京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻 石田・松原研究室 石田 亨 服部 宏充

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1 京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻 石田・松原研究室 石田 亨 服部 宏充
マルチエージェントシミュレーション 京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻 石田・松原研究室 石田 亨　　服部 宏充 Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

2 台風シミュレーション（地球シミュレータセンター）
コンピュータシミュレーション 現象の理解・予測・検証のためのコンピュータを 用いた模擬実験 実世界では困難な実験を実施する手段 物理現象を説明する法則は既知でも計算は大変！ 台風シミュレーション（地球シミュレータセンター） Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

3 モデリング 実世界の対象を仮想世界で扱える形式に書き 換えて表現する作業 シミュレーションの結果から現実世界の理解と 予測をする 現実世界
未知の 世界 現実世界 モデル化 理解 施策 モデル 解 求解 仮想世界 シミュレーション Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

4 モデルの粒度：マクロとミクロ マクロシミュレーション ミクロシミュレーション
システム全体を一つのモデルで表現し，巨視的な視点から現象の再現を試みる手法 e.g. システムダイナミクス システム全体の挙動観察はできるが，構成要素間の相互作用を再現できない ミクロシミュレーション 行動主体（人間や組織）毎にモデル化し，ボトムアップに現象の再現を試みる手法 e.g. マルチエージェントシミュレーション 個々の主体の振る舞いの多様性を陽に表現可能 Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

5 なぜマルチエージェントシミュレーションか
シミュレーションによる社会・生活の変化の予測 社会の挙動は普遍的な法則に基づいて決まるものとは考えにくい 物理・化学シミュレーションとは違うアプローチが必要 マルチエージェントシミュレーション 多数の人間から成る社会を自然に表現できる 行動主体の多様性・異質性の表現に対する適性がある 行動主体をエージェントとして個々にモデル化し，人や組織 のインタラクションの連鎖を計算するシミュレーション Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

6 マルチエージェントシミュレーションの例： BOID(BIRD+ANDROID)
分離（Separation）: 近傍のエージェントと 混雑が生じないよう 離れる方向に動く 整列（Alignment）: 近傍のエージェントの 平均的な進行方向に 動く 結合（Cohesion）: 平均の位置に動く シンプルな行動メカニズムしか持たないエー ジェントから上位の複雑な行動が生起される （創発的現象） Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

7 マルチエージェントによる社会シミュレーション
マルチエージェントシミュレーションは多数の人 間が形成する社会の表現に適する シミュレーションと社会科学の接近 社会問題・経済問題の理解・分析のためのマルチエージェントシミュレーション 意思決定 状況に応じた振る舞い・ 相互作用を規定するモデル 振る舞い 現実空間 仮想空間 Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

8 社会シミュレーション：２つのアプローチ 社会システムの分析 社会システムの創造
社会現象の理解，社会システム の分析にマルチエージェントシ ミュレーションを利用 ミクロ・マクロ関係を理解する手 段 社会制度，新規システムの事前 検証にマルチエージェントシミュ レーションを利用 制度・システムの下での人間行 動を理解する手段 社会科学における実験・証明・発見 複雑なシステム創造・開発の実験 Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

9 社会システムの分析のためのＭＡＳ 複雑系としての社会の表現 粗粒度のエージェントモデル 原理の確認・理解
要素の相互作用により多様な社会が創発される 個人の振る舞いがどのような社会を創発するか？ 粗粒度のエージェントモデル Axelrodが主張するKISS (Keep It Simple Stupid)原理に従う簡潔なモデルの利用が一般的 モデルを複雑にすると，モデルとシミュレーション結果との因果関係の分析が難しくなる 原理の確認・理解 e.g.人工市場・生態系シミュレーション Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

10 社会システムの創造のためのＭＡＳ 制度設計・社会システムデザインへの活用 細粒度のエージェントモデル システムプロトタイプ・訓練
新たな制度やシステムがもたらす結果を検証 疑似体験による人間の意思決定・振る舞いの観察 細粒度のエージェントモデル モデルは複雑なもので良く，むしろ単純なものでは実社会への適用を目指す制度・システムの事前検証にならない 行動主体の多様性を詳細に表現 システムプロトタイプ・訓練 e.g.ロボカップサッカー・フライトシミュレータ Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

