ポジショントーク

社会シミュレーションの可能性とHPCの活用（人流・交通）産業技術総合研究所
人工知能研究センター

野田五十樹

要点
●社会シミュレーションでわかること
 「最適」よりも「ジレンマ分析」
 社会における課題の大半は、ジレンマ（not 最適化）
◆ どういうジレンマかを認識することが重要。

 人が判断・行動できるための備えとしての「ジレンマ分析」◆ 現実的解の発見・想定外の最小化

 「事前」の分析が大事 事前の網羅的シミュレーションの有用性。
◆ 事後も大事だが、シミュレーションするための正確な状況把握が必要。

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CrowdWalk
Multiagent Evacuation Simulator
by T. Yamashita, I.Noda (AIST)●特徴
 マップを通路ネットワークに簡単化◆ 大規模・高速実行可能。

 エージェント毎に複雑な行動ルール◆ 人々の多様性を反映可能。

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Exhaustive Simulation

網羅的シミュレーションによる訓練設計支援[山下・野田]●ターミナル駅における有害物質からの避難 複合施設であるため、複雑な指示・情報伝達系統
 訓練設計の難しさ

 担当者ヒアリングにより、１０箇所の重要な判断ポイントを選定
 1024ケースについて網羅的に分析デモ8

判断ポイント●鉄道A 有毒物質の覚知 他組織への連絡 避難誘導開始
 列車運行停止●鉄道B
 避難誘導開始

各ポイントで 拙速 vs 巧遅
拙速：不十分な情報でも判断
巧遅：確認等を行い確実な判断「巧速」が良いのはわかっているが、完璧はありえない。

 列車運行停止●鉄道C
 避難誘導開始
 列車運行停止●消防対応
 連絡・出動9

1024通りのケースの網羅的分析
被害状況によるグループ分け
被害者数

最悪のケース
グループ4
グループ2

グループ1

グループ5
グループ3

最良のケース

対応遅延

被害数
軽症： 2544
中等症： 343
避難時間：56 分重症： 87

ケース

訓練の重点化選択の指標
被害数
迅速対応
軽症: 1822
中等症: 112
避難時間 ：38 分 重症:0

消防への連絡
列車運行停止10避難人口相互の避難効率の相関
by Yamashita, Matsushima(AIST), Uchitane (Riken)
目的地選択 2187通り×避難者数12通り ＝26,244通り

各方策の効果は、避難人口によってかなり異なる

避難規模により、複数の方策の準備が必要

Cases sorted by Evac. Time.(2)人口＝１０人でケースを整列

人口＝５０００人でケースを整列

by T. Yamashita(AIST)

Yamashita Method

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NIGECHIZU SIMULATOR• 津波到来までに住民を逃がすシミュレーションゲーム
– プレイヤーは街の防災担当者として道路補強・除雪箇所を選択• 目的： 住民の避難完了時間の短縮– 事前に OACISを用いて27,225通りを計算•

出展業績6件(予定2件)
１．金沢21世紀美術館「3.11 以後の建築」• 2014年11月1日 - 2015年5月10日• 延べ利用者数：約8000人

２．G空間EXPO 2014：

NIGECHIZU SIMULATOR• 2014年11月13日 - 15日

金沢21世紀美術館での展示の様子３．産総研一般公開• 2015年7月18日

４．日建設計NSRIフォーラム• 2015年7月28日

５．CEATEC 2015
• 2015年10月7日-10日

６．水戸芸術館• 2015年11月1日 – 2016年1月31日

日建設計NSRIフォーラムで
向井千秋さんも体験
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シミュレーションの条件設定
条件1：橋の補強

条件2：除雪河川・暗渠にかかる橋 11箇所から補強対象となる3箇所を選択(11C3=165 通り)

除雪対象道路11箇所から除雪対象となる3箇所を選択(11C3=165 通り)→ 165 通り × 165 通り ＝ 27,225通り①③②⑤⑨⑩④⑥⑦⑧⑪
金沢市大野町で実施された「逃げ地図ワークショップ」で決定

Results●

Run whole (4,194,304) cases using OACIS framework.
●using 120 CPU in AIST and 200 CPU in Riken.
●takes about one month.
●during the execution, we had several power off of machines
because of maintainance.

