解説/Review

なぜ社会システム分析にエージェント・ベース・モデリングが必要か
寺野 隆雄∗Why Agent-Based Modeling in Social System Analysis?
Takao TERANO∗
Abstract– Agent-Based Modeling (ABM) is a cutting-edge technique to understand various social
phenomena. ABM focuses from global phenomena to individuals in the model and tries to observe
how individuals with individual characteristics or “agents” will behave as a group. However, theimportance of the modeling methodology has not been common yet even in the academic convergent
technology societies. The paper discusses the principles, strength, and weakness of ABM. The paper
also describes the role of simulation sciences in social system domains and how ABM should be a
new standard of such analysis.
Keywords– agent-based modeling, agent-based simulation, social system analysis, roles of simulation

1. はじめにシミュレーションの歴史について簡単にとりまとめ，第3 章で社会システムの特性とシミュレーションの位置づ
従来の社会システムの研究においては，歴史的な事実けについて論ずる．第 4 章でエージェント・シミュレーに注目して文献を調査するという事例分析による接近法

ションへの要請について述べ，第 5 章で我々の研究を中か，もしくは，対象をモデル化し数理的・統計的に扱う心とした事例を紹介する．最後に第 6 章でまとめと結論接近法が中心であった．

を述べる．

たとえば物理学と統計的な分析法を金融の問題に適用したものが金融工学である．金融工学では，したがって，自然界に存在する物理的現象と同様に，市場は所与のものと仮定されている．しかし，この仮定は一般に成立しない．市場は，それを構成する個々の人間の意思と行動に基づいて構成されるものであり，また，市場での取引きの法則は，自然現象とは異なり，市場を構成する
人間の意思によって設計されるものだからである．
一方，科学研究の成果は，他の研究者たちに理解可能な形で伝達されること，かつ，実験を伴うものであればそれが再現できることが要請される．このような社会シ
ステムの分析・設計に伴う困難を克服する手段としてのシミュレーションの役割に注目する．
本稿では，このための新しい学際的な方法としてのエージェント・ベース・モデリングの考え方を紹介する．
以下，本稿の構成は次のとおりである．第 2 章で社会∗ 東京工業大学大学院総合理工学研究科 横浜市緑区長津田町

4259-J2-52∗ Tokyo Institute of Technology, Nagatsuta 4259-J2-52, Midori-ku,

Yokohama
Received: 16 August 201056

2. 社会シミュレーションの背景と歴史
社会や組織の問題にシミュレーションを用いる研究は古くから行われている． もっとも古い研究に，Cyert，March による “Behavioral Theory of the Firm” [1] がある．
この本の興味深いところは組織の意思決定プロセス
を Fortran コードで記述し，そのフローチャートがテキストの 3 分の 1 近くを占めていることである．その後，混沌とした組織の意思決定行動に関するゴミ箱モデル
が Cohen 等によって提案された [2]．また，社会におけるマクロレベルの変数の変化に注目するシステムダイナ
ミクスのようなトップダウンの技法も存在する．これがローマクラブの「成長の限界」の研究に用いられたことは良く知られている [3]．
しかし，これらのシミュレーション研究が社会システ
ム研究の主流になることはなかった．モデルが現実離れしていると思われたためである．社会シミュレーション
研究は 1990 年代初めに，ほぼ同時期に世界各国で復活した．その時には，エージェント・ベース・モデリング横幹 第 4 巻 第 2 号

Why Agent-Based Modeling in Social System Analysis?

あるいはエージェント・シミュレーションという方法論
Macro Structureが中心となっていた [4, 5]．エージェント・シミュレー
ション研究が 1990 年代初めに，復活した理由は次の 3点にまとめられる．

䌁䌂䌍䋺Bottom-Up
Model from Micro-Level

Models with Macro-Level
Variables

Interaction via Micro-Macro Link

第 1 に，背景として，人類活動の世界規模での展開とインターネットをはじめとする技術の急速な発展普及と

Agent

Agent

Agent

Agent

Agent

に伴って，世界規模で人々の意識・行動の変化が，社会制度に追いつかない現象が頻発していることである．た1 ソフトウェアの違法コピーと知的財産権の問とえば，
2 金融市場での異常な乱高下の発生，
3 国際的な感題，