11 ＭＡＳに基づく参加型シミュレーション 社会と生活にイノベーションを起こすために創 造型のＭＡＳを活用 参加型シミュレーションの２つの形態
シミュレーションの過程に人間が参加する「参加型シミュレーション」による，人間の視点の取り込み，モデルの洗練化 参加型シミュレーションの２つの形態 仮想空間での訓練・新規システムの実証実験 疑似体験を与え，臨場感のある意思決定を訓練 被験者の振る舞いを基にしたモデルの洗練化 制度設計への利用 ステイクホルダーの視点の反映による，現実的な結果と知見の獲得 e.g.市民参加によるまちづくりやゴミ処理上の立地問題． 　　　行政によるトップダウンな解決策よりも現実的な解が得られる Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

12 参加型シミュレータのシステム構成 マルチエージェントシミュレータを拡張して実現 シナリオ制御のエージェントを人間が制御するアバターに置換
実空間 参加者 モニター シナリオ 仮想空間 アバター 参加型シミュレーション シナリオ エージェント 仮想空間 マルチエージェントシミュレーション Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

13 マルチエージェントシミュレーションの実例 - 避難シミュレーション（１） -
FreeWalk/Qを用いた避難の統制実験の再現 ユーザ アバター 操作 (State1 ((?posture :name Follower :state Standing) (!speak :to Follower :sentence "Follow me") (go State2))) (State2 ((?position :name Follower :distance Far) (!turn :to Follower) (go State2)) ((?position :name Follower :distance Near) (!walk :to Exit) (go State2)) ((?position :name Follower :at Exit) (go State3))) シナリオ 仮想都市空間FreeWalk アバター（人が制御）とエージェント （シナリオ制御）が混在 エージェント 制御 シナリオ記述言語Ｑ 多数のエージェントのシナリオを 並行して解釈実行 解釈 Q言語処理系 Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

14 マルチエージェントシミュレーションの実例 - 避難シミュレーション（２） -
杉万俊夫教授による避難訓練の統制実験を元 に参加型シミュレーションを実施 論文の知見・実験の分析から，実際の実験結果を再現可能なエージェントの行動シナリオを作成 指差誘導員シナリオ・吸着誘導員シナリオ・避難者シナリオ # of evacuees left from the room Time(sec) Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

15 マルチエージェントシミュレーションの実例 - 避難シミュレーション（３） -
誘導員シナリオの例 シナリオ記述言語Qにより状態遷移シナリオを記述 (State1 ((?posture :name Follower :state Standing) (!speak :to Follower :sentence "Follow me") (go State2))) (State2 ((?position :name Follower :at Exit) (go State3)) ((?position :name Follower :distance Far) (!turn :to Follower (go State2)) ((?position :name Follower :distance Near) (!walk :to Exit) Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

16 マルチエージェントシミュレーションの実例 - 避難シミュレーション（４） -
人間の参加によって予想外の状況が発生 参加型シミュレーションのデータを基に避難者の再モデリングとシナリオのチューニングを実施 実世界での実験結果をほぼ再現する事に成功 [内在型] [超越型] Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

17 マルチエージェントシミュレーションの実例 - 避難シミュレーション（５） -
十分な誘導員がいる場合は指差誘導法より吸 着誘導法が効果的である事が判明 シミュレーションにより新しい誘導法の可能性や限界が分かる Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

18 マルチエージェントシミュレーションの実例 - 拡張型の参加型シミュレーション（１） -
京都駅構内設置のカメラ映像を元に仮想空間に乗 客を投影 被験者はアバターを操作するのではなく，実空間で実際に行動する 超越的視点からモニタリング・コミュニケーションが可能 カメラ 実空間 ３次元仮想空間 避難シナリオ Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

19 マルチエージェントシミュレーションの実例 - 拡張型の参加型シミュレーション（２） -
２．集約された災害情報 １．位置情報 ４．個別誘導 ３．広域誘導 １５人の被験者と3000の避難エージェントによる避難誘導 管制官は避難する方向を指示 避難者は被災箇所・避難場所・避難方向の情報を得る 避難者は携帯電話の画面から他の避難者の行動を確認 しながら，実際に避難行動をとる Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

20 マルチエージェントシミュレーションの実例 - 拡張型の参加型シミュレーション（３） -
Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

