[4P3-GS-10] AI応用：学習・予測

[4P3-GS-10-02] システム・ダイナミクスにおける複数施策相互作用を考慮した平衡木クラスタリングによる解釈

〇住谷 祐太¹、越前谷 直之¹、田熊 知幸¹、戸田 恭輔¹、安藤 剛寿¹、笈田 佳彰¹、高橋 裕² (1. 富士通株式会社、2. 専修大学)

キーワード：システム・ダイナミクス、モンテカルロシミュレーション、クラスタリング、決定木

本研究は、平衡木クラスタリングを用いたシステム・ダイナミクス（SD）シミュレーションの解釈手法を提供することを目的とする。特に、複雑なシステムにおける非線形な相互作用やフィードバックループの分析に焦点を当てる。SDは動的な挙動を探るための強力なツールであるが、変数の影響を理解し、数多くのシナリオにおける重要な閾値を特定することは依然として困難である。この課題に対応するために、平衡木クラスタリングをEarth4Allモデルに適用し、施策変数の主要な閾値を抽出することに成功した。その結果、特定の施策値を境にクラスタが明確に分岐することが確認され、SDシナリオを構造的に解釈するアプローチを提供した。本手法は、意思決定者が重要な要因を特定し、望ましい結果を達成するための実行可能な指針を導き出す助けとなる。