計測⾃動制御学会 第31回社会システム部会研究会 招待講演

デジタル社会実験にむけてーデータ・モデル・コミュニケーションー⼀社）ソサエタルデザイン研究所設⽴総会講演
代表理事
千葉商科⼤学・教授
寺野 隆雄

謝辞（アイウエオ順）
市川 学• 貝原 俊也• 喜多 一• 倉橋 節也• 後藤 裕介• 高橋 真吾• 村田 忠彦•芝浦工業大学
神戸大学
京都大学
筑波大学
芝浦工業大学
早稲田大学
関西大学

あらまし
はじめに
• 社会シミュレーションとは• ソサエタル・デザインとは• デジタル社会実験• SDIの目的とねらい•••••

データ駆動デザイン
モデル駆動デザイン
コミュニケーション駆動デザイン

おわりに!"#$%&'()*!"#$%&'()*+,-./012(3• 456!789%456!7:;• <=(>?@ABCDEF&GH/IJK•

外部境界

外部環境

SoS

内部境界
要素

要素
要素内部の構造・自由度
要素間のつながり方要素

u参加してやってみないと理解できない⇒ 新しいシステム方法論が必要

COVID-19 AI・シミュレーションプロジェクト（内閣官房2020/9-）で見えた現実の技術社会システム対策への課題
賛成
被害調査の時間遅れ

対策の有効性の検証

政策・対策への信頼感・納得感の欠如

反対
災害・疫病の発生

対策会議

政策の受容・協力

センサーデータ

感染モデル・避難モデル・行動モデル

マルチチャンネルでの広報

データの欠如モデルの欠如コミュニケーションの欠如⇒ 技術と政治が協力できた我が国での初めての事例⇒ 安全と安心の違い！

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社会シミュレーションへの２つの接近法
集計量のダイナミクス：

個体ベースのシミュレーション：•システムダイナミクス•マイクロシミュレーション•

人口動態のコホート要因法••

感染症の S(E)IR モデル

エージェントベースの社会シミュレーション（ＡＢＳＳ）•得失•

得失•

モデルは比較的コンパクト•

モデル規模＝個体数•

マクロなパラメータ•

ミクロなパラメータ•

What-if 分析：マクロパラメータによるシナリオ分析，抽象的•

個体レベルでの行動の記述（定型／学習／最適化／相互作用）•

What-if 分析：ミクロパラメータによるシナリオ分析，具体的

集計量のダイナミクスモデルの例：System Dynamics

D.H. Meadows et al.: The Limit To Growth (1972)
大来（監訳）：成長の限界，ダイヤモンド社 (1972)

ABSS研究の展開•

先駆的な研究•R. Axelrod: The Evolution of Cooperation (1984)（邦訳：つきあいかたの科学）囚人のジレンマゲームのプログラムコンテスト••

Shelling の分居モデル (1971)

2000 年ごろから，北米，欧州，アジア（日本）
３エリアで研究が本格化•

Epstein, Axtell: Growing artificial societies (1996)（邦訳：人工社会）•2006 年第1回 World Congress on Social Simulation(WCSS-06)を京都大学で開催•

当時は実規模モデルには遠かった

ABSSの3レベル• Abstract Model• Middle-RangeModel• Facsimile ModelABSSのスケール感
Groups/Firms

Individuals

知識モデル

情 況状 態目,*心標因 果

行動計画

戦術的機会主義的制御モデル

X
IaXa
IaXa'

解

釈計 画
記

観Xa
Xa'

Xb
Xb'

IbXb
IbXb'

行動計画

意図推論

プロセスモデル混乱状態)*心X

構 成

戦略的Societies

相互応答

BaXb

BbXa

BaBbXaBbBaXb

相互応答

憶測実 行

Micro

Meso

Macro

Cognitive M
Cases

ABM

Physics

10**0

10**2 ~ 10**6

10**6 ~ 10**23

ABSS による政策評価•

定量評価可能な Facsimile Model が前提••••

IoT, モバイルデバイスで実社会の計測制御の可能性が増大
計算性能の向上ABSS 関連技術の進展

エージェントベースモデル＋実社会に即したデータ，行動モデル＋政策シナリオ（選択可能）＋状況シナリオ（不確実性，選択不能）
によるシミュレーション•

複合的な評価指標のもとでの政策評価••

複数の目的間でのトレードオフ

ステークホルダーとの共創SocialとSocietal: ChatGPTに聞いてみました…
■I would like to know the difference of the word meanings: Social and Societal.
•The words "social" and "societal" are related but have distinct meanings.

