(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
物理領域において現れるハザード状態に応じた介入行為を評価する決定支援システムであって、
前記物理領域からの実時間データの少なくとも１つのソースを含む、前記物理領域及び／又は前記ハザード状態を記述する複数のデータソースからのデータを結合することによって、前記ハザード状態を表す情報を生成及び出力するよう構成されるハザードシミュレータと、
前記ハザード状態の影響を受けるエージェントの挙動を予測するためのルールを用いてシミュレーションを実行して、前記ハザード状態に応じた個々のエージェントの挙動を予測するよう構成されるエージェントベースのモデラーと、
前記エージェントベースのモデラーによって予測される挙動に応じて介入行為の候補の組の中から１つの介入行為を選択するよう構成される決定選択部と、
前記選択された介入行為による所定の起こり得る結果の組の中の夫々の起こり得る結果について、エージェントの挙動に影響を与える因子として当該夫々の起こり得る結果を用いて前記シミュレーションを繰り返すよう前記エージェントベースのモデラーを起動することによって、前記選択された介入行為をテストするよう構成される反復決定試験部と、
前記シミュレーションの夫々の繰り返しによって予測されるエージェントの挙動を評価して、前記介入行為を開始すべきか否かを決定するよう構成される評価部と
を有する決定支援システム。
【請求項２】
前記ハザードシミュレータによって出力される前記情報を使用して、前記ハザード状態の影響を受けるエージェントの挙動を予測するためのルールを生成するよう構成されるルール生成部
を更に有する請求項１に記載の決定支援システム。
【請求項３】
前記ハザードシミュレータは、前記複数のデータソースからデータを取り出すよう構成される連合データベースサーバと、前記ハザード状態を表す前記情報を生成するために前記取り出されたデータを解析するよう構成されるデータ探索エンジンとを有する、
請求項１に記載の決定支援システム。
【請求項４】
前記複数のデータソースは、
前記物理領域の占有物の社会経済的な性質を表すデータを記憶するデータソースと、
前記物理領域における環境条件を表すデータを記憶するデータソースと、
介入行為の候補を記憶するデータソースと、
地面、植生面、河川面、潮流及び／又は波高を含む海洋情報、並びに汚染及び／又は視認性を含む大気情報のうちの１つ以上を含む前記物理領域における地理情報の説明を記憶するデータソースと、
前記物理領域における人工構造物の説明を記憶するデータソースと、
介入行為の候補の夫々についての実施オプションを記憶するデータソースと、
危険予測情報を表すデータを記憶するデータソースと
のうちの１つ以上を含む、
請求項３に記載の決定支援システム。
【請求項５】
前記決定選択部は、前記エージェントベースのモデラーによって予測される挙動に応じて、前記介入行為の候補の組の中から１つよりも多い介入行為を選択するよう構成され、
前記反復決定試験部は、前記１つよりも多い選択された介入行為の夫々をテストするよう構成され、
前記評価部は、前記シミュレーションの夫々の繰り返しによって予測されるエージェントの挙動の評価に基づき、前記選択された介入行為のうちのどの１つを開始すべきかを決定するよう構成される、
請求項１に記載の決定支援システム。
【請求項６】
前記反復決定試験部は、前記シミュレーションの繰り返しにおいて、前記選択された介入行為のうちの１つよりも多い介入行為を互いに組み合わせてテストするよう構成される、
請求項５に記載の決定支援システム。
【請求項７】
前記反復決定試験部は、前記選択された介入行為に関連する複数の実施オプションにアクセスし、夫々の実施オプションについて、夫々の起こり得る結果によるシミュレーションを繰り返すよう構成され、夫々の実施オプション及び夫々の起こり得る結果は、夫々が、エージェントの挙動に影響を及ぼす因子であり、
前記評価部は、前記シミュレーションの夫々の繰り返しによって予測されるエージェントの挙動の評価に基づき、前記選択された介入行為のための実施オプションを選択するよう構成される、
請求項１に記載の決定支援システム。
【請求項８】
ユーザインタフェース及び／又は１つ以上の受信部及び／又はシグナリングメカニズムへ、前記評価部によって開始すべきと決定された前記介入行為の表示、及び任意に前記選択された実施オプションを出力するよう構成される通信部
を更に有する請求項１に記載の決定支援システム。
【請求項９】
前記複数のデータソースは、前記評価部によって開始されるべきと前もって決定された介入行為、及び任意に前記選択された実施オプションを含み、
前記ハザードシミュレータによって出力される前記情報は、開始されるべきと決定された前記介入行為のインジケーション、及び任意に前記選択された実施オプションを含む、
請求項１に記載の決定支援システム。
【請求項１０】
前記評価部は、前記予測される挙動を１つ以上の挙動目標と比較し、該挙動目標の夫々が前記予測される挙動によって満足されるか否か及び／又はどの程度満足されるかを定量化することによって、前記シミュレーションの夫々の繰り返しによって予測されるエージェントの挙動を評価するよう構成される、
請求項１に記載の決定支援システム。
【請求項１１】
前記評価部は、前記選択された介入行為、及び任意に夫々の実施オプションに関連する費用の表示を取得し、選択された介入行為を開始すべきか否か及び／又はどの実施オプションを選択すべきかを決定することにおける因子として前記費用を含めるよう構成される、
請求項１に記載の決定支援システム。
【請求項１２】
前記ルール生成部は、外部のエージェントライブラリからのルール定義を前記ハザードシミュレータによって出力される前記情報と結合して、前記ハザード状態の影響を受けるエージェントの挙動を予測するための前記ルールを含む前記ハザード状態及び前記物理領域に特有のエージェントライブラリを生成するよう構成される、
請求項１に記載の決定支援システム。
【請求項１３】
物理領域において現れるハザード状態に応じた介入行為を評価する決定支援方法であって、
前記物理領域からの実時間データの少なくとも１つのソースを含む、前記物理領域及び／又は前記ハザード状態を記述する複数のデータソースからのデータを結合することによって、前記ハザード状態を表す情報を生成及び出力し、
前記ハザード状態の影響を受けるエージェントの挙動を予測するためのルールを生成するために、前記出力された情報を使用し、
前記生成されたルールを用いてシミュレーションを実行して、前記ハザード状態に応じたエージェントの挙動を予測するために、エージェントベースのモデリングシミュレータを使用し、
前記予測された挙動に応じて介入行為の候補の組の中から１つの介入行為を選択し、
前記選択された介入行為による所定の起こり得る結果の組の中の夫々の起こり得る結果について、エージェントの挙動に影響を与える因子として当該夫々の起こり得る結果を用いて前記エージェントベースのモデリングシミュレータによって更なるシミュレーションを開始することによって、前記選択された介入行為をテストし、
前記シミュレーションの夫々の繰り返しによって予測されるエージェントの挙動を評価して、前記介入行為を開始すべきか否かを決定する
ことを有する決定支援方法。
【請求項１４】
コンピュータ装置によって実行される場合に、該コンピュータ装置を、請求項１乃至１２のうちいずれか一項に記載の決定支援システムとして機能させるコンピュータプログラムを記憶する非一時的な記憶媒体。
【請求項１５】
コンピュータ装置によって実行される場合に、該コンピュータ装置に、請求項１３に記載の決定支援方法を実行させるコンピュータプログラムを記憶する非一時的な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、災害リスクの低減及び災害対応の分野に属する。特に、発明は、最適な介入方法を決定するためにデータを取り入れてハザード状態におけるエージェントの挙動をモデリングする支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
災害は完全に防ぐことはできない。しかし、適切なテクノロジ及び最良の実践モデルの発展に伴い、災害リスクは有意に低減され得、残りの残存リスクは有効に管理され得る。決定支援システムの範囲は、地震及び火山爆発から野生の森林火災及び疾病伝播まで多岐にわたる様々な災害を扱うために、世界中に配備される。
【０００３】
災害リスクの低減及び管理のための典型的な決定支援システムは、３つの主なコンポーネントから成る。すなわち、ハザードイベントのシミュレーション、災害対策、及びコミュニケーションである。ハザードイベントのシミュレーションのコンポーネントは、災害対策のコンポーネントへの入力を提供する。災害対策のコンポーネントは、ハザード強度、資産エクスポージャ、及び脆弱性を考慮することによってリスクを識別及び評価するために、様々な技術及びデータを主として使用する。コミュニケーションのコンポーネントは、評価されたリスクを使用し、現在のポリシーに基づく意志決定を可能にし、そして、更なる活動のために災害リスク管理の専門家に連絡する。
【０００４】
