2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[2F6-GS-5] エージェント:

2024年5月29日(水) 17:30 〜 19:10 F会場 (イベントホール仮設4)

座長:森山 甲一(名古屋工業大学)

18:10 〜 18:30

[2F6-GS-5-03] MASSに基づく参加型施策立案支援ツールの開発と機能の検討

〇杉江 直紀1、吉添 衛2、服部 宏充2 (1. 立命館大学大学院、2. 立命館大学)

キーワード:マルチエージェントシミュレーション、交通シミュレーション、エージェント

都市は多種多様な社会システムの複合体であり、そこで多くの人々が相互に作用することでたえず複雑な社会現象が発生する環境である。複雑な都市環境で人々が織りなす活動を分析し最適化したり、都市のシステムを効率的に制御するための施策立案は人手では困難であり、その支援のためにマルチエージェント社会シミュレーション(MASS)に基づく様々な試みが行われている。社会問題の解決にMASSを活用する際に課題となるのは、情報技術の専門家ではない人々にとっては、MASSを操作し施策の実施効果を理解するための一連の利用プロセス自体が容易でないという事である。筆者らは、MASSに基づくステークホルダー参加型の施策立案支援ツールの開発を目指して研究開発を行っている。本稿では、交通分野に着目し、マルチエージェント交通シミュレーション、シミュレーションデータの可視化環境、およびシミュレーション操作のためのWebアプリケーションから成るプロトタイプシステムについて報告する。本システムを一般市民に利用してもらう社会実験を実施し、そのフィードバックをもとに実践的なシステムへと発展するための開発上の課題について考察する。

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