•The term "social" refers to things related to human society and the relationships and interactions
between people. For example, "social behavior" refers to the way people behave in a particular socialcontext. The word "social" can also be used to describe things that are related to or intended for use
in a social context, such as "social media" or "social events".

•The term "societal" refers to things related to or characteristic of a particular society as a whole. It
often carries a connotation of the values, norms, and beliefs that shape a particular society. For
example, "societal norms" refers to the unwritten rules and expectations that govern behavior withina particular society. "Societal issues" refers to problems or challenges facing a society, such aspoverty or inequality.

•In summary, "social" refers to individual human interactions and relationships, while "societal" refers
to the broader cultural and social structures that shape a society as a whole.

12SocialとSocietal:ChatGPTに聞いてみました…
•■日本語にしてもらえますか？

•

もちろんです！「ソーシャル」と「ソサエタル」の意味の違いを日本語に翻訳すると以下のようになります。

•「ソーシャル」は、人間の社会や人々の関係や相互作用に関連することを指します。例えば、「ソーシャル・ベハavior」は、特定の社会的文脈での人々の行動を指します。「ソーシャル」という言葉は、社会的文脈での使用を目的としたものや関連するものに対しても使われます（例えば「ソーシャル・メディア」や「ソーシャル・イベント」）。

•「ソサエタル」は、特定の社会全体に関連するものや特定の社会の特徴を示すものを指します。この語は、特定の社会を形作る倫理、規範、信念などに関連するものを示す含意を持つことが多いです。例えば、「ソサエタル・ノルム」は、特定の社会内での行動を規定する風習や期待を指します。「ソサエタル・イシュー」は、貧困や不平等などの社会に対する問題や課題を指します。

•

要するに、「ソーシャル」は個人的な人間の相互作用や関係を示しますが、「ソサエタル」は、社会全体を形作る文化的・社会的構造を示します。

13

JSTにおける探索研究（2021-2023）で明らかになった課題■ 探索研究ではCOVID-19を ⼀定の強制⼒のある政策 として展開

⼈間中⼼の社会共創デザイン■ ⼀般の都市政策への適⽤には市⺠の⼀層のエンゲージメントが必要●コミュニケーション駆動による⼈間中⼼の社会共創デザインが求められる【探索研究】①この社会的課題を速やかに解決すべきだ

COVID-19問題

都市政策課題データ収集・連携
合成⼈⼝データ
モバイル空間統計

政策担当者④皆さんはどのように⾏動しますか︖③どのような政策を考えましょうか︖②いくつかの政策をシミュレートします

シミュレーション
担当者③こういう対応をお願いします①何が皆さんの課題
ですか

政府

課題発⾒
④やるしかないですね④やるしかないですね
居住者

事業者

緊急性のもとでの政策担当者とシミュレーション担当者間でのシミュレーションを⽤いた政策検討⑨ぜひ、皆でやりましょう⑤デジタル社会実験をしてみましょうSocietal Prototype
Design (SPD)
デジタル社会実験②皆さんの評価のポイントは何ですか

モデル構築

⼩規模社会実験
ピンポイントでの政策評価

⾃分ごと⑥結果は皆さんの期待通りですか︖⑦⼯夫をしてくれませんか⑧実際に採⽤してみましょうか

政策
担当者

居住者

コミュニケーション
居住者

政府・⾃治体

SPD
担当者

事業者

ゲーミング
参加型シミュレーション
ステークホルダー分析
受容性分析⑨ぜひ、皆でやりましょう

シミュレーションを介在させたコミュニケーションによる政策⽴案14

モデルベースの政策評価へむけてアブダクション（仮説推論）

帰納

政策シナリオ
政策シナリオ
政策シナリオ

因果モデル

状況シナリオ
状況シナリオ
状況シナリオシミュレーションシミュレーション
シミュレーション
シミュレーション

エビデンス
データ

演繹政策評価選択

評価指標
ステークホルダーとの共創

As Isの社会政策による介入

To Be
な社会都市政策の抱える問題■ 都市政策の評価には社会実験が⼀般的，しかし実施コストが⾼い．
【富⼭市JR⾼⼭本線活性化社会実験】【仙台市⻘葉通り広場化社会実験】