多くの決定支援システムは、意志決定を可能にするために様々なデータベースを使用するが、実時間における高速なデータ解析のための、そのようなデータベースへのアクセスは、使用不可能である。このことに加えて、災害対策のコンポーネントは、ハザード予測及びリスク評価に基づく主観的な専門家の判断に主として依存する。それらの事実において、客観的な解析モデル又はシミュレーションは用いられず、このことは、問題のある決定、ひいては、災害リスクの増大を引き起こす可能性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の実施形態は、物理領域において現れるハザード状態に応じた介入行為を評価する決定支援システム、方法、及び非一時的な記憶媒体を提供することを対象とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施形態は、物理領域において現れるハザード状態に応じた介入行為を評価する決定支援システムを提供する。当該決定支援システムは、前記物理領域からの実時間データの少なくとも１つのソースを含む、前記物理領域及び／又は前記ハザード状態を記述する複数のデータソースからのデータを結合することによって、前記ハザード状態を表す情報を生成及び出力するよう構成されるハザードシミュレータと、前記ハザード状態の影響を受けるエージェントの挙動を予測するためのルールを用いてシミュレーションを実行して、前記ハザード状態に応じた個々のエージェントの挙動を予測するよう構成されるエージェントベースのモデラーと、前記エージェントベースのモデラーによって予測される挙動に応じて介入行為の候補の組の中から１つの介入行為を選択するよう構成される決定選択部と、前記選択された介入行為による所定の起こり得る結果の組の中の夫々の起こり得る結果について、エージェントの挙動に影響を与える因子として当該夫々の起こり得る結果を用いて前記シミュレーションを繰り返すよう前記エージェントベースのモデラーを起動することによって、前記選択された介入行為をテストするよう構成される反復決定試験部と、前記シミュレーションの夫々の繰り返しによって予測されるエージェントの挙動を評価して、前記介入行為を開始すべきか否かを決定するよう構成される評価部とを有する。
【０００７】
本発明の他の実施形態は、物理領域において現れるハザード状態に応じた介入行為を評価する決定支援方法を提供する。当該決定支援方法は、前記物理領域からの実時間データの少なくとも１つのソースを含む、前記物理領域及び／又は前記ハザード状態を記述する複数のデータソースからのデータを結合することによって、前記ハザード状態を表す情報を生成及び出力する工程と、前記ハザード状態の影響を受けるエージェントの挙動を予測するためのルールを生成するために、前記出力された情報を使用する工程と、前記生成されたルールを用いてシミュレーションを実行して、前記ハザード状態に応じたエージェントの挙動を予測するために、エージェントベースのモデリングシミュレータを使用する工程と、前記予測された挙動に応じて介入行為の候補の組の中から１つの介入行為を選択する工程と、前記選択された介入行為による所定の起こり得る結果の組の中の夫々の起こり得る結果について、エージェントの挙動に影響を与える因子として当該夫々の起こり得る結果を用いて前記エージェントベースのモデリングシミュレータによって更なるシミュレーションを開始することによって、前記選択された介入行為をテストする工程と、前記シミュレーションの夫々の繰り返しによって予測されるエージェントの挙動を評価して、前記介入行為を開始すべきか否かを決定する工程とを有する。
【０００８】
本発明の更なる実施形態は、コンピュータ装置によって実行される場合に、該コンピュータ装置を、上記の決定支援システムとして機能させるコンピュータプログラムを記憶する非一時的な記憶媒体を提供する。
【０００９】
本発明の更なる他の実施形態は、コンピュータ装置によって実行される場合に、該コンピュータ装置に、上記の決定支援方法を実行させるコンピュータプログラムを記憶する非一時的な記憶媒体を提供する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の実施形態によれば、物理領域において現れるハザード状態に応じた介入行為を評価する決定支援システム、方法、及び非一時的な記憶媒体を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明を具現する決定支援システムの概略図である。
【図２】本発明を具現する他の決定支援システムの概略図である。
【図３】データ解析コンポーネントの例となるアーキテクチャを表す。
【図４】シミュレーションコンポーネントの機能性を表す。
【図５】例となる実施を表す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の実施形態は、物理領域において現れるハザード状態に応じた介入行為を評価する決定支援システムであって、前記物理領域からの実時間データの少なくとも１つのソースを含む、前記物理領域及び／又は前記ハザード状態を記述する複数のデータソースからのデータを結合することによって、前記ハザード状態を表す情報を生成及び出力するよう構成されるハザードシミュレータと、前記ハザード状態の影響を受けるエージェントの挙動を予測するためのルールを用いてシミュレーションを実行して、前記ハザード状態に応じた個々のエージェントの挙動を予測するよう構成されるエージェントベースのモデラーと、前記エージェントベースのモデラーによって予測される挙動に応じて介入行為の候補の組の中から１つの介入行為を選択するよう構成される決定選択部と、前記選択された介入行為による所定の起こり得る結果の組の中の夫々の起こり得る結果について、エージェントの挙動に影響を与える因子として当該夫々の起こり得る結果を用いて前記シミュレーションを繰り返すよう前記エージェントベースのモデラーを起動することによって、前記選択された介入行為をテストするよう構成される反復決定試験部と、前記シミュレーションの夫々の繰り返しによって予測されるエージェントの挙動を評価して、前記介入行為を開始すべきか否かを決定するよう構成される評価部とを有する決定支援システムを含む。
【００１３】
実施形態は、複数のソースからのデータを合体して、ハザード状態の場合に特定の介入行為をとるべきか否かを決定する、データ及びモデル指向の決定支援システムを組み合わせるためのメカニズムを提供する。前記反復決定試験部は、エージェントの挙動に対する介入行為の潜在的な影響が解析されること、及び様々な起こり得る結果に対する介入行為の反応が評価されることを可能にする。前記反復決定試験部は、モデリングされる領域内での個々のエージェントの挙動が、如何なる決定がなされようとも影響を及ぼされるとの想定を利用し、その影響が解析されることを可能にするシミュレーション及び然るべく選択された適切な介入行為をそのようにして繰り返す。
【００１４】
有利に、物理領域からの実時間データの合体は、発現するハザード状態の最新のスナップショットに基づきモデリングが実行されることを確かにする。エージェントの挙動についてのルールは、実時間データを考慮した後に生成され、それにより、如何にしてハザードが進行するのかについての最新の予測に対するエージェントの対応は、正確にモデリングされ得る。
【００１５】
実行されるシミュレーションは、エージェントベースのモデリングシミュレーションである。シミュレーションは、エージェントの集団の挙動を予測するために、個々のエージェントの挙動及びそれらの互いとの相互作用をモデリングすることによって実行される。
【００１６】
機能ハードウェア要素の夫々は、１つ以上のコンピュータ処理ユニットを含むプロセッサによって実行されてよい。プロセッサは、夫々の要素について同じであってよく、あるいは、異なるプロセッサが、要素の一部又は全てのために用いられてよい。
【００１７】
決定支援システムは、シミュレーション領域においてルール及びモデリングプロシージャを用いて、物理領域におけるハザード状態を解析するよう構成される。出力は、物理領域において干渉行為を開始すべきか否かの決定である。出力は、選択された干渉行為を物理領域において開始することを更に含んでよい。そのような開始は、選択された干渉行為を１つ以上の受信部に伝えること、アラームを発すること、信号の変化に作用すること、及び／又は決定に対応する情報を物理領域におけるエージェントへ送信することを含んでよい。
【００１８】
機能ハードウェア要素の夫々は、その要素の機能を実施するために具体的に構成されるハードウェアによって実現されてよい。機能ハードウェア要素はまた、コンピュータ処理ユニットによって実行される場合に、該コンピュータ処理ユニットに、その機能ハードウェア要素による機能を実行させる命令又は実行可能なプログラムコードによっても実現されてよい。コンピュータ処理ユニットは、その機能ハードウェア要素による機能を実現するために、メモリ、ストレージ、Ｉ／Ｏデバイス、ネットワークインタフェース、センサ（オペレーティングシステムを介するか、又は別な方法による）、及びコンピュータ装置の他のコンポーネントのうちの１つ以上と協働してよい。ハードウェア要素はまた、ユニットと呼ばれてよく、方法、プログラム、又はプロセスのステップ又は段階であってよい。
【００１９】
決定支援システムは、例えばコンピュータ装置又はサーバなどの単一エンティティによって実現されてよく、あるいは、例えば、制御プロトコルのレイヤとして、協働する１つよりも多いコンピュータ装置によって実現されてよい。従って、夫々の機能ハードウェア要素は、複数のコンピュータ装置に属するコンポーネントによって実行されてよく、機能ハードウェア要素は、１つよりも多いコンピュータ装置によって提供されてよい。