染症対策．これらは従来の社会科学の研究方法では事前Agent: Internal States
Decision Rules
Interaction Rules

Fig. 1: Micro-macro link in agent-based modelingには理解が難しく，トップダウン型の政策決定方法では倣する確率モデルをコンピュータ上に作り出し，ii）そ

制御できないという特性をもつ．
第 2 に，エージェント技術の進展により，シミュレーのモデルに対して思考実験を繰り返し行って，iii）得ら

タの実現が容易になったことである．エージェントを用れた実験結果を統計的に解析してシステムの性能を推定いる社会シミュレーションでは，社会・組織・個人をエーする」という方法がとられる [11]．正しい評価結果を得

ジェントとして捉え，それらの相互競争・競合・協調をるためにはさまざまな工夫と研究とがなされている．そ通して，ボトムアップにシステムを構成する過程と構造れに対し，我々は，モデルとシミュレーション結果に対の性質とを精査する．たとえば，上の問題については，

してさまざまな解釈の余地を残しておきたいと考える．

1 情報財に対する
我々は以下のような結果を得ている：

エージェント・シミュレーションでは，「エージェント」

フリーライドは社会全体の効用を増加させ，それゆえ，と呼ぶ内部状態と意思決定・問題解決能力，ならびに通適切な制度設計を行わないかぎりこれは撲滅できない

信機能を備えた複数の主体によるボトムアップなモデル

2 個々のエージェントの最適な行動が，市場の安定
[6]．
3 感染
性を損ない，悪影響を及ぼすことがある [7, 8]．症対策なしでも致命的な流行が発生しないケースが存在する．それゆえ適切な対策の評価には多くの分析が必要である [9]．
これらはごく自然な結論にみえる．しかし，従来はこれらを得るのに経験と勘，ならびに適当なシナリオの作成が不可欠であり，長い時間と膨大な試行錯誤が必要であった．
これを解決するのが，第 3 のハードウェアの進歩である．我々が対象とする変動する社会システムは，システ
ムの規模の観点からはメゾ・スケールである．すなわち，
エージェント数としては，数十から数千万の範囲に，時間的なスケールからは数日から千年程度の範囲である．
これより，はるかに規模の大きい問題には情報統計力学的な接近が，規模の小さい問題には認知科学的あるいは
実験経済的な接近が有効である．これら既存の方法を補完する手法として，社会シミュレーションが存在する．
さらに，これらのモデルは並列性が高く，クラウドやグリッドなどの最近の計算技術と相性が良い [10]．

化を試みる．そしてこのインタラクションに基づく創発的な現象やシナリオを分析しようする．その特徴は，i）
ミクロ的な観点においてエージェントが（個別の）内部状態を持ち，自律的に行動・適応し，情報交換と問題解決に携わる点，ii）その結果として対象システムのマクロ的な性質が創発する点，iii）エージェントとエージェントを囲む環境とがミクロ・マクロリンクを形成し，互いに影響を及ぼしあいながら，システムの状態が変化していく点にある [12-14]．

Fig. 1 に示すような，エージェント間のミクロレベルのインタラクションで創発するマクロな現象，ならびに，
それがトップダウンにエージェントに影響を与えるというミクロマクロ・リンクの現象の分析に有用である．
しかしながら，ここで，エージェントの内部のデザイ
ン，インタラクションの方式，ミクロ・マクロリンクの形成が，システムの評価以前に大きな問題になる．ここで，モデルの理解性・伝達性・正確性といった側面で大きな問題が生ずる．
これに対するひとつの回答が，「ばかばかしいほどモデルを単純化せよ (Keep It Simple，Stupid!) 」という KISS原理である．Axelrod は彼の著書 [15] において，次のよ

3. 社会システムの特性とシミュレーションの位置づけ
従来の離散事象シミュレーションでは，「確率変動をともなうシステムに対して，i）システムのふるまいを模うに主張している: 「エージェントベース・モデリングはシミュレーションの形を採用するとはいえ，特定の実験的な応用例を正確に描いてみせるのが目的ではない．
それよりも，さまざまな応用例に表れる基本的なプロセスについての理解を深めるのが目的である．
」もちろん，KISS 原理だけでは現実社会の複雑な現象のモデル化は

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Terano, T.

