(57)【要約】【課題】  １ないし複数個のシミュレーションモデルや問題解決手法を組み合わせ、端的で有効なモデルと解を得るモデリングエンジンを作り、この分野の発展を果たす。【解決手段】  １ないしは複数個のシミュレーションモデルの入出力結果から表現表を作り、その上で良いとこ等を組み合わせる。この表現表に従い、クロスセクションモデルなどを用いて、時間軸に沿って計算することで、組み合わせたモデルとその解を得る。次に、問題解決手法の連続や、組み込みや、逆問題や、その組み込みや、それらの複雑な組み合わせで、組み合わせたモデルとその解を得る。上記の方法を交互に使用することで、組み合わせたモデルとその解を得る。以上を果たす組み合わせ型モデリングエンジンを作る。【選択図】    なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
計量経済モデルやシステムダイナミックスなどの時系列型のシミュレーションを主に想定する。シミュレーションの入出力結果から主たる変数の主たる値を時間軸に沿って並べる。これを表現表と呼ぶ。その中から、変数と期間について、良いとこ、悪いとこの指定を行う。その基準はモデルの目的、精度、感度、挙動などであり、変数の値と時間変化率、複数の変数の組み合わせなどで選ぶ。多分に相対的になる。１個ないしは複数個のモデルと対応する表現表に対して、この良いとこ、悪いとこの選択を行い、例えば、ある目的のモデルの悪いとこを、同じか別のモデルの良いとこと置き換える。悪いとこを回避したり、良いとこを実現するモデルが出来たりする。ここで、変数や時点を整合させるのは自明である。
表現表に於いて、ある時点の各変数の値の並びをクロスセクションモデルと呼ぶ。このクロスセクションモデルは一般化最大価値理論の最大価値計算モデルと基本的に同じである。しかも最大価値計算モデルの最重要な多価値段階の階層最上レベルのモデルに対応する。クロスセクションモデルの各変数は階層構造であり、下位の変数の何らかの合計である。表現表上で、あるモデルのある悪い部分を良い部分で置き換えるとは、対応するクロスセクションモデル上の値と同時にその下位の構造も変えると言うことである。下位の構造で使われる変数は別の上位の変数の下位の要素となることもあり、回りまわって、クロスセクションモデルの別の変数にも変動を与える。尚、クロスセクション上の値の変動は対応する表現表上での値の変動と同時に成り立つものである。ここでクロスセクションが複数にまたがり変動が及ぶこともある。これはタイムラグのある場合などである。
クロスセクション及び表現表の該当する値を良いとこなどで置き換えたモデルでシミュレーションを続けることで、自分又は他のモデルから組み込んだ変数や構造の影響も含めた計算、即ち効果や副作用的な問題点を示すことが出来る。ここで、クロスセクションモデル上即ち表現表上及び、その下位の構造の変数の値の決定の優先順を指定して制御することが必要なことなどは自明である。要するにモデルで想定する計算が成されるように指定が成される。
表現表上で計算を眺めれば、良いとこなどに置き換えていない期間部分は元の計量経済などのモデルの計算で進行し、置き換えた期間部分はクロスセクションの最大価値計算モデルを基本とする計算を行う。これの繰り返しで時間軸に沿って進行する。別々の時系列モデルを一時的にクロスセクションで挟んで連続させることも可能である。多くのモデルを用いて、全部をクロスセクションとすることも可能である。
尚、時系列型以外のモデルでも、主たる変数で一意に決まるタイプのモデルの場合はこの方法は可能である。
クロスセクションモデルの木構造を主体としたモデルと使用する下位の変数は元の計量経済モデルなどのモデルから加工して決めるが、詳細さの程度やクロスセクションと元のモデルとの関連度合いの強さなどは解析目的などに従う。従って、条件の変更などにより、最新の値が欲しい時などに、直ぐに、元の計量経済モデルなどのモデルに戻り計算するか、予め得た関数関係などを用いて計算するかなどは任意である。
表現表に表示する主たる変数の選択も主たる値、即ち時点の選択も同じく解析目的などに従う。
上記に示す手順により、１個ないしは複数個のモデルと入出力結果から良いとこ等を組み合わせたモデルとその解を得る事が出来る。
以上に説明される、シミュレーションモデル表現組み合わせ型モデリングエンジン。
