実規模社会シミュレーションのためのエージェント生成手法の開発

• Project/Area Number: 22K14442
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 25010:Social systems engineering-related
• Research Institution: Shibaura Institute of Technology
• Principal Investigator: 原田 拓弥 芝浦工業大学, システム理工学部, 助教 (70847201)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2022: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 社会シミュレーション / エージェント生成 / 合成人口 / 国勢調査 / リアルスケール社会シミュレーション

Outline of Research at the Start

これまで年齢・性別・居住地・所得属性などをもつ日本全国1億人規模のエージェントの生成に取り組んできた．しかし，エージェントがもつ属性は少なく，シミュレーションするためには新たな属性の生成が必要になることが少なくない．新たな属性を生成する際に，ある属性を生成するためにはどのデータや手法を使用すべきか，また，複数の属性を生成する際にはどの順に属性を生成すべきか明らかになっていない．
そこで，本研究では，公的統計を機械判読可能かつ統一的に扱うことができるe-Stat APIを用いて，属性の生成に使用する統計データと手法，及び，属性の生成順を決定する手法を開発する．