Physical Simulation
Physical Science(Social System Sciences䋩

Energy&Mass La
Laws
YoshidaAgent-Based
Modeling

Shiozawa

Symbol & Program
Information Science
Social Simulation

Simulation Technology

Experiments & Practices(Computer Science)(Engineering)

Simulation
Simulation

Theory=Theory Development

Abduction

Simulation Research
AxtellAxelrod

Experiments Deduction Induction

Theory Research

Fig. 3: The methodologies for ABM

る．現在，それはほぼ全面的にコンピュータ実験という形を取っている．
」

Fig. 2: Research triangle for ABM

Axelrod [18] は社会科学におけるシミュレーションを別の意味で第 3 の方法に位置づける．第 1，第 2 の方法

不可能である．
これらの研究・開発は，本質的に学際的・学問横断的は，演繹と帰納である．
「シミュレーションは演繹と同様であり，理論，シミュレーション，実験と実践の 3 つのに明示的な仮定のもとに始まるが，定理を証明するかわアプローチを融合することが重要である（Fig. 2）．以りに，帰納的に分析可能なデータを生成する．しかし，下では，社会システムシミュレーションに関する代表的

典型的な帰納法と異なり，そのデータは実世界を計測しな意見をとりまとめる．いずれの論でも，「第 3 の方法」て得たものではなく，あらかじめ規定されたルールからということばが重要な概念となっている（Fig. 3）．

生成されたものである．帰納ではデータのパターンを見「物質エネルギーと法則」という従来の吉田 [16] は，出すことができ，演繹では仮定から導ける帰結を見出す．

科学のパラダイムに加えて，21 世紀の科学として「記号シミュレーションは直観を養う思考実験の道具である．
」

情報とプログラム」という「大文字の第 2 次科学革命」

さらに，エージェント・ベース・モデリングのためにが進行していることを主張する．そして，前者を広義のは，モデルをプログラムコード化すること，結果を分析

物理科学，後者を広義の情報科学と呼び，情報科学の原すること，結果を共有すること，モデルを再現すること理の 1 つにコンピュータシミュレーションを位置づけてが科学的研究への重要なステップであると主張している．

いる．また，科学的な態度を「対象のあるがままの姿をAxtell [19] は，エージェント・シミュレーションを社会記述・説明・予測する」ための「認識科学」と「対象の科学へ適応する際，これまでの理論研究が捨象していたありたい姿やあるべき姿を設計・説明・評価する」ため

さまざまな要素をひろい上げることができることを示唆の「設計科学」とに分類している．

している．たとえば，経済理論は合理的な経済主体の上シミュレーション研究においても，認識と設計の両方に最適化された均衡状態の存在を想定するが，エージェの立場がある．まったく同じシミュレータを用いたとし

ント・シミュレーションでは，限定合理的なエージェンても，対象分野の現象を知ることを目的とするならば

トを直接に記述・分析の対象とすることで，合理的主体

それは認識科学の立場である．繰り返し囚人のジレンマという仮説がどこまで緩和可能かを検証することができゲームでどのような戦略が創発するかを観測するのはこる．また，最適均衡・準最適均衡・その他の均衡状態ののような立場である．シミュレーション結果を直接的・存在・到達可能性・到達経路依存性を直接取り出すこと間接的に利用することを目的とするならばそれは設計科ができ，さらに均衡状態以外の超長時間緩和仮定・動的学としての立場である．エージェント・ベース・モデリ

安定，永続的不安定も分析の対象とできる．

ングによって新商品の売れ行きを予測するのはこれにあたる．
塩沢 [17] は，シミュレーションを第 3 モードの科学研

4. エージェント・シミュレーションへの要請

究法と位置づけている．これは次のような意味である．

社会現象をより深く理解するためには，KISS 原理を

科学は，従来，「理論と実験という二つの研究方法によっ逸脱することが必要である．しかし，実世界にあわせてて進歩してきた．近代物理学がその典型である．しかし，むやみに複雑なモデルを作成すればよいというものでは複雑な事象・システムを対象とする学問分野では，二つない．社会シミュレーションの特定について，以下のよの研究方法ではたりない．多様な科学分野において複雑うな議論がなされている．

系の考えが生まれてきた背景にはこうした事情がある．
理論と実験にならぶ第 3 の科学研究法（第 3 モードの科• パターン指向モデリングの概念 [20]

学研究法）が提案されなければならない．それは数学的単純なモデルでは，生態系や市場経済といった複な解析がうまく進められない複雑な相互作用のある現象

雑なシステムの性質を予測したり，説明したりするについて，なんとか確実な知識をえようとする試みであことはできない．しかしながら，複雑なモデルを58

横幹 第 4 巻 第 2 号

Why Agent-Based Modeling in Social System Analysis?