【請求項２】
ＯＲ、ＡＩ分野の代表的な手法、ＫＪ法などの創造手法、プログラム化された前述手法などを含む機能混合の手法、そしてシンプルな手法までを問題解決手法として想定する。まず、複数の手法の連続による組み合わせにより、複数の条件を満たす解を得る。次に、ある手法の進行の途中に解や変数の制約、候補生成などの目的で、単数又は複数の問題解決手法を組み込むことで組み合わせの解を得る。次に元の問題の逆問題を得ることで、逆問題自体が生み出す効果が元の問題解決に与える効果がある。例えば、設定を変更させたり、解の範囲を広げたりである。さらに、ある手法の内部に、それと該当したり、関連したり、その他有効であるなどの問題解決手法の逆問題を組み込むことによる組み合わせの方法がある。上記の組み合わせや逆問題をより複雑に組み合わせることも、組み合わせの方法に含まれる。
上記に於いて、組み合わせる元の手法は、変数の数や内容、制約などに関して整合するものであるのは自明である。また、逆問題も変数の数や内容、制約などに関して組み合わせ爆発などが制限され実用的な形で設定されるのは自明である。ここで、逆問題は逆関数の概念を拡張したもので、問題解決手法を逆向きに適用するものである。問題に応じて固有の対応が必要であったりするが、これも自明である。
問題解決手法を上記のように組み合わせる事で、端的なモデルを得て、端的な解を全体で見て少ない探索や計算量で求める事が出来たりする。
以上に説明される、問題解決手法組み合わせ型モデリングエンジン。
【請求項３】
請求項１のシミュレーションモデル表現組み合わせ型モデリングエンジンで作った手法を、請求項２の問題解決手法組み合わせ型モデリングエンジンで使用する。その逆に、請求項２の問題解決手法組み合わせ型モデリングエンジンで作った手法を、請求項１のシミュレーションモデル表現組み合わせ型モデリングエンジンで使用する。このような組み合わせをより複雑にした組み合わせも含める。
このハイブリッドの方法により、組み合わせのバリエーションを増やし、それぞれのエンジンの機能を向上させる事や端的なモデルや解を得る事が出来る。
組み合わせは良いとこ、即ちオリジナルのモデルなり手法で優れた部分を活かすことが基本であり、作成したモデルや解の出来は、精度・感度・挙動などで改良されたものとなる。
以上に説明される、ハイブリッド型モデリングエンジン。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  この発明は、様々なシミュレーションモデルや問題解決手法を組み合わせ、端的な計算のモデルや解を得る方法やシステムに関わるものである。
【背景技術】
【０００２】  地球環境問題の温暖化対策の国際的な検討打ち合わせでは、各国の作る、温暖化（気候変動）予測と経済活動の統合モデルの良し悪しが、交渉の有利、不利に影響する、即ち国力を表すと聞く。科学、工学、産業、医療、社会など多くの分野で様々な用途でシミュレーションや問題解決手法が使用される傾向は続く。一方で、問題点も多い。例えば、科学的であるか、公開されているか、精度・感度・挙動の保証はあるか、計算量は問題ないか、適用する問題の範囲が狭くないか、データが得られるか等である。これらの課題を一つずつ、ブレークスルーする必要があるだろう。
ここでは、優れた複数のシミュレーションや問題解決手法を組み合わせたり、自己のモデルに他のモデルのエキスを加えたりすることが出来、そしてその精度・感度・挙動が何らかの保証をされるならば、上記の問題点の解決に近づき、シミュレーションや問題解決手法の発展に役立つだろうと言う発想での技術開発である。【０００３】シミュレーションモデルとしては、計量経済モデルやシステムダイナミックスなどの時系列型のシミュレーションを主に想定する。
問題解決手法としては、ＯＲ、ＡＩ分野の代表的な手法、ＫＪ法などの創造手法、プログラム化された前述手法などを含む機能混合の手法、そしてシンプルな手法までを想定する。シミュレーションモデルを組み合わせる方法で汎用的なものは、既存のものは見当たらない。問題解決手法を組み合わせる方法で汎用的であり、且つ、ここで想定するような幅広い問題解決手法を扱うものは、既存のものは見当たらない。シミュレーションと問題解決手法のハイブリッドの組み合わせの方法も、既存のものは見当たらない。