【００２０】
任意に、前記ハザードシミュレータは、複数のデータソースからデータを取り出すよう構成される連合データベースサーバと、ハザード状態を表す情報を生成するために前記取り出されたデータを解析するよう構成されるデータ探索エンジンとを有する。
【００２１】
多種多様なエージェンシは、物理領域及びハザード状態を記述する最新のデータを記憶及び保持することに関与してよい。そのようなデータは、構造化、非構造化、又は半構造化されてよい。データは、多種多様なフォーマットにあってよい。有利に、連合データベースは、様々なソースからのデータをラッピングして、前記ハザードシミュレータによって読み出し可能なフォーマット（複数を含む。）において単一のアクセスポイント及びデータを提供する。連合データベースサーバは、諸データソースのための管理システムであるが、データ自体を記憶することに関与しなくてよい。むしろ、データは、遠隔で記憶され、ＡＰＩ又は他のインタフェースを介して利用可能にされてよい。
【００２２】
データソースはまた、データストア、データベース、知識ベース、又は情報ソースと呼ばれてよく、異なるエージェンシ又はエンティティによって管理又は保持されてよい。データは、暗号化されるか、又は別なふうに保護され、そして、決定支援システムに利用可能にされてよい。データソースの例には、次のものがある：
物理領域の占有物の社会経済的な性質を表すデータを記憶するデータソース；
家屋の種類及び／又は年間所得を含む人口学的情報を記憶するデータベース；
物理領域における環境条件を表すデータを記憶するデータソース；
物理領域におけるエージェントの１つ以上のカテゴリの数及び特性を表すデータソース；
介入行為の候補を記憶するデータソース；
地面、植生面、河川面、潮流及び／又は波高を含む海洋情報、並びに汚染及び／又は視認性を含む大気情報のうちの１つ以上を含む物理領域における地理情報の説明を記憶するデータソース；
物理領域における人工構造物の説明を記憶するデータソース；
介入行為の候補の夫々についての実施オプションを記憶するデータソース；及び
危険予測情報を表すデータを記憶するデータソース。
【００２３】
様々なソースからのデータが、物理領域におけるハザード状態を表す情報と、ルール生成部によって生成されるエージェントの挙動のためのルールとを生成するために、前記ハザードシミュレータによって使用されると、シミュレーションは前記エージェントベースのモデラーによって実行される。そのシミュレーションの結果は、エージェントの挙動の予測であり、どの介入を更に解析すべきかについての決定のために十分であり得る。
【００２４】
挙動が前記エージェントベースのモデラーによって予測されるエージェントは、ある状態に反応し得る物理領域にあるあらゆる動的なものを含んでよい。その例には、動物、車両、船、又は飛行機がある。
【００２５】
前記決定選択部は、前記エージェントベースのモデラーによって予測される挙動に応じて介入行為の候補の組の中から１つよりも多い介入行為を選択するよう構成されてよい。加えて、前記反復決定試験部は、前記１つよりも多い選択された介入行為の夫々をテストするよう構成され、前記評価部は、前記シミュレーションの夫々の繰り返しによって予測されるエージェントの挙動の評価に基づき、前記選択された介入行為のうちのどの１つを開始すべきかを決定するよう構成される。
【００２６】
最初のシミュレーションは、介入行為の候補の中のどの介入行為が最も好ましい結果をもたらすのか、又はどの介入行為が最も好ましい結果をもたらす可能性があるのかを、必要とされる信頼度をもって決定するほど十分な情報を提供しないことがあり得る。有利に、前記反復決定試験部による更なるテストのために１つよりも多い介入行為を選択することは、もしあるならば、どの介入行為がとられるべきかについての最終決定が、１つよりも多い介入行為の夫々による起こり得る結果の詳細な解析に基づくことを意味し、それにより、最も有効な介入行為が正確に予測され得る。前記評価部は、前記１つよりも多い選択された介入行為の夫々について同じ評価メトリックを使用し、その評価メトリックによって最も良く実行する介入行為を選択するよう構成されてよい。
【００２７】
介入行為は、テストされ且つ評価される場合に、（物理領域において予めオークションにかけられ、従って、シミュレーション領域において表されることに加えて）シミュレーション領域において分離して考えられてよい。代替的に、介入行為どうしの間には何らかの相乗効果が存在し、それにより、干渉行為の組み合わせは、夫々の選択された介入行為を別々に評価することによって実現され得るよりも多くの利点を有することがあり得る。
【００２８】
任意に、前記反復決定試験部は、前記シミュレーションの繰り返しにおいて、前記選択された介入行為のうちの１つよりも多い介入行為を互いに組み合わせてテストするよう構成される。
【００２９】
有利に、そのような実施形態は、干渉行為どうしの間の相乗効果が予測されることを可能にする。然るに、前記評価部は、組み合わせを評価し、干渉行為の組み合わせが、分離した前記選択された干渉行為のうちのいずれかよりも有利である場合を特定するよう構成されてよい。前記反復決定試験部は、前記選択された干渉行為のあらゆる順列及び／又は組み合わせを見つけて、それらをテストするよう構成されてよく、あるいは、ある組み合わせは、互いと関連して記憶され、従って、テストのための組み合わせとして識別可能であることがあり得る。
【００３０】
干渉行為の各候補は、多種多様な方法で実施されてよい。例えば、干渉行為がインフラストラクチャに関係がある場合に、インフラストラクチャは、物理領域内の要員によって、又は外部の因子によって、変更又は実装されてよい。代替的に、介入行為が物理領域の一部分を避難させることである場合に、実施オプションは、どの場所に、どのような手段によって、及び／又はどのルートで人々が避難すべきかを含んでよい。
【００３１】
任意に、前記反復決定試験部は、前記選択された介入行為に関連する複数の実施オプションにアクセスし、夫々の実施オプションについて、夫々の起こり得る結果によるシミュレーションを繰り返すよう構成され、夫々の実施オプション及び夫々の起こり得る結果は、夫々が、エージェントの挙動に影響を及ぼす因子であり、前記評価部は、前記シミュレーションの夫々の繰り返しによって予測されるエージェントの挙動の評価に基づき、前記選択された介入行為のための実施オプションを選択するよう構成される。
【００３２】
有利に、多数の実施オプションによりシミュレーションを実行することは、シミュレーションがより詳細になるにつれてシステムが次第にある決定に制限する効果を有する。すなわち、まず第１に、介入行為は、ハザード状態に応じたエージェントの挙動のシミュレーションに基づき選択される。次いで、干渉行為が選択されると、エージェントの挙動が実施オプションのうちの１つ及び起こり得る結果によって更に制約されるので、シミュレーションは更に詳細になり、このことは、エージェントの挙動がより制約に予測されることを可能にする。そのようなシミュレーションに基づいて、評価は、前記評価部によって、前記選択された干渉行為を実施すべきかどうか又は如何にして実施すべきかに関して行われる。
【００３３】
夫々の干渉行為のための実施オプションは、決定支援システムの部分としてローカルで記憶されてよく、あるいは、どこか他の場所に記憶及び保持され、決定支援システムに利用可能にされてよい。階層構造に関して、実施オプションは干渉行為の子である。他方で、結果は、干渉行為の効果又は成り行きである。結果の可能性は、実施オプションの影響を受けることがあり、このことは、異なる実施オプションを比較する際に前記評価部によって考慮されてよい。
【００３４】
どの干渉行為がとられるべきか、及び任意に、如何にしてそれを実施すべきかに関して決定がなされると、決定支援システムは、その決定を出力するよう構成される。参照を簡単にするために、決定は、開始すると決定された干渉行為、及び任意に、更には、選択された実施オプションを意味すると考えられる。決定は、多数の方法で出力されてよい。例えば、決定支援システムは、ユーザインタフェース及び／又は１つ以上の受信部及び／又はシグナリングメカニズムへ、前記評価部によって開始すべきと決定された前記介入行為の表示、及び任意に前記選択された実施オプションを出力するよう構成される通信部を更に有してよい。
【００３５】
有利に、前記通信部は、決定を、該決定を実施する担当役割を担う１つ以上の団体、エージェンシ、システム、又はハードウェア装置に知らせるメカニズムを提供する。決定は、１つ以上の受信部による拒否又は更なる処理若しくは精緻化を受けてよい。代替的に、又は追加的に、前記通信部は、例えば、適切に生成されたメッセージを表示することによって、又は適切に生成されたメッセージを物理領域内のエージェントへ送信することによって決定を実施することができる表記システムなどのハードウェア装置へ決定を出力するよう構成されてよい。
【００３６】
任意に、前記複数のデータソースは、前記評価部によって開始されるべきと前もって決定された介入行為、及び任意に前記選択された実施オプションを含み、前記ハザードシミュレータによって出力される前記情報は、開始されるべきと決定された前記介入行為のインジケーション、及び任意に前記選択された実施オプションを含む。
【００３７】