作成してしまうと，今度は，その妥当性の検査や，要である．たとえば，株価が正規分布をしていると数学的な分析は不可能になる．このような状況に仮定すると，株価の乱高下現象はとうてい発生する

対して Grimn 等 [20] は，パターン指向モデリング

ことがありえない事象である．実際に株価の分布は(Pattern-Oriented Modeling) という手法を提案してすそ野が長いファットテールの形状である．このよいる．これは，モデルにおいて，問題記述のレベル

うな現象は，従来の統計的な理論では説明が難しいから結果として得られたログデータまでのさまざが，ミクロなエージェント間のインタラクションをまなレベルにいて，どのようなパターンが創発し表現したシミュレーションモデルでは容易に再現でているかを観測することで，モデルの構造を識別しきる．さらに，これに対しては，経済物理学からのたり，結果に決定的な影響を与えるパラメタを同定

新しい解釈や説明がなされている．エージェント・したりすることを目的としている．社会システムシシミュレーションはこのような新しい解釈のきっか

ミュレーションに対する生態学的な接近法というこけになる．

とができ，彼等は，この手法は複雑系に関する説明モデルを設計・開発するための一般的な方法である（3）シミュレーション結果に満足できることと主張している．
社会現象のシミュレーション研究においては設定す• 計算文化力学の概念 [21]べきパラメタ数が非常に多くなる．このため，パラ計算論的な観点から社会科学の諸問題に接近しよメタチューニングによって思い通りの結果を出すこうという研究分野として，計算的文化モデリングとも可能である．モデル作成者が満足できないよう(Computational Cultural Modeling)，計算的社会行
動モデリング (Computational Social and Behavioral
Modeling)，あるいは計算的文化力学 (Computational
Cultural Dynamics) という用語が使われるようになってきている [21]．

な結果は意味をもたない．そして，得られたデータを謙虚に分析することによって，結果が満足できる
理由が明確になる．

（4）結果の妥当性を評価できること

この方法論では，数理的方法と社会プロセスや人間行動を解析するための手法とを併用して用いる．そシミュレーション実験を実行すれば，必ずなんらか

して，社会の安全，政治的安定性，法と秩序，社会の結果は出る．しかし，その妥当性を示すことはき

文化的変化などの分野において，現象の分析と意思わめて困難である．シミュレーションのもとになっ決定を援けるための概念と技術を提供しようとしてた理論，エージェントに実装した機能の根拠，プロいる．

グラムの正しさ，結果の感度分析などを厳密に行わIEEE Intelligent Systems の特集記事 [21] では，政治的暴動，社会的衝突，文化の変化などの社会学的研究に対して，研究例が報告されている．
以上のような研究の動向を踏まえて，以下では社会ないと，説得力に欠けるものになる．

（5）既成の数理理論で説明困難な課題に対して接近できることシステムシミュレーション実験，それも特に，エー

既存の経済学に多く見られるような数理モデルは，

ジェント・シミュレーションを行う場合の要請をとエージェントの行動や意思決定に関するきわめて厳りまとめる [14]．

格なある種の合理性を仮定して作られている．ところが実際の現象では，その合理性の仮定が崩れる場（1）現実と整合的な結果が得られること合が多い．そのような性質をもつ課題に対して，シ

自然現象と異なり，社会現象には再現性がない．しミュレーションによって系統的な説明が与えられ，かし，金融工学や経済学をはじめとして，現象を説

隠れた条件が明確になることもある．

明するための確固たる理論体系は存在する．シミュ
レーションでは，それらの理論や現実の現象と整合

この際には，検証や妥当性検査とは別の尺度で結果する結果を示せることが重要である．

を評価することが必要である．たとえば，行動モデ
リングとシミュレーション分野の米軍関係の応用を（2）既存の数理理論では説明が困難な現象を示せること意識した Zacharias 等による報告 [22] では，これにさらに，第一原理の存在を仮定するような既存の「モデルの信頼性」 (Accreditation) という概念をあ数理理論では説明が困難であるが，実際に存在するてており，Accreditation を得ることが結果そのもの現象が限定的な意味において再現されることが重よりも重要となることを主張している．