本発明の中、シミュレーションモデル表現組み合わせ型モデリングエンジンでは、一般化最大価値理論の最大価値計算モデルの技術を使用する（例えば、特許文献１、特許文献２、特許文献３参照。）。問題解決手法組み合わせ型モデリングエンジンでは、逆問題の技術を使用する（例えば、特許文献２参照。）。
【特許文献１】特願２００４−１３６８７５号
【特許文献２】特開２００４−２２２４８０号公報
【特許文献３】特開２００３−２４２３４１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  解決しようとする課題は、優れた機能を持つ、１個ないし複数個のシミュレーションモデルや問題解決手法に対して、それらを様々に加えたり、組み合わせたりすることが出来、そしてその精度・感度・挙動などの何らかの保証が成されるような端的で有効なモデルと解を得る事を可能とする、モデリングエンジンを作る事により、従来のシミュレーションや問題解決手法が持つ多くの問題の解決に近づけ、且つその適用領域を広げる事である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】（イ）シミュレーションモデル表現組み合わせ型モデリングエンジンについて説明する。時系列型のシミュレーションを主に想定する。その入出力結果から変数の値を時間軸に沿って並べ、表現表を作る。１個ないしは複数個のモデルと対応する表現表に対して、良いとこ、悪いとこの選択などを行い、解析目的などに従って、表現表上での組み合わせや置き換えなどを行う。表現表に於いて、ある時点の各変数の値の並びからクロスセクションモデルを作る。これは一般化最大価値理論の最大価値計算モデルと基本的に同じである。クロスセクションモデルの各変数は階層構造であり、下位の変数の何らかの合計であり、下位の変数を介して各変数の変動は繋がる。組み合わせた表現表とクロスセクションモデルを用いて時間軸に沿って計算を行う。
上記に示す手順により、１個ないしは複数個のモデルと入出力結果から良いとこ等を組み合わせたモデルとその解を得る事が出来る。【０００６】（ロ）問題解決手法組み合わせ型モデリングエンジンについて説明する。
複数の問題解決手法の連続による組み合わせにより、複数の条件を満たす解を得る。次に、ある手法の進行の途中に、単数又は複数の問題解決手法を組み込むことで組み合わせの解を得る。次に元の問題の逆問題を得ることで、元の問題解決に与える効果がある。さらに、ある手法の内部に、問題解決手法の逆問題を組み込むことによる組み合わせの方法がある。上記の組み合わせや逆問題をより複雑に組み合わせることも、組み合わせの方法に含まれる。
問題解決手法を上記のように組み合わせる事で、端的なモデルを得て、端的な解を全体で見て少ない探索や計算量で求める事が出来たりする。【０００７】（ハ）ハイブリッド型モデリングエンジンについて説明する。
（イ）で作った手法を（ロ）で使用する。その逆に（ロ）で作った手法を（イ）で使用する。さらに、このような組み合わせをより複雑にすることも含める。このハイブリッドの方法により、組み合わせのバリエーションを増やし、それぞれのエンジンの機能を向上させる事や端的なモデルや解を得る事が出来る。組み合わせは良いとこ、即ちオリジナルのモデルなり手法で優れた部分を活かすことが基本であり、作成したモデルや解の出来は、精度・感度・挙動などで一般に改良されたものとなる。【０００８】以上に説明した、（イ）（ロ）（ハ）から成る、組み合わせ型モデリングエンジンの実現を考える。
【発明の効果】
【０００９】  組み合わせ型モデリングエンジンは、優れた機能を持つ、１個ないし複数個のシミュレーションモデルや問題解決手法に対して、それらを様々に加えたり、組み合わせたりすることが出来、そしてその精度・感度・挙動などの何らかの保証が成されるような端的で有効なモデルと解を得る事を可能とする。これにより、従来のシミュレーションや問題解決手法が持つ多くの問題の解決に近づけ、且つその適用領域を広げる事が出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】  組み合わせ型モデリングエンジンは、シミュレーションや問題解決手法の機能を高め、より、端的な優れたモデルと解を導くものである。その対象は、自然、社会、経営、政策など広範囲な分野のシミュレーションや問題解決である。これらは、システム的なもの、コンピュータ利用を前提としたモデル論的なものである。またデータが重要な分野でもある。具体的な事例に多く適用して、検証され、改良されるものだろう。