21 マルチエージェントシミュレーションの実例 - 交通シミュレーション（１） -
MATSimによる大規模交通シミュレーション MATSim: スイス連邦工科大学チューリッヒ校とベルリン工科大学が開発したマルチエージェントシミュレータ．各地の都市交通シミュレーションに適用されている 個々のドライバーをエージェントとして表現し，経路選択を個別に決定するプロセスを反復実行 実際の交通流の計測データとの比較では，従来法（動的交通量配分）より正確に交通量を予測 MATSimのエージェントモデルは非常にシンプル 新しい交通システムのデザインに向けた，人間の運転行動を採り入れた交通シミュレーションへの要請 Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

22 マルチエージェントシミュレーションの実例 - 交通シミュレーション（２） -
運転シミュレーション 大規模交通シミュレーション 実世界 （フィールド） シミュレーション 実施者 交通制度 領域知識 観測データ 運転モデル 参加 適用 インタビュー 車両 エージェント 改善 施策評価・分析 参加型シミュレーションの結果から得る運転モデルの挙動と 交通流を大規模交通シミュレーションで可視化 実世界に適用する制度の効果を検証・分析 Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

23 マルチエージェントシミュレーションの実例 -タイの農業経済シミュレーション（１）-
農業経済問題の理解・問題点の把握のために参加 型シミュレーションを実施 タイ島北部における土地利用の変化の理解 農民の栽培作物の決定に関する意思決定プロセスの理解と将来の土地利用の検討が目的 専門家と農民（ステイクホルダー）が共同で参加型シミュレーションを実施 農民の意思決定モデルの獲得が課題 市場では，米の価格の下落とサトウキビ価格の安定が見られる．農民は高台の一部でサトウキビを栽培し，一方で低地での米作も継続している Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

24 マルチエージェントシミュレーションの実例 - タイの農業経済シミュレーション（２） -
初期モデル の作成 ＲＰＧ インタビュー・ ＲＰＧログ の分析 インタビュー の改良 マルチエージェント シミュレーション 結果の分析 文献・調査結果に基づく初期エージェントモデルを構築 RPGの実施・ステークホルダーへのインタビュー・結果 の分析に基づくモデル改良の反復 改良されたエージェントモデルに基づくシミュレーション 実施・結果の分析に基づくモデルの改良の反復 Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

25 マルチエージェントシミュレーションの実例 - タイの農業経済シミュレーション（３）-
農業システムの専門家・社会学者により作成されたモ デルを農民が参加したRPGを通して改良 どの品種を，どこに，どのように作付けするかを決定 売却量と売却益（仮想貨幣を利用）を記録 RPGの過程での意思決定に関してインタビューを実施 Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

26 マルチエージェントシミュレーションの実例 - タイの農業経済シミュレーション（４）-
意思決定プロセスを決定木で定義 機械学習による洗練化と農民との対話による改良 [初期モデル] Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

27 マルチエージェントシミュレーションの実例 - タイの農業経済シミュレーション（４）-
意思決定プロセスを決定木で定義 機械学習による洗練化と農民との対話による改良 [ＲＰＧの結果から導いたモデル] Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

28 マルチエージェントシミュレーションの実例 - タイの農業経済シミュレーション（４）-
意思決定プロセスを決定木で定義 機械学習による洗練化と農民との対話による改良 [最終モデル] Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

29 むすび - マルチエージェントシミュレーションの利用に関する考察 -
シミュレーション結果をどのように解釈するか？ 仮想空間でのシミュレーション結果と，実空間の観測結果を同一視するのは危険な態度である エージェントモデルと環境設定の検証，結果の論理的説明がされるべき シミュレーションの目的は現象の再現に限らない シミュレーションは未来の社会をデザインするための対話を促進するツールとなり得る 参加型シミュレーションは社会を変革するための，ニーズ・メカニズムの共創の手段を提供できる Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.

30 むすび - シミュレーションプラットフォーム -
gumonji/Q (2008 -) モデル定義にシナリオ記述言語Qを利用 Repast (2000 -) Java・Python・MS.Net NetLogo (1999 -) 独自のスクリプト言語を利用 MASON (2003 -) Javaから利用できる Copyright(C) 2009 Field Informatics Research Group, Kyoto University. All rights reserved.