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Table 1: Interesting phenomena obtained from agentbased simulationても，相互に協調するという考え方は重要であり，それが計算組織理論による比較的単純なシミュレー
ションによって確認できる．

・社会的インタラクションからグループリーダがうまれる [23]・敵対するエージェント環境の中からも協調活動がうまれる [15]・一般にフリーライダーは秩序を乱すが，情報財については別である [6]（2）文化は伝播するが，文化の棲み分けも発生する [15]
人々は互いに性格が似ていればその習慣や文化を受け入れやすい．これによって，自らの考え方が徐々・知識は共有すべきである [13]に変化していく．こうして形成される同質的なグ・経営学の解説どおりに優良企業はできない [13]ループの存在はしばしば体験されることである．こ・リスク管理が世をあやうくする [8]

れが文化の伝播である．一方，しかしながら，世代

・貨幣は信用以外のなにものでもない [24, 25]の差，宗教の違いなど人々の（ちょっとした）考え

・ゆとり教育は間違っている [26]

方の違いにより，グループ間に理解しがたいほど深・人間は間違うがカシコイ [7]

刻な壁が発生することもよく知られている．これが・強い機械学習エージェントは作れない [7]

文化の棲み分けの現象である．

・全員が賢いカーナビをもってはいけない [13, 14]
・規制のない状況において金融市場は乱高下する [8, 27]

このような現象もまたエージェント・シミュレーショ

・なにもしないことも金融市場ではいい戦略である [7, 8]ンによって確認することが可能である．これによっ・牧羊犬でも複雑系は御せる [24]て，隣同士の関係から国家のレベルに至るまで，大・流行はカオスをもたらす [24]小さまざまなグループが形成されること，いったん・ABM は社会アンケートを補完することができる [13, 14]

グループ間の争いが発生するとそれが信じられない・社会ネットワークはマーケティング戦略に大きな影響を与えるほど長く深いレベルまで継続してしまうこと，いったん形成されたように見える同質なグループがいつ[13, 14]
・ABM とゲームを融合することで新たなビジネス教育が可能とのまにか分裂してしまうこと，などの現象が説明できる．

なる [13, 14]
・ABM で最適な人事政策をみつもることができる [28]・中小企業ものづくりではコーディネータが必要である [14]（3）免疫の仕組みで病気の伝染を防ぐことができる[30, 31]

・ABM による避難シミュレーションは思わぬアイデアをもたら免疫の仕組みをエージェント・シミュレーションです [14]
・社会規範は行政組織の間接的な関与で整備することができる

模擬することが可能である．ここでパラメタを調整
すると急激に病気が伝染するシナリオとそうでない[24]

シナリオを自由に再現できる．特に，従来の研究方・マイレージポイントシステムは集中化する [24]

法では難しかった，「拡散による連続的な菌の伝播」

5. エージェント・シミュレーションの事例と「保菌者の移動による離散的な菌の移動」とを同じ考え方のもとに分析できるのは大きな利点であ

最近のエージェント・ベース・モデリングの研究の中る．このような結果を受けて，SARS などの伝染病から得られた興味深い現象をいくつか紹介する．Table 1の発生と抑制，（サイバー）テロリズムの問題などには，その中で主要な結果をキーフレーズの形にまとめが最近，エージェント・ベース・モデリングの研究て示した．これは，[13, 14, 29] を補ったものである．こ資金のもとになってきている．

れらのうち主要なものの概要を以下で説明する．
（1）争いの発生しうる状況でも協力することが重要である [15]

株式を含む金融市場の状態を解析し，その予測を行うことは非常に重要である．金融工学は，そのため繰り返し囚人のジレンマゲームにおいては，「通常に発展してきたと言ってよい． U-Mart では，参加

は「協力」し，相手に裏切られた場合に限って「裏したエージェントが市場で取引きを行うことによっ切る」」という単純な戦略がきわめて有用であるこて価格を形成し，その価格がまたエージェントの行とが判明している．しかも相手とのやりとりにいろ動に影響を与えるというミクロ・マクロリンクが存

いろな制約条件を加えてもこの結果はほとんど変わ

在する．

りがない．

実際の市場ではちょっとした情報がきっかけとなっ争いが発生しそれが有利に働きそうな状況におい60（4）放任すると市場は乱高下する [7, 8, 27]て市場が乱高下する現象がしばしば発生する．取引横幹 第 4 巻 第 2 号

Why Agent-Based Modeling in Social System Analysis?