【実施例１】
【００１１】シミュレーションモデル表現組み合わせ型モデリングエンジンを用いる、経済社会活動の良いとこ取りモデルの例である。Ａ、Ｂ、Ｃの３国があり、Ａは自国の拙い部分をＢ、Ｃの良いとこを取り入れて改革したいと考えている。Ａ、Ｂ、Ｃ３国それぞれの経済社会活動を表すシミュレーションモデルと主にそのラン結果から、主たる変数の値の並びを時間軸に沿って整理した表現表を作成する。各国の表現表の変数の並びは完全に一致する必要はないが、この例の場合は全く関連が無いのも拙くそれなりに一致し、関連があるものとする。【００１２】次に、例えば経済社会活動の若さを評価目的とすると、その観点から見た、３国の良いとこ、悪いとこを、３国の表現表上で評価選択し指定することが出来る。表現表上で、Ａ国の悪いとこをＢ、Ｃ国の良いとこで置き換える。このＡ国の良いとこ取りで組み合わせた新しい表現表を基にして、時間軸に沿って計算を進める。良いとこなどに置き換えていない期間部分は元のＡ国の経済社会活動のモデルの計算で進行する。置き換えた期間部分（一部置き換えで、全部ではないとする。）はクロスセクションモデルの計算で進行する。【００１３】このクロスセクション計算は次の通りである。クロスセクションの各変数の初期の値は表現表での良いとこ取りで決定した値と優先順、又は表現表上での計算進行の場合の最新の値と優先順に従い決まる。クロスセクションモデルの各変数は出身元を持っている。例えばＢ国や、ＡとＣ国の混合などである。それは、各変数がその国やその国のモデルを基盤としているという事である。このモデルは階層構造であり、各変数の下位の変数と値関係から成る構造も出身元のモデルを反映したものとなっている。また、各変数の値は下位の変数の何らかの合計と一致する。下位の構造で使われる変数は別の上位の変数の下位の要素となることもあり、回りまわって、クロスセクションモデルの別の変数にも変動を与える。即ち、優先順の高い、初期に決まった変数から開始して、モデルの構造に従い、トップダウンとボトムアップを繰り返して、合計値の一致やその他の制約を全て満たす、一連の解のセットが求まる。【００１４】クロスセクションモデルは一般化最大価値理論の最大価値計算モデルと基本的に同じである。クロスセクションの各変数が出身元を持っているとは言え、元のシミュレーションモデルに直ぐに戻って計算するのではなく、元のシミュレーションモデルの意図を反映した、変数と値の決定関係を持つ、木構造を主体とした階層構造のクロスセクションモデルに於いて計算が成される。その利点はモデルの組み合わせなどが容易であり、モデリングエンジンとしての機能の実現に向いている事である。この計算の過程で、新しい条件での値取得が必要な場合などは、元のシミュレーションモデルに戻って計算を行い、その値を使用したクロスセクションの計算に戻る。
クロスセクションによって、通常は１期間単位の計算が成される。尚、タイムラグや期間を超えた制約などは説明が複雑になるので省略するが、機能として含むものとする。
繰り返しになるが、このクロスセクション計算を置き換えた期間だけ行う。【００１５】クロスセクションモデルでの計算結果はそのまま、対応する表現表上の値となり、時間軸で見たそれ以降の計算へと続く。全期間の計算を行った段階で、Ａ国の良いとこ取りで組み合わせた新しい表現表を基にして、計算し直した新しいモデルとその結果が得られたことになる。
このモデルはＢ、Ｃ国の良いとこをＡ国に組み込んだ、経済活動が若返ったモデルとなる。Ｂ、Ｃ国の良いとこに関連する構造をＡ国の構造に取り込んでいるので、これらが協調せずに反発する場合の副作用もモデルと計算結果に現れることになる。副作用と本来の目的とする効果を込みにした計算と評価が可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００１６】  組み合わせ型モデリングエンジンを使用すると誰でも、自然、社会、経営、政策など広範囲な分野のシミュレーションや問題解決に於いて、端的な優れたモデルと解を得る為の支援を受ける事ができる。