F値

factors of each bridge/road
主効果のみを考慮した避難時間データの分散分析（N=4,194,304 ）
5E+06
4E+06
3E+06
2E+06
1E+06
0E+00
橋

1橋

2橋

3橋

4橋

5橋

6橋

7橋

8橋

9橋

1011 雪 1 雪 2 雪 3 雪 4 雪 5 雪 6 雪 7 雪 8 雪 9 10 11橋
雪 雪

因子（橋 11 箇所，雪道 11 箇所）

Bridge 4 and 5 were found as important factors to affects
evacuation results.
(In analysis of small scale, they are not detected asimportant factors.)16

On-demand Bus Simulation●Comparison of fixed-route and on-demand bus systems
 scalability
 city types

0 center

1 center

2 centers

Scale Merit of On-demand Bus
work with Prof. Nakashima, Future Univ. Hakodate
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函館スマートシティプロジェクト
はこだて未来大・産総研・名大●SAVS (Smart Access VehicleService) オンデマンドバス（乗り合いタクシー)
 サービス連携も可能◆ 病院◆ ショッピングモール◆ 観光●シミュレーションによる利便性総合評価
 多様な状況での評価
 普及過程も評価
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シミュレーション評価と運用規模の決定●人工知能学会@函館にむけて
 1000人の参加者に何台必要か?
 いろいろな条件でシミュレーション評価（待ち時間評価）◆ 結果 : 通常日で20台、繁忙日で30台.

middle size car

requests per hour

# of vehicles

wait time (normalized)

wait time (normalized)◆ 実データと比較：ほぼシミュレーションと同等の結果。

Wagon type

requests per hour

# of vehicles

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市民全員がSAVSを使うと?
●全函館市民が自家用車を捨て、SAVSを利用すると、何台必要か？
25000 demands per day

wait time (sec.)

wait time (sec.)

5000 demands per day

demand orders

demand orders24

実データによるパラメータの同化●タクシーの実車データから平均速度と乗降時間を推定
 多治見市のデータ

Taujimi City

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漸近的普及と利便性

300 trip / day

10000 trip / day3000 trip / day

30000 trip / day

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(株)未来シェア●オンデマンドバス・乗り合いタクシーの配車・マッチン

グサービスを提供●はこだて未来大学発ベンチャー27

Project CASSIA
RikenItohData
Assimilati
onAISTTokyo U.
Itoh, Izumi
Sim. Management
OACIS / CARAVANDBX10/C++, X10/JavaHPC Platform
TSUBAME-2

Hattori

XASDI(C++/Java)

Computer K

Kyoto U.
Agent

AgentMASS
IBM-Japan
MizutaParallel
Middleware

Agent Model
Selector
Agent(Crowd., Traffic, Market)

Sim. Planning Module

Agent

Application Simulator

Noda

Agent

MASS
Planning
Module

Real
実データ
Data
実データ

Cluster Comp.

Kobe U.
KamadaOACIS
Organizing Assistant for Comprehensive and Interactive Simulations
by Murase, Uchitane, Ito (AICS, Riken)●シミュレーションを様々な条件で網羅実行●特徴： easy to use:

多様な条件の組み合わせを一括管理。
 bridging:
シミュレーションと分析の橋渡し
 interactive:
web による簡潔な操作。

まとめ
●課題
 社会現象をどう理解するのか?
 どうやって意思決定を支援するのか?

●アプローチ Multi-Agent Social Simulation
 Exhaustive Simulation
 Integration of Sensing and Simulation of Social System.

●HPC への期待 通常のPCと同じプログラムが、できるだけそのまま動く。