すなわち、決定支援システムによって出力される決定は、前記ハザードシミュレータへの入力として含まれてよく、それにより、更なる決定を行う際に前記ハザードシミュレータによって生成される情報は、既に行われた干渉行為を考慮して構成される。有利に、決定支援システムは、継続的に干渉行為を行い、エージェントの挙動に対するその影響をモニタし、その影響に基づき将来のエージェントの挙動を予測し、どの更なる干渉行為がとられるべきかどうかを決定するメカニズムをこのようにして提供する。
【００３８】
前記評価部は、前記予測される挙動を１つ以上の挙動目標と比較し、該挙動目標の夫々が前記予測される挙動によって満足されるか否か及び／又はどの程度満足されるかを定量化することによって、前記シミュレーションの夫々の繰り返しによって予測されるエージェントの挙動を評価するよう構成されてよい。
【００３９】
前記評価部は、シミュレーションによって予測されるエージェントの挙動がどの程度望ましいのかの定量的な表現を生成し、従って、異なる干渉行為及び実施オプションの間の比較のための基礎を形成するためのアルゴリズムを実行するよう構成されてよい。前記評価部は、予測されたエージェントの挙動が夫々の場合においてどれくらい望ましいのかの指標と、その場合（本文脈における場合とは、干渉行為及び／又は実施オプション及び／又は結果の組み合わせである。）が起こる可能性とを、単一のメトリックにまとめてよい。干渉行為が開始されるために超えられるべきメトリックの閾最小値が存在してよい。
【００４０】
上記の評価及びメトリック値は、例えば、干渉行為の費用によって、モデレートされてよい。特に、前記評価部は、前記選択された介入行為、及び任意に夫々の実施オプションに関連する費用の表示を取得し、選択された介入行為を開始すべきか否か及び／又はどの実施オプションを選択すべきかを決定することにおける因子として前記費用を含めるよう構成されてよい。
【００４１】
費用は、必ずしも単に金銭上の費用ではなく、例えば、犠牲者及び関連する因子の潜在性などの他の因子を考慮してよい。実際に、前記評価部によって行われる評価は、費用便益の解析であってよい。
【００４２】
前記ルール生成部は、シミュレーションにおいてエージェントの挙動を統率するルールを定義するよう構成される。異なるカテゴリのエージェントの挙動のためのルールの一般化されたライブラリは、前記ルール生成部に利用可能であってよく、該ルール生成部は、そのようなライブラリにアクセスし、そこに記憶されているルールを、決定支援システムの特定のシミュレーションにおける使用のために、調整し又は別なふうに変更するよう構成される。例えば、前記ルール生成部は、外部のエージェントライブラリからのルール定義を前記ハザードシミュレータによって出力される前記情報と結合して、前記ハザード状態の影響を受けるエージェントの挙動を予測するための前記ルールを含む前記ハザード状態及び前記物理領域に特有のエージェントライブラリを生成するよう構成されてよい。
【００４３】
有利に、外部のライブラリを利用することは、モデリングプロセスに組み込まれる専門的知識の範囲を広げるが、前記ルール生成部の動作は、モデリングされるハザードシミュレーションの特定の要件、物理領域、及び関連するエージェントもルールに内在することを確かにする。ルールは、如何にしてエージェントがハザード状態に及び物理領域に対応するのか、及び如何にしてエージェントが互いと相互作用するのかを定義する。
【００４４】
本発明の他の態様の実施形態は、物理領域において現れるハザード状態に応じた介入行為を評価する決定支援方法であって、前記物理領域からの実時間データの少なくとも１つのソースを含む、前記物理領域及び／又は前記ハザード状態を記述する複数のデータソースからのデータを結合することによって、前記ハザード状態を表す情報を生成及び出力し、前記ハザード状態の影響を受けるエージェントの挙動を予測するためのルールを生成するために、前記出力された情報を使用し、前記生成されたルールを用いてシミュレーションを実行して、前記ハザード状態に応じたエージェントの挙動を予測するために、エージェントベースのモデリングシミュレータを使用し、前記予測された挙動に応じて介入行為の候補の組の中から１つの介入行為を選択し、前記選択された介入行為による所定の起こり得る結果の組の中の夫々の起こり得る結果について、エージェントの挙動に影響を与える因子として当該夫々の起こり得る結果を用いて前記エージェントベースのモデリングシミュレータによって更なるシミュレーションを開始することによって、前記選択された介入行為をテストし、前記シミュレーションの夫々の繰り返しによって予測されるエージェントの挙動を評価して、前記介入行為を開始すべきか否かを決定することを有する決定支援方法を含む。
【００４５】
更に、本発明の他の態様の実施形態は、コンピュータ又はコンピュータのネットワークによって実行される場合に、該コンピュータ又はコンピュータのネットワークを、本発明を具現するシステムとして機能させるコンピュータプログラム又はコンピュータプログラムの組を含む。
【００４６】
本発明の他の態様の実施形態は、コンピュータ又はコンピュータのネットワークによって実行される場合に、該コンピュータ又はコンピュータのネットワークに、本発明を具現する方法を実行させるコンピュータプログラム又はコンピュータプログラムの組を含む。
【００４７】
諸態様（ソフトウェア／方法／装置）が別々に論じられているが、１つの態様に関して論じられているその特徴及び因果関係は、他の態様に等しく適用可能である点が理解されるべきである。従って、方法の特徴が論じられる場合に、当然ながら、装置の実施形態は、その特徴を実行するか、又は適切な機能性を提供するよう構成されるユニット又は装置を含み、プログラムは、それらが実行されているコンピュータ装置に、当該方法の特徴を実行させるよう構成される。
【００４８】
上記の態様のいずれにおいても、様々な特徴は、ハードウェアにおいて、又は１つ以上のプロセッサで実行されるソフトウェアモジュールとして、実装されてよい。１つの態様の特徴は、他の態様のいずれかに適用されてよい。
【００４９】
発明はまた、ここで記載される方法のいずれかを実行するコンピュータプログラム若しくはコンピュータプログラムプロダクト、又はここで記載される方法のいずれかを実行するプログラムを記憶しているコンピュータ可読媒体を提供する。発明を具現するコンピュータプログラムは、コンピュータ可読媒体において記憶されてよく、あるいは、それは、例えば、インターネットのウェブサイトから提供されるダウンロード可能なデータ信号などの信号の形をとってよく、あるいは、それは他の形態をとってよい。
【００５０】
本発明の好ましい特徴は、これより、単なる一例として、添付の図面を参照して記載される。
【００５１】
図１は、本発明を具現する決定支援システム１００を表す。機能ハードウェア要素並びに機能要素間のデータ及び情報の主たる入力／出力が表されている。機能要素間の情報の伝達は、図１に表されている線に制限されず、データの他のフローが存在してよい点が理解されるべきである。
【００５２】
ハザードシミュレータ１０２は、複数の異なるソースからのデータにアクセスし、それらのデータを用いて、ハザード状態を表す情報を生成するよう構成される。生成された情報は、如何にしてハザード状態が、複数のソースからの最新の利用可能なデータに基づき、ある期間にわたって物理領域において発現すると予測されるのかのモデルであってよい。ハザードシミュレータ１０２は、時間にわたるハザードの展開を予測するよう構成されるハザード予測エンジンを有するか、又はそれへのアクセスを有してよい。ハザード状態は、エージェントが人々、動物、事業体、又はプロセスであろうとなかろうと、物理領域内のエージェントに危険又はリスクを課す、物理領域においてある期間にわたって起こるイベントであってよい。ハザードシミュレータ１０２は、情報を生成するために、異なるソースからのデータを解析する。このプロセスは探索とも呼ばれてよい。ハザードシミュレータ１０２は、データ解析ツールを用いて、複数のデータソースからのデータを解析する。例えば、洪水による緊急事態において、ハザードシミュレータ１０２は、デジタル評価モデルと結合された洪水予報情報のソースを用いて潜在的な浸水エリアをマッピングするために、地理情報システム（ＧＩＳ）を利用してよい。ＧＩＳを用いてこの浸水情報と人口統計データ及び局所インフラストラクチャ情報とを結合して、情報が生成される。情報は、エージェントの挙動の洞察を提供し、よって、ルール生成のための基礎を提供する。例えば、物理領域は、氾濫に対して十分な復元力を持たない粗末な住宅に住む日雇い労働者が多くの人口を占める低地エリアであってよい。このシナリオでは、数時間に及ぶ並雨でさえ、生命及び資産に対して深刻な崩壊及びダメージをもたらすことがある。ハザードシミュレータ１０２は、洪水状態に応じた人々及び事業エージェントに関するこのような洞察を提供する。かかる情報は、エージェントの挙動を記述するルールが確立されるための基礎を提供する。
【００５３】
ルール生成部１０４は、ハザード状態に応じた物理領域内のエージェントの挙動のシミュレーションに関連して、エージェントの挙動のためのルールを設定するために、ハザードシミュレータ１０２によって生成された情報を活用する。エージェントの挙動のための幾つかの一般化されたルールは、外部のライブラリからルール生成部１０４に利用可能であってよいが、実施形態は、ハザードシミュレータ１０２によって出力された情報によって表される特定の物理領域及びハザード状態のために、それらの一般化されたルールを調整する。更に、物理領域に特有のエージェントのタイプ又はエージェントの挙動が存在することがあり、これは、一般化されたルールによって的確にモデリングされない。エージェントに関して物理領域の人口に関する情報は、ローカルで又は遠隔で記憶され、ハザードシミュレータ１０２及び／又はルール生成部１０４に利用可能にされてよい。
