研究課題/領域番号 |
22K04586
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
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研究機関 | 芝浦工業大学 |
研究代表者 |
後藤 裕介 芝浦工業大学, システム理工学部, 准教授 (40454037)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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キーワード | 社会シミュレーション / クラスタリング / 説明可能性 / 因果分析 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では,どのようにしてエージェントベース社会シミュレーションの実行結果から,マクロレベルの現象を説明するミクロレベルの挙動を発見し,因果関係を有効に抽出するか?という問いに対して,因果内包クラスタリングによる説明可能化方法の開発を試みる.提案手法は,因果となるミクロレベルの挙動(原因)とマクロレベル現象(結果)の両方をシミュレーション結果の特徴として捉え,複数の試行をクラスタリングする.スパイラルな提案手法開発を行い,予備実験で有効性を確認後,大規模なシミュレーション実験を通じて,既存方法と比較したときの有効性の程度と適用可能範囲を明らかにする.
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研究実績の概要 |
本年度は、予備的な検討を行い、手法のアイディアを固めるための準備を行った。 予備的な検討として、因果内包クラスタリングによる説明可能化が求められる背景について整理を行い、その原因である深い不確実性(deep uncertainty)について考察した結果を「計測と制御」誌に特集「リアルスケール社会シミュレーション、その技術と応用」の解説論文としてまとめた。また、因果内包クラスタリングによる説明可能化技術が、いわゆるpredictionやforecastのような将来何が起こるのかを予測することではなく、projectionとして仮定に基づいて将来の状況を見積もるというシミュレーション活用の文脈で、社会共創的なアプローチにおいて重要になることを位置づけ・整理し、「感性工学」誌の特集「予測と感性」の解説論文としてまとめた。 エージェントベース社会シミュレーションよりも相互作用が少なく、因果関係の抽出がより簡単であるような対象として、自治体における住民への経済支援制度設計のマイクロシミュレーションを選び、多目的最適化の結果得られた目的関数空間上の解の形状を決定木により説明する手法を考案し、全国約500市に本手法を適用して、手法が有効な分析結果を提供できることを確認した。これらは経済支援制度設計のマイクロシミュレーションの紹介論文と説明可能化手法の論文としてまとめた。説明可能化手法の論文に関しては、研究会(計測自動制御学会 システム・情報部門社会システム部会第31回社会システム部会研究会)での学生賞を受賞した。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
予備的な検討を行い、手法のアイディアを固めるための準備が行われているため。
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今後の研究の推進方策 |
手法の開発を進め、予備実験を行い、有効性を評価することを目指す。はじめに、エージェントベースモデルよりも相互作用が少ない対象であるマイクロシミュレーションを対象とすることも視野に入れて研究をすすめる。
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