断など、さまざまは要因が社会システムモデルには重要であることが分析された。これらの研究が進んできた2020年初頭に、新型コロナウイルスが発生し、緊急事態宣言が発出される事態となった。この状況に対して、エージェントベース医療政策ゲーミング&シミュレーションをベースに、新型コロナウイルス感染症に対する感染症政策モデルを構築し、人間行動や政策による影響予測を行った。

【研究の社会的意義】

本モデルの構築手法開発によって、地域における精度の高い感染者予測が可能となり、例えば新型コロナ感染において、札幌市と東京都での推定を行った結果では、1.2人/日という高い予測精度を示すことができた。このモデルを用いて、札幌市への流入リスクの影響を分析し、夏以降の流入者数を制限できていれば，11月の感染拡大は半分以下に抑えることができた可能性があることを示した。また、東京近郊市街地を対象とした個体ベースモデルから得た感染予防策の実効再生産数減少率を用い、飲食店の時短強化よりも飛沫防止策の徹底やテレワーク、イベント制限などとの総合的な対策が大きな効果を示すことを明らかにした。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【配分額】17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)

【研究分野】ウェブ情報学・サービス情報学

【研究領域課題番号】25240048 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

社会シミュレーション / エージェントベースモデル / 参加型シミュレーション / 進化計算 / WEBマイニング / テキストマイニング / 社会サービス / サービス科学 / 社会・環境サービス / 参加型エージェントシミュレーション / シミュレーション工学 / 最適化 / 情報発信型データマイニング / 政策立案支援 / 参加型ゲーミングシミュレーション / サービスシステム

【研究成果の概要】

本研究では、社会サービス分野を対象に、その担当者や設計者、利用者が意思決定に参画できるような大規模参加型シミュレーション技術を確立する。具体的な項目は以下にまとめられる。１）エージェント社会シミュレーションモデルの構築技法。２）エージェントモデルと融合した参加型ゲーミング手法。３）サービス関与者の意思決定行動を測定するマイニング手法。４）参加型シミュレーションの最適化とファイナンス理論への適用。
また、国際会議IEEE COMPSACにおいて4回ワークショップを主催した。人工知能学会、計測自動制御学会で、解説特集号を発行するとともに、内外学会においてセションを企画し成果の発表普及につとめた。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31

【配分額】36,010千円 (直接経費: 27,700千円、間接経費: 8,310千円)