【００５４】
エージェントベースのモデリングは、個々のエージェントを自立的にモデリングすることによって、エージェントの集団の挙動を予測するプロシージャである。有利に、エージェントベースのモデリングは、個体間の相互作用をモデリングする。その相互作用は、ハザード状態において特に重要であり得る。よって、エージェントベースのモデリングは、実施形態において、シミュレーションメカニズムとして選択される。ルールは、個々のモデルの挙動及びそれらの相互作用を統率するように設定される。ルールは、幾分確率的であってよく、それにより、挙動のある側面は確率分布によって表され、結果はシミュレータによって生成される。エージェントベースのモデラー１０６は、ルール並びに物理領域及びハザード状態（物理領域及びハザード状態は、これに関連して、ハザードシミュレータ１０２によって出力された情報によって記述されることで表される。）を使用して、夫々のエージェントの個々の挙動を予測し、従って、エージェントの集団の挙動を予測するシミュレーションプログラム又はシミュレータを実行するよう構成される。代替的に、エージェントベースのモデラー１０６は、遠隔でシミュレーションを実行してよく、それにより、それは、決定支援システム１００の部分を形成しないＨＰＣ又は他のシステムへ入力パラメータ及びルールを提供する。ＨＰＣ又は他のシステムは、シミュレーションを実行して、決定支援システム１００へエージェントの挙動の予測の形で結果を提供する。起こり得るエージェント間の多数の相互作用により、エージェントベースのモデリングを用いてシミュレーションを実行する計算要求は非常に高くなり得、よって、特殊化されたシステムが用いられる。特殊化されたシステムは、極めて高いレートでの処理のために特殊化されている処理リソースへのアクセスを有し、決定支援システム１００の残りの機能性にとって適切でない。よって、シミュレータ自体が、エージェントベースのモデラー１０６によってアクセス可能である外部コンポーネントであってよい。エージェントベースのモデラー１０６は、次の干渉行為が何であるべきかを決定するために、（もしあれば）既に行われた干渉行為に基づき最初のシミュレーションを実行し、次いで、反復決定試験部１１０によって指示されるようにその後の繰り返しを実行するよう構成されてよい。エージェントベースのモデラー１０６の出力は、ハザード状態に応じたモデリングされたエージェントの挙動の予測である。この予測は、予測された挙動を要約する統計値、特性、及び／又は値の組の形をとってよい。
【００５５】
決定選択部１０８は、予め決定された干渉行為の組の中のどの行為をとるべきか、又は更なる解析のために選択するべきかを決定するために、エージェントベースのモデラー１０６によって出力されるエージェントの挙動の予測を解析するよう構成される。予め決定されることで、システム１００の部分として記憶されるか又は遠隔で記憶され、システム１００がアクセス可能にされ得る既知の干渉行為（干渉行為の候補）の有限集合が存在することが分かる。アルゴリズム又は何らかの他の形式の解析は、干渉行為の候補の中のどれがハザード状態、物理領域、及び予測されるエージェントの挙動にとって最も適切であるのかを決定するように実行されてよい。例えば、予測されるエージェントの挙動は、干渉行為の各候補について、そのエージェントの挙動に対する潜在的な影響の範囲を予測し、よって、最も好ましい効果の可能性を持った干渉行為の候補を選択することが可能である形で、出力されてよい。他の又は更なる形式の解析が実施されてよく、例えば、エージェントの挙動の特定の特性は、干渉行為のある候補を特に適切なものとし、他を不適切なものとし得る。例えば、自動車走行が、多数のエージェントによって始められると予測される場合に、道路閉鎖及び標識を介した交通の経路変更は、例えば、追加的な列車又はバスを提供するよりも適切な干渉行為である。干渉行為の候補の組は、まず第１に、物理領域及びハザード状態の特性によって制限されてよく、決定選択部１０８は、そのように制限された干渉候補の組から選択するよう構成される。
【００５６】
反復決定試験部１１０は、選択された介入行為による所定の起こり得る結果の組の中の夫々の起こり得る結果について、エージェントの挙動に影響を与える因子として当該夫々の起こり得る結果を用いてシミュレーションを繰り返すようエージェントベースのモデラー１０６を起動することによって、その選択された介入行為をテストするよう構成される。決定選択部１０８によって干渉行為の各候補についてエージェントの挙動に対する影響の範囲を予測することが可能であり得るが、より正確な予測は、エージェントの挙動に対する制約として含まれる選択された干渉行為を有してエージェントベースのモデリングを繰り返すことによって、構成され得る。異なる起こり得る結果に対する干渉行為の反応は、このようにして詳細に調べられ得る。例えば、干渉行為が、特定の方向において交通の道順を決めることである場合に、２つの起こり得る結果は、道路が開放したままであること、又は道路が何らかのイベントによって強制的に閉じられることを含んでよい。エージェントの挙動に対するそれらの結果の影響は、夫々の結果について詳細に調べられ、エージェントの挙動を予測される。反復決定試験部１１０は、選択された干渉行為がエージェントの挙動に対して有し得る影響と、エージェントの挙動が選択すべき干渉行為に対して有する影響とを考慮する。繰り返しの数は、実施形態の実施詳細に依存するが、因子は、考慮される結果の精度と、評価部１１２によって始められる解析プロセスの要件と、繰り返しを実行するエージェントベースのモデラー１０６に対するハードウェアリソースの利用可能性とを含んでよい。反復決定試験部１１０は、エージェントベースのモデラー１０６のための入力パラメータを決定／選択／生成し、そして、エージェントベースのモデラー１０６に、その入力パラメータによりシミュレーションを実行するよう指示又は要求するコントローラであると考えられてよい。反復決定試験部１１０の出力は、従って、エージェントベースのモデラー１０６のための入力パラメータ及び／又は指示／要求である。加えて、反復決定試験部１１０は、指示／要求されたシミュレーションの結果を集めて、それらを（場合により、処理された形で）評価部１１２へ出力するよう構成されてよい。代替的に、反復決定試験部１１０によって指示／要求されたシミュレーションの結果は、エージェントベースのモデラー１０６によって直接に評価部１１２へ出力されてよい。
【００５７】
評価部１１２は、選択された干渉行為の異なる結果について、エージェントベースのモデラー１０６によって予測されたエージェントの挙動を解析し、物理領域においてその干渉行為を開始すべきか否かを決定するよう構成される。その干渉行為を開始すべきでないと決定される場合は、評価部１１２は、決定選択部１０８に、テストのために異なる干渉を選択するよう指示することがあり得る。代替的に、又は追加的に、評価部１１２は、選択された干渉行為が、１つ以上が開始するよう選択される前に、比較のための規則として、干渉行為の他の１つ以上の候補が選択されテストされるまで開始され得ないと決定することがあり得る。評価部１１２によって始められる解析の形式は、実施形態の実施詳細に依存するが、エージェントの予測される挙動と１つ以上の挙動目標との比較の形をとってよい。反復決定試験部１１０によって指示されたエージェントベースのモデラー１０６の各繰り返しにより予測される挙動は、個別に評価されてよく、次いで、解析の結果は、選択された干渉行為の全体評価を形成するよう組み合わされる。個々の評価の組み合わせは、個々の評価を、それが対応する結果の可能性に基づき重み付けすることを含んでよい。評価は、選択された干渉行為を開始すべきか否かを決定するために、干渉行為の費用がエージェントの挙動に対するその影響と比較される費用便益の解析であってよい。評価が基準を満足する場合に、選択された干渉行為を開始すると決定される。かかる開始は、１つ以上の受信部への送信のために、あるいは、設定変更可能な電光板又は他の形態の設定変更可能なディスプレイにおいてインジケーションを実施するために、アラート又は信号生成することを含んでよい。
【００５８】
図２は、本発明を具現する決定支援システム２００の例を表す。決定支援システム２００は、自然災害又は人為的災害の予測によってトリガされる。その予測は、ハザード状態を記述するデータソースの例である。予測コンポーネント２１４は、決定支援システムのコンポーネントとして含まれてよく、あるいは、外部にあって、決定支援システム２００がアクセス可能であってよい。予測コンポーネント２１４は、例えば、工場用地からの大規模なガス漏れなどの人為的災害の場合には、粒子分散（速度及び方向）をより良く理解するために、あるいは、洪水などの自然災害の場合には、水流の速さ及び方向を示すために、進行中のハザード状態が時間に対して如何にして変化するのかの予測を提供するよう構成される。
【００５９】
