| 研究課題/領域番号 |
17K12855
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
環境政策・環境社会システム
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| 研究機関 | 東京都市大学 (2020)
東京大学 (2017-2019) |
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研究代表者 |
秋山 知宏 東京都市大学, 付置研究所, 准教授 (90452523)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 持続可能性 / 乾燥地 / 水資源管理 / 社会的意思決定 / 多基準意志決定法 / マルチエージェントモデル / 節水政策 / 現地調査 / 数理モデル / サステイナビリティ / 環境政策 / 意思決定 / 統合学 |
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| 研究成果の概要 |
持続可能な水資源管理を実現するためには，水資源管理政策の評価や意思決定のための優れた枠組みが必要である．その候補として多基準意思決定法が注目されているが，アンケート調査を実施しなければ適用できないという限界がある．
本研究では，人工知能技術を応用したマルチエージェントモデルは多基準意思決定法の限界を超えられるかという問いを考察した．統計データや観測データに基づいて検証した結果，本モデルは高い精度で水収支を閉じることができ，社会経済的影響も含めて，多面的な影響評価を行えることが明らかになった．したがって，マルチエージェントモデルは多基準意思決定法の限界を超えられると結論づけられる．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発したマルチエージェントシミュレーションモデルのユニークな点は，以下の2つである．第一は，従来異なる学問分野でばらばらに用いられてきた種々の数値モデルを統合したことである．具体的には，水循環モデルや植物動態モデルと社会経済モデルやマルチエージェントモデルを統合したことである．第二は，マルチエージェントモデルは多基準意思決定法の限界を超えられることを実証した点である．以上から，水資源管理政策の評価や意思決定のための新たな枠組みを提示できたと考えられる．
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