【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】知覚情報処理・知能ロボティクス

【研究領域課題番号】18800083 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

相互分節化仮説 / 言語進化 / エージェントモデル / 音声学習 / リカレントネット / シミュレーション

【研究成果の概要】

前年度に引き続き、岡ノ谷とBjornらによって提唱されている言語進化の仮説、「音列と文脈の相互分節化仮説」を検証するために、構成論的な立場からモデル研究を行った。前年度に作った相互分節化仮説モデルのプロトタイプは、リカレントネットワークで実装されたエージェントたちが、予測に基づいて談話をするモデルだった。エージェント数を10として、談話の計算機実験を行った結果、談話と学習を繰り返すうちに、ランダムな初期状態からエージェントごとに特徴的な発話パターンが出現する現象が観察された。一方、この予測学習の枠組みだけではエージェントたちの談話が複雑化しないことも明らかになった。
そこで今年度は、このモデルに生物進化を取り入れて拡張を行った。具体的には、ランダムなネットワークを持つエージェント集団(エージェント数は20)で談話を行い、互いの発話の中で共有する発話パターンが多いものほど良いという適応度を定義し、適応度の高いものほど次の世代に子孫を残す設定で遺伝的アルゴリズムを導入した。リカレントネットワークの重みに点変異を施して遺伝的辺捜査を行った。この設定で計算機実験を行った結果、まず前のモデルと同様の結果を再現した。つまり、互いの談話を予測し合うという基本能力のみに基づいて、エージェント間で共有される発話パターンが自己組織化することが示された。そして、エージェント間で高頻度に共有される発話パターンが、次の世代また次の世代と文化伝達される現象が新たに観察された。エージェント間で共有される発話集合の統計的性質を調べたところ、発話パターンの頻度と順位にべき的な相関が見られた。これも前のモデルの結果を再現している。したがって、拡張された進化を含めた談話モデルは、学習のみ談話モデルの上位互換になっている。以上の成果を、日本物理学会、日本進化学会、国際学会ACAL2007で発表し、LNAIの論文にまとめた。今後、エージェントの行動文脈をどのようにモデルに取り入れるのかが課題である。

【研究種目】若手研究(スタートアップ)

【研究期間】2006 - 2007

【配分額】2,400千円 (直接経費: 2,400千円)

【研究分野】医療社会学

【研究領域課題番号】16590423 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

感染症 / 予防 / シミュレーション / エージェントモデル / 個人ベースモデル

【研究成果の概要】

本研究の目的は、地域住民の感染症に対する態度。予防意識・行動パターンをアンケート調査し、それをもとに、一定の条件下での感染症の流行予測をシミュレーションにより実施することにより、さまざまな予防施策の効果評価を行ない、最適な予防施策を提言することである。感染症にはインフルエンザなどを想定し、地域住民の調査項目には、予防接種を受けるかどうか、日頃から予防に気をつけていること(うがいや手洗いを心がけているかどうかなど)、流行が始まったときにどのような態度をとるか(外出を控えるかどうかなど)、などが含まれる。さまざまなシナリオのもとで流行予測を実施し、医療経済的な面も考慮して最適な予防施策を明らかにし、提言を行なう。
本研究では、初年度に実態調査を実施し、翌年度には、(1)住民が感染症についてどのような意識を持っているのかについての整理、(2)感染症流行のシミュレーションモデル環境の作成、に重点的に取り組んだ。最終年度である本年度の課題は、調査によって明らかになった住民の意識・行動特性をシミュレーションモデルに反映させた現実性の高いシミュレーションを実施することであった。また、数理モデルを使ったシミュレーションにより、さまざまな予防施策による予防効果を視覚的にもわかりやすく表示することで、リスクコミュニケーションが促進できるといった効果も期待している。
調査結果については、感染症の流行に大きな影響を持っていると考えられる若い世代において、感染症に関する知識が大人より乏しい傾向にあることや、各種の感染症に関するイメージの違い、予防行動に関する態度などが明らかになった。続くシミュレーションでは、予防接種や外出の自粛などの有効性が示唆されている。結果の整理が遅れているが、今後これらの結果をとりまとめ、発表する予定である。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2004 - 2006

【配分額】3,400千円 (直接経費: 3,400千円)