データ統合コンポーネント２０１は、本明細書の他の場所で述べられている連合データベースサーバの例であり、複数のデータソース２１６及び予測ソース２１４（ここで、予測ソースは、データソースの特定の形態である。）からの、ハザード状態及び物理領域を表すデータを結合する。データ統合コンポーネント２０１は、複数のソース（特定のデータロケーション、エージェンシ、又はソフトウェアパッケージを含むソース）からの構造化された、構造化されていない、及び／又は半構造化されたデータを統合し、それらのデータを、データ探索コンポーネント２０２によるデータ探索のために利用可能にするよう構成される。例えば、ハザード状態が洪水状態である場合に、データ統合コンポーネント２０１は、環境（例えば、土地被覆、河川及び用水路）、地形、社会経済（例えば、年間所得並びに資産及び生計のタイプ）、及び洪水防止情報を表すデータを、物理領域のためのオンデマンド形式での洪水予報とともに統合してよい。このデータのソースは、政府の担当部署から保険及び再保険代理店までに及ぶ様々な位置に存在してよく、一部は、決定支援システム２００の内部のコンポーネントから利用可能であってよい。データ統合コンポーネントは、高速な解析のためにそれらの分散したデータベースへのアクセスを可能にする。データ統合コンポーネントは、解析のためにデータをデータ探索コンポーネント２０２に利用可能にする。データ統合コンポーネント２０１及びデータ探索コンポーネント２０２は、集合的に、ハザードシミュレータ１０２の例である。
【００６０】
データ探索コンポーネント２０２は、データ統合コンポーネント２０１によって利用可能にされたデータを調査するデータ解析ツールを実行するよう構成される。解析ツールは、複数のソースからのローデータを、物理領域におけるハザード状態のコヒーレントな決定と、そのハザード状態が時間にわたって如何にして発現するのかの予測とに変換する。データ探索コンポーネント２０２は、決定支援システム２００の他のコンポーネントに利用可能にされるデータから知見及び洞察を生成するために、実時間における高速な解析を実行するよう高スループットのインタフェースを提供する。
【００６１】
データ探索コンポーネント２０２によって出力された情報は、データ利用コンポーネント２０４によって解析される。データ利用コンポーネント２０４は、本明細書の他の場所で述べられているルール生成部の例である。データ利用コンポーネント２０４は、データ探索コンポーネント２０２によって生成された知見を利用し、干渉行為に関する決定の感受性を開発しテストするのに使用されるエージェントベースのモデリングシステムにおいてエージェントのための挙動ルールを用意するよう構成される。
【００６２】
エージェントベースのモデリングシステム（ＡＢＭ）２０６は、エージェントベースのモデラー１０６及び決定選択部１０８の例である。エージェントベースのモデリングシステムは、タイミング、イベント順序、又は個々の挙動を用いて、物理領域内のエージェントのカテゴリとして、個人、動物、車両、事業体、又は商品取引をモデリングするよう構成される。計算要求は、モデリングされるエージェントの数の増加に伴い比例的に増大する。物理領域内にモデリングされるべき多数のエージェントが存在する場合に、多数の挙動が定義され解かれる。エージェントベースのモデリングシステム２０６は、それ自体が高性能のコンピュータシステムであり、あるいは、シミュレーションを実行するために決定支援システム２００の外部の構成コンピュータシステムへ入力を提供するよう構成されることがあり得る。
【００６３】
エージェントベースのモデリングシステム２０６によって実行されるシミュレーションは、所与のトリガについての複雑な環境、例えば、差し迫った洪水、において、モデリングされるエージェント（例えば、個人）の挙動を理解し予測するのを助ける。それらのシミュレーションから取得される個人の予測される挙動（例えば、大多数の人々は、都市の北部平どうすると決心する可能性がある。）は、次いで、ｗｈａｔ−ｉｆ決定シナリオコンポーネント２１０へ送られる。ｗｈａｔ−ｉｆ決定シナリオコンポーネント２１０は、例えば、都市の北部において一時的な洪水防止システムを構築するプロセスをモデリングによって、特定の干渉行為が災害リスク低減の決定に対して好ましい影響を有するかどうかをテストするように、エージェントベースのモデリングシステム２０６に協力を求めるよう構成される。ｗｈａｔ−ｉｆ決定シナリオコンポーネント２１０のためのエージェントルールは、要員の利用可能性、及び洪水防護物を構築するための場所の適合性、などによって定義されてよい。様々なｗｈａｔ−ｉｆシナリオがその場合に考えられてよく、最適な決定が達成され得る。ｗｈａｔ−ｉｆ決定シナリオコンポーネント２１０は、反復決定試験部１１０の例である。
【００６４】
エージェントベースのモデリングシステム２０６によって最初に決定され、次いで、ｗｈａｔ−ｉｆ決定シナリオコンポーネント２１０によって精緻化され、費用便益解析コンポーネント２１２によって評価される決定は、次いで、データ統合コンポーネント２０１を介してデータ探索コンポーネント２０２へフィードバックされる。データ探索コンポーネント２０２で、予測コンポーネント２１４からの最新の予測は、物理領域におけるハザード状態を記述する新しい情報を生成するために、費用便益解析コンポーネント２１２によって決定された行為及び環境条件の最新の予測される変化（例えば、衛星観測による土地形状の変化）と併せて、ハザードの範囲を見直すのに使用され得る。このプロセスは、決定を再評価して微調整し、既になされた決定に新しい決定を加えるように、何度も繰り返され得る。決定のフィードバックは、意志決定プロセスを精緻化及び改善するように、解析のための他の環境及び社会経済的情報とともに、シミュレーション結果の統合を可能にする。このことは、意志決定プロセスへの実時間の情報（例えば、衛星観測）の同化を可能にする。
【００６５】
決定が決定解析の開始へ送られる場合に、他の関連パラメータの時間依存する性質は、その決定に関連して考慮される。例えば、洪水予報の変化は、新しい干渉行為がとられるべきことを示す新しい情報片を提供し得る。決定支援システムは、次いで、決定を生じさせるステップを繰り返し、新しい決定を通信部２２０へ送るか、あるいは、何らかの他の方法において新しい決定を開始するよう構成される。例えば、トンネルを閉鎖するとの決定は、エージェントの挙動、更には、場合により物理領域に影響を及ぼす。よって、決定を決定統合コンポーネントにフィードバックすることは、将来のシミュレーションが、ハザード状態及び物理領域の最新の状態を反映させることを可能にする。新しい決定と、以前になされた決定へのそれらの許容される収束とに課された制限が存在してよい。
【００６６】
ｗｈａｔ−ｉｆ決定シナリオコンポーネント２１０からの指示の下でエージェントベースのモデリングシステム２０６によって行われたシミュレーションが、費用便益解析コンポーネント２１２によって解析され、決定（任意に、実施オプションとともに、物理領域において開始すべき干渉行為）が、どのような行為が物理領域において行われるべきかに関して達成されると、その決定は通信部２２０へ送られる。通信部２２０は、ユーザインタフェース２２２と、インターネット又はモバイルネットワークへの接続２２４と、早期警戒メッセージコンポーネント２２６とを有してよい。ユーザインタフェース２２２は、ユーザに決定を提示するよう構成される。ユーザは、決定を拒否するための及び／又は決定を物理領域における具体化するための権限を保有してよい。インターネット又はモバイルネットワークへの接続２２４は、決定を、物理領域内のエージェントへ又は物理領域内の選択された（例えば、救急サービス）人員へ送信するよう構成されてよい。早期警戒メッセージコンポーネント２２６は、ハザード状態及び／又は決定に関するメッセージを、標識、メディア、又は他の従来の若しくは特殊化されたセルラーネットワークを通じて、物理領域内の人々へ伝えるよう構成されてよい。
【００６７】
図３は、データ解析コンポーネントの例となるアーキテクチャを表す。図１の例に関連して、図３のアーキテクチャは、ハザードシミュレータ１０２及びルール生成部１０４の例である。図２の例に関連して、図３のアーキテクチャは、データ統合コンポーネント２０１、予測コンポーネント２１４、データソース２１６、並びにデータ探索コンポーネント２０２及びデータ利用コンポーネント２０４の例である。参照を簡単にするために、図３の参照符号は、図２の例の文脈に対応する。
【００６８】
クライアントノードは、ＡＰＩを介して連合データベースサーバにアクセスする。連合データベースサーバは、複数のソース２１４、２１６からのデータをラッピングする。クライアントノード、ＡＰＩ、連合データベースサーバ、及びラッパーは、集合的に、データ統合コンポーネントに対応する。クライアントノード及びＡＰＩは、データ探索コンポーネント２０２が連合データベースサーバに直接アクセスしてよいので、任意である。データ探索コンポーネント２０２は、コンピュータプロセッサで実行される１つ以上の解析ツール（アルゴリズム及び他の処理プラットフォーム）であり、複数のデータソースからのデータを、物理領域内のハザード状態を記述するデータにまとめ、ある期間にわたるその展開を予測するよう構成される。データ利用コンポーネント２０４は、データ探索コンポーネントによって生成された情報を利用して、シミュレーション領域においてエージェントの挙動を統率するルールを定義するよう構成される。
【００６９】
データ統合コンポーネント２０１は、実時間における高速なデータ解析を可能にする。これを達成するために、社会経済、環境、及びハザード予測情報を記述する様々な構造化された、構造化されていない、及び半構造化されたデータがアクセスされる。連合データベースシステムは、この目的に特に適している。
【００７０】