き額の限界に関する制約が存在しない場合は， U-Mart でも似たような乱高下が発生する．エージェ
ント・シミュレーションはしばしば現実を先取りす
る．制約の及ばない領域では，放任することがシス
テムの乱れを増長させることもある．

6. おわりに
本稿では，エージェント・ベース・モデリングならびにエージェント・シミュレーションの基本的な考え方を紹介し，社会システムを知る上でなぜエージェント・シ
ミュレーションが本質的な役割を果たすのかを論じた．

（5）集団思考は発生するが抑制することもできる [23]エージェント・シミュレーションは，我々普通の市民

過度な楽観論や集団固有の道徳への無批判，満場が使いこなすことが可能なはずの単純かつ強力な道具で一致の幻想などは集団思考の症候であり，その結果ある．これによって，金融・災害・歴史・流行など興味稚拙な集団意思決定が引き起こされる．このようなをひくような事柄に関して自らどうなるかを試してみる「集団思考」現象は我々のシミュレーションでも発ことが可能となる．そして，社会現象は物理現象と違っ生する．そして，リーダ存在性の低い社会では意見てパラメタが非常に多いのでいくらでも大きな計算機資の偏りが抑制される．これは，リーダの存在が「集源が必要になる．その意味でも，エージェント・シミュ

団思考」現象における斉一化の圧力を抑制できる

レーションは，グリッドコンピュータをはじめとする次ことを示している．ネットニュース社会においてよ

世代の計算システムの大きな応用分野になる可能性がり急激な意見の偏りが生じることがあるのは，この高い．

「集団思考」現象が生じているためと考えられる．

ひとつのことに囚われずさまざまシナリオを実際に動かしてみなくては，社会現象に関する正しい見解は得ら（6）情報フリーライダーは生き残る [6]れない．人々が社会ネットワークを形成することで，社今日の情報社会の中では，形の無い情報も貴重な会システムとして大きな力を持つようになる今後，エー資源となっている．この情報資源は，分配によってジェント・シミュレーションはそのための誰でも使える

ただちに減るものではないが，その取得コストや分道具になっていく必要がある．

配コストは発生する．このため，情報資源の分配にもともと社会シミュレーションの研究開発は，個別のおいても，互恵的な規範は崩壊しやすいこはずであ領域の研究者のみで達成できるものではなく，本質的にる．そのきっかけがフリーライダーの存在である．

学問横断的である．さらなる発展のためには，横幹連合

このような共同分配規範の安定化と崩壊のプロセ
スをエージェント・シミュレーションによって分析した．これによると，直接的な罰則を与えない不寛容な者の存在が共同分配規範の崩壊を防ぐこと，さのような組織が主導する統合的な研究プロジェクトを開始する必要がある [29]．そのためにも，[22, 31-33] などにみられるようなイニシアティブが重要な役割を果たすと考える．今後の発展に期待したい．

らに，情報の分配による知識の共有の効果が大きいために，フリーライダーを故意に抑制しなくても，社会全体の知識量が増加することもわかった．

謝辞: 本稿の初期のバージョンは，横幹連合で実施した「社会シミュレーションのアカデミック・ロードマップ」プロジェ
クトの報告書 [29] である．本委員会に参画された方々の意見が本稿をまとめるのに参考となった．感謝の意を表する．

（7）ゆとり教育は子供をダメにする [26]
ゆとり教育の導入で子供の学力が低下しているらしいことは，最近，マスコミでよく議論されている．
我々は，学習者の意欲，所得格差，与えるカリキュ

参考文献

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寺野 隆雄

横幹 第 4 巻 第 2 号

1976 年東京大学工学部計数工学科卒業．78 年同大大学院工学系研究科修士課程修了．78-90 年（財）電力中央研究所，90-04 年筑波大学講師・助教授・教授
を経て 04 年より東京工業大学大学院総合理工学研究科教授．96 年イリノイ大学アーバナシャンピン校，ス
タンフォード大学客員研究員．工学博士．社会シミュ
レーション，データマイニング，サービスサイエンスなどの研究に従事．