図４は、シミュレーションコンポーネントの機能性を表す。図２の例に関連して、シミュレーションコンポーネントは、エージェントベースのモデリングシステム２０６、ｗｈａｔ−ｉｆ決定シナリオコンポーネント２１０、及び費用便益解析コンポーネント２１２を有する。図１の例に関連して、シミュレーションコンポーネントは、エージェントベースのモデラー１０６、決定選択部１０８、反復決定試験部１１０、及び評価部１１２を有する。
【００７１】
図４に表されているように、エージェントベースのモデリングシステムは、予め定義されたエージェントライブラリ、例えば、洪水災害についてのＧＩＳマッピング関数を含むソースからの及び、データ利用コンポーネント２０４又はルール生成部１０４によって提供されるような、モデリングされる特定のハザード及び物理領域について定義されたエージェントライブラリからの、エージェントの挙動を統率するルールをコンパイルするよう構成されるクライアントコンポーネント２０６ａを有する。
【００７２】
シミュレータ２０６ｂは、エージェント集団全体の挙動の予測を生成するために、ハザード状態に対するエージェントの対応及びエージェント間の相互作用をシミュレーションするよう構成される。シミュレータ２０６ｂは、決定支援システムのコンポーネントであってよく、あるいは、外部の高性能のコンピュータアプリケーションであってよい。シミュレータコンポーネント２０６ｂによってモデリングされるエージェントには、物理領域からの個人、車両、動物、製品、サービス、及びプロセスが含まれてよい。シミュレータ２０６ｂは、主として、エージェントベースのモデリング（ＡＢＭ）を使用する。ＡＢＭは、ハザード状態、例えば、洪水災害、における個体の挙動を予測するのに使用される。予測される挙動は、例えば、物理領域の特定の範囲へ移動することであってよい。これに基づき、決定が決定コンポーネント２０６ｃによって行われる。
【００７３】
決定コンポーネント２０６ｃは、シミュレーションコンポーネントによって予測された挙動に応じて、干渉行為の候補の組から干渉行為を選択するよう構成される。例えば、予測される挙動が、個体が物理領域の特定の範囲へ移動することである場合に、選択される干渉行為は、特定の範囲において一時的な洪水防護物又は救済キャンプを構築することであってよい。そのようなプロセスは、１つ以上の方法において実施されてよい。例えば、内的外的要員を配置すること、及びどの場所を選択すべきかが考えられる。そのような異なった実施は、ｗｈａｔ−ｉｆ決定シナリオコンポーネント２１０及びシミュレータ２０６ｂを用いてｗｈａｔ−ｉｆシナリオにより評価される。次いで、反復ループが確定的にする。このループにおいて、ｗｈａｔ−ｉｆ決定シナリオコンポーネント２１０は、選択された干渉行為を行うべきか否かを決定するために、エージェントの挙動に影響を及ぼす因子として干渉行為の異なる結果を有して、更なるシミュレーションを開始する。繰り返しはまた、干渉行為の多種多様な実施オプションの夫々についても繰り返されてよい。ｗｈａｔ−ｉｆ決定シナリオコンポーネント２１０は、干渉行為の異なる結果が如何にしてエージェントの挙動を変化させ得るのかを詳しく調べる。例えば、洪水防護物が構築される場合に、予測される挙動は、より多くの人々が防護物の後ろに移動することであってよいが、結果は、防護物が決壊することであってよい、など。洪水防護物の構築及び決壊は、シミュレータによってエージェントとしてモデリングされ得るプロセスの例である。よって、シミュレーションにおけるエージェントは、プロセスを含んでよい。
【００７４】
決定の感受性はテストされ、夫々の決定（干渉行為又は、干渉行為及び実施オプションの組み合わせである。）についてシミュレータコンポーネント２０６ｂによって予測される挙動は、最適な決定を見つけるよう構成される費用便益解析コンポーネント２１２によってモニタされる。費用便益解析コンポーネント２１２によって使用される評価基準は、実施形態の特定の要件に依存するが、予測された挙動を１つ以上の所望の挙動と比較し、予測された挙動がどの程度１つ以上の所望の挙動の夫々と一致しているのかを定量化することを含んでよい。かかる定量化は、最高位の決定を最適な結果として選択することを目的としてランキング決定の基礎として用いられる結果及び費用を表す因子によってモデリングされ得る。どの干渉行為を（如何にして）開始すべきかに関して決定がなされると、決定は通信部２２０へ及びデータ統合コンポーネント２０１へ送られる。
【００７５】
図５は、本発明を具現する、例えばサーバ又はＰＣなどのコンピュータ装置のブロック図である。コンピュータ装置は、実施形態の方法を実装するのに使用されてよい。コンピュータ装置は、コンピュータ処理ユニット（ＣＰＵ）９９３と、例えばランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）９９５などのメモリと、例えばハードディスクなどのストレージ９９６とを有する。任意に、コンピュータ装置は、実施形態の他のそのようなコンピュータ装置との通信のためのネットワークインタフェース９９９を更に有する。例えば、実施形態は、そのようなコンピュータ装置のネットワークから構成されてよい。任意に、コンピュータ装置は、読出専用メモリ（ＲＯＭ）９９４と、例えばキーボード及びマウスなどの入力メカニズム９９８と、例えば１つ以上のモニタなどのディスプレイユニット９９７とを更に有する。コンポーネントは、バス９９２を介して互いに接続可能である。
【００７６】
ＣＰＵ９９３は、コンピュータ装置を制御し且つ処理動作を実行するよう構成される。ＲＡＭ９９５は、ＣＰＵ９９３によって読み出し及び書き込みされるデータを記憶する。ストレージユニット９９６は、例えば、不揮発性ストレージユニットであってよく、データを記憶するよう構成される。
【００７７】
ディスプレイユニット９９７は、コンピュータ装置によって記憶されているデータの表現を表示するともに、ユーザとコンピュータ装置に記憶されているプログラム及びデータとの間の相互作用を可能にするカーソル並びにダイアログボックス及びスクリーンを表示する。入力メカニズム９９８は、ユーザがデータ及び命令をコンピュータ装置に入力することを可能にする。
【００７８】
ネットワークインタフェース（ネットワークＩ／Ｆ）９９９は、例えばインターネットなどのネットワークへ接続され、他のそのようなコンピュータ装置へネットワークを介して接続可能である。ネットワークＩ／Ｆ９９９は、ネットワークを介して他の装置から入力／へ出力されるデータを制御する。
【００７９】
マイクロフォン、スピーカ、プリンタ、電源ユニット、ファン、ケース、スキャナ、トラックボールなどのような他の周辺機器は、コンピュータ装置に含まれてよい。
【００８０】
決定支援システムは、図５に表されているようなコンピュータ装置のプロセッサ（ＣＰＵ）によって実現される機能性として具現されてよい。決定支援システムの機能性は、単一のコンピュータ装置によって、又はネットワーク接続を介して協調的に機能する複数のコンピュータ装置によって、実現されてよい。実施形態の装置は、図５に示されているハードウェア構成を備えるコンピュータ装置によって実現されてよい。本発明を具現する方法は、図５に表されているようなコンピュータ装置で実行されるか、又はそれによって実装されてよい。１つ以上のそのようなコンピュータ装置は、実施形態のコンピュータプログラムを実行するのに使用されてよい。実施形態を具現するか又はそれを実装するために使用されるコンピュータ装置は、図５に表されているあらゆるコンポーネントを有する必要はなく、それらのコンポーネントの一部から成ってよい。本発明を具現する方法は、ネットワークを介して１つ以上のデータストレージサーバと通信する単一のコンピュータ装置によって実行されてよい。
【００８１】
ハザードシミュレータは、ストレージユニット９９６に記憶されている処理命令と、該処理命令を実行するプロセッサ９９３と、前記処理命令の実行中に情報オブジェクトを記憶するＲＡＭ９９５とを有してよい。
【００８２】
エージェントベースのモデラーは、ストレージユニット９９６に記憶されている処理命令と、該処理命令を実行するプロセッサ９９３と、前記処理命令の実行中に情報オブジェクトを記憶するＲＡＭ９９５とを有してよい。エージェントベースのモデラーは、一般化されたモデリングルールを記憶している外部のライブラリ、又は外部のライブラリへのリンクを更に有してよい。
【００８３】
反復決定試験部は、ストレージユニット９９６に記憶されている処理命令と、該処理命令を実行するプロセッサ９９３と、前記処理命令の実行中に情報オブジェクトを記憶するＲＡＭ９９５とを有してよい。
【００８４】
評価部は、ストレージユニット９９６に記憶されている処理命令と、該処理命令を実行するプロセッサ９９３と、前記処理命令の実行中に情報オブジェクトを記憶するＲＡＭ９９５とを有してよい。
【００８５】
ルール生成部は、ストレージユニット９９６に記憶されている処理命令と、該処理命令を実行するプロセッサ９９３と、前記処理命令の実行中に情報オブジェクトを記憶するＲＡＭ９９５とを有してよい。
【００８６】
決定選択部は、ストレージユニット９９６に記憶されている処理命令と、該処理命令を実行するプロセッサ９９３と、前記処理命令の実行中に情報オブジェクトを記憶するＲＡＭ９９５とを有してよい。
【００８７】
反復決定試験部は、ストレージユニット９９６に記憶されている処理命令と、該処理命令を実行するプロセッサ９９３と、前記処理命令の実行中に情報オブジェクトを記憶するＲＡＭ９９５とを有してよい。
【００８８】
通信部は、ストレージユニット９９６に記憶されている処理命令と、該処理命令を実行するプロセッサ９９３と、前記処理命令の実行中に情報オブジェクトを記憶するＲＡＭ９９５とを有してよい。
【００８９】
実施形態は、災害リスクを低減し且つ如何なる不可避のリスクも管理するために、実時間における迅速な客観的意志決定を可能にする。決定支援システムの正確さ及び信頼性は、保険及び再保険業者に、例えば、洪水災害の場合に洪水防止設備を調達及び供給するといった、前向きな対策をとるよう仕向ける。このことは、数百のドル及び生命を助ける潜在性を有するとともに、将来の保険料を制御下に置く。加えて、実施形態の適用は、災害曲面に対する短期的な対応にのみ制限されない。実施形態は、例えば形式上の農薬の適用などの、短期の戦略的な決定とともに、例えば森林再生の取り組みなどの、ハザードに対応するための長期の戦略的計画に適用され得る。
【００９０】
上記の実施形態に加えて、以下の付記を開示する。
（付記１）
物理領域において現れるハザード状態に応じた介入行為を評価する決定支援システムであって、
前記物理領域からの実時間データの少なくとも１つのソースを含む、前記物理領域及び／又は前記ハザード状態を記述する複数のデータソースからのデータを結合することによって、前記ハザード状態を表す情報を生成及び出力するよう構成されるハザードシミュレータと、
前記ハザード状態の影響を受けるエージェントの挙動を予測するためのルールを用いてシミュレーションを実行して、前記ハザード状態に応じた個々のエージェントの挙動を予測するよう構成されるエージェントベースのモデラーと、
前記エージェントベースのモデラーによって予測される挙動に応じて介入行為の候補の組の中から１つの介入行為を選択するよう構成される決定選択部と、
前記選択された介入行為による所定の起こり得る結果の組の中の夫々の起こり得る結果について、エージェントの挙動に影響を与える因子として当該夫々の起こり得る結果を用いて前記シミュレーションを繰り返すよう前記エージェントベースのモデラーを起動することによって、前記選択された介入行為をテストするよう構成される反復決定試験部と、
前記シミュレーションの夫々の繰り返しによって予測されるエージェントの挙動を評価して、前記介入行為を開始すべきか否かを決定するよう構成される評価部と
を有する決定支援システム。
（付記２）
前記ハザードシミュレータによって出力される前記情報を使用して、前記ハザード状態の影響を受けるエージェントの挙動を予測するためのルールを生成するよう構成されるルール生成部
を更に有する付記１に記載の決定支援システム。
（付記３）
前記ハザードシミュレータは、前記複数のデータソースからデータを取り出すよう構成される連合データベースサーバと、前記ハザード状態を表す前記情報を生成するために前記取り出されたデータを解析するよう構成されるデータ探索エンジンとを有する、
付記１に記載の決定支援システム。
（付記４）
前記複数のデータソースは、
前記物理領域の占有物の社会経済的な性質を表すデータを記憶するデータソースと、
前記物理領域における環境条件を表すデータを記憶するデータソースと、
介入行為の候補を記憶するデータソースと、
地面、植生面、河川面、潮流及び／又は波高を含む海洋情報、並びに汚染及び／又は視認性を含む大気情報のうちの１つ以上を含む前記物理領域における地理情報の説明を記憶するデータソースと、
前記物理領域における人工構造物の説明を記憶するデータソースと、
介入行為の候補の夫々についての実施オプションを記憶するデータソースと、
危険予測情報を表すデータを記憶するデータソースと
のうちの１つ以上を含む、
付記３に記載の決定支援システム。
（付記５）
前記決定選択部は、前記エージェントベースのモデラーによって予測される挙動に応じて、前記介入行為の候補の組の中から１つよりも多い介入行為を選択するよう構成され、
前記反復決定試験部は、前記１つよりも多い選択された介入行為の夫々をテストするよう構成され、
前記評価部は、前記シミュレーションの夫々の繰り返しによって予測されるエージェントの挙動の評価に基づき、前記選択された介入行為のうちのどの１つを開始すべきかを決定するよう構成される、
付記１に記載の決定支援システム。
（付記６）
前記反復決定試験部は、前記シミュレーションの繰り返しにおいて、前記選択された介入行為のうちの１つよりも多い介入行為を互いに組み合わせてテストするよう構成される、
付記５に記載の決定支援システム。
（付記７）
前記反復決定試験部は、前記選択された介入行為に関連する複数の実施オプションにアクセスし、夫々の実施オプションについて、夫々の起こり得る結果によるシミュレーションを繰り返すよう構成され、夫々の実施オプション及び夫々の起こり得る結果は、夫々が、エージェントの挙動に影響を及ぼす因子であり、
前記評価部は、前記シミュレーションの夫々の繰り返しによって予測されるエージェントの挙動の評価に基づき、前記選択された介入行為のための実施オプションを選択するよう構成される、
付記１に記載の決定支援システム。
（付記８）
ユーザインタフェース及び／又は１つ以上の受信部及び／又はシグナリングメカニズムへ、前記評価部によって開始すべきと決定された前記介入行為の表示、及び任意に前記選択された実施オプションを出力するよう構成される通信部
を更に有する付記１に記載の決定支援システム。
（付記９）
前記複数のデータソースは、前記評価部によって開始されるべきと前もって決定された介入行為、及び任意に前記選択された実施オプションを含み、
前記ハザードシミュレータによって出力される前記情報は、開始されるべきと決定された前記介入行為のインジケーション、及び任意に前記選択された実施オプションを含む、
付記１に記載の決定支援システム。
（付記１０）
前記評価部は、前記予測される挙動を１つ以上の挙動目標と比較し、該挙動目標の夫々が前記予測される挙動によって満足されるか否か及び／又はどの程度満足されるかを定量化することによって、前記シミュレーションの夫々の繰り返しによって予測されるエージェントの挙動を評価するよう構成される、
付記１に記載の決定支援システム。
（付記１１）
前記評価部は、前記選択された介入行為、及び任意に夫々の実施オプションに関連する費用の表示を取得し、選択された介入行為を開始すべきか否か及び／又はどの実施オプションを選択すべきかを決定することにおける因子として前記費用を含めるよう構成される、
付記１に記載の決定支援システム。
（付記１２）
前記ルール生成部は、外部のエージェントライブラリからのルール定義を前記ハザードシミュレータによって出力される前記情報と結合して、前記ハザード状態の影響を受けるエージェントの挙動を予測するための前記ルールを含む前記ハザード状態及び前記物理領域に特有のエージェントライブラリを生成するよう構成される、
付記１に記載の決定支援システム。
（付記１３）
物理領域において現れるハザード状態に応じた介入行為を評価する決定支援方法であって、
前記物理領域からの実時間データの少なくとも１つのソースを含む、前記物理領域及び／又は前記ハザード状態を記述する複数のデータソースからのデータを結合することによって、前記ハザード状態を表す情報を生成及び出力し、
前記ハザード状態の影響を受けるエージェントの挙動を予測するためのルールを生成するために、前記出力された情報を使用し、
前記生成されたルールを用いてシミュレーションを実行して、前記ハザード状態に応じたエージェントの挙動を予測するために、エージェントベースのモデリングシミュレータを使用し、
前記予測された挙動に応じて介入行為の候補の組の中から１つの介入行為を選択し、
前記選択された介入行為による所定の起こり得る結果の組の中の夫々の起こり得る結果について、エージェントの挙動に影響を与える因子として当該夫々の起こり得る結果を用いて前記エージェントベースのモデリングシミュレータによって更なるシミュレーションを開始することによって、前記選択された介入行為をテストし、
前記シミュレーションの夫々の繰り返しによって予測されるエージェントの挙動を評価して、前記介入行為を開始すべきか否かを決定する
ことを有する決定支援方法。
（付記１４）
コンピュータ装置によって実行される場合に、該コンピュータ装置を、付記１乃至１２のうちいずれか一つに記載の決定支援システムとして機能させるコンピュータプログラムを記憶する非一時的な記憶媒体。
（付記１５）
コンピュータ装置によって実行される場合に、該コンピュータ装置に、付記１３に記載の決定支援方法を実行させるコンピュータプログラムを記憶する非一時的な記憶媒体。
【符号の説明】
【００９１】
１００，２００  決定支援システム
１０２  ハザードシミュレータ
１０４  ルール生成部
１０６  エージェントベースのモデラー
１０８  決定選択部
１１０  反復決定試験部
１１２  評価部
２０１  データ統合コンポーネント
２０２  データ探索コンポーネント
２０４  データ利用コンポーネント
２０６  エージェントベースのモデリングシステム
２１０  ｗｈａｔ−ｉｆ決定シナリオコンポーネント
２１２  費用便益解析コンポーネント
２１４  予測コンポーネント
２１６  データソース
２２０  通信部
２２２  ユーザインタフェース
２２４  接続
２２６  早期警戒メッセージコンポーネント
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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