臨時駅設置による乗降客数調査
費⽤︓1億7千6百万円

歩道拡張・⾞線広場化
費⽤ ︓1億1千5百万円■ リアルな社会実験

政策評価の対象が限定的であり都市課題解決への事業投資リスクが⾼い．
実施期間の制約から短期的視点からの評価しかできない．

政策実施の適切な判断が難しい．
16

都市政策の課題解決にむけて■ デジタル社会実験 ︓多種多様な⼈の⾏動変容を含む社会シナリオを⾼精度に可視化し，⾼い納得感を持つ社会政策をデジタルデザインする新しい仕組み●⾞や航空機等のモノづくりのデジタルエンジニアリングによる設計プロセスを都市政策デザインで実現【デジタル社会実験を⽤いた都市政策デザインの流れ】
都市政策︓- 多数で多様なステークスホルダ- 広範囲- ⻑期間- 多⽬的政策案A
政策案B
政策案C

従来⼿法
政策案のアドホックな選定のみ

社会実験︓
数千万円
〜数億円

種々の制約下での実験のため実施の判断が難しい

実施

本提案（SPD*）: 社会・都市デザインのデジタルエンジニアリング技術
デジタル社会実験(ＳＰＤ)︓数百万円

プレ社会実験

多岐にわたるシナリオ探索
評価を伴う選定

社会実験︓
数千万円

実施

- 効果の事前検証- 中・⻑期的視点* SPD: Societal Prototyping Design17
17

めざす社会と本研究開発課題の⽬的■ めざす社会●実社会の都市・政策課題について

デジタル社会実験 により適切な政策が選択・実施され，環境変化に対応する⾰新的な取組みが次々と実施される
サステナブルな社会■ ⽬的●実⼈⼝規模の社会モデルを⽤いた
デジタル社会実験基盤技術（SPD: Societal Prototyping Design）を構築●産学官⺠が提案する政策案に対して，

中⻑期的また多様な視点での可視化 に基づいた⾼精度な事前評価を実現●多様な関係者が，社会デザインに“⾃分ごと”として関われる ⼈間中⼼の社会共創デザイン⼿法 を構築・テンプレート化し⽔平展開18エージェントベース社会シミュレーション(物理シミュレーションとの違い)【デジタルエンジニアリング︓CAE (Computer Aided Engineering) 】
デジタルツイン 物理シミュレーション
⼈⼯物

⼈が含まれる社会のデジタルツイン

物理モデル

デジタルツイン

【実空間】

実社会

【サイバー空間】

浸⽔エリア

合成⼈⼝

模擬個票

物理モデル
＋⾏動モデル

GIS（地形，建物，…）
センサーデータ

交通データ
⼈流データ
市場データ …

エージェントベースの社会シミュレーション テレワーク

個⼈⾏動シナリオにより受け⼊れやすい結果が得られる「⼈と社会」のシミュレーションモデル

移動⼿段

職場
帰宅困難

Societal Prototyping Design（SPD）
政策⽴案に適⽤できる⼀貫したシステム統合を可能とするSPD技術
データ駆動デザイン(仮想実社会データ)

第4世代AI技術＋ステークホルダ

モデル駆動デザイン(実規模社会シミュレーション)

コミュニケーション駆動デザイン(未来共創型アプローチ)
⾃分ごと・納得感の醸成■ データ駆動デザイン(仮想実社会データ)●合成⼈⼝データ（模擬個票）を基盤とし，基本⾏動データも統合したデータ推定技術■ モデル駆動デザイン(実規模社会シミュレーション)●合成⼈⼝データの社会・⼈流構造を反映した最⼤１億２千万⼈が動く超⾼速なエージェントベース
社会シミュレーション技術●多層多⽬的モデル逆推定技術を⽤いた⾃律的エージェントの複雑で現実に即した⾏動を再現■ コミュニケーション駆動デザイン(未来共創型アプローチ)●実スケールの社会シミュレーションを介在させたコミュニケーション●可視化，ゲーミングなどの技法を援⽤することで，状況のフェーズ全体に渡ってステークホルダ同⼠が関与を実感し，⾃分ごと・納得感を醸成させながら政策を共創合成⼈⼝データ（模擬個票︓模擬世帯構成員情報）とは【合成⼈⼝データ】【実社会の⼈⼝構成】

社会調査による公開統計情報(国勢調査，経済センサスなど)

公開統計情報から逆問題的に模擬個票(世帯構成員情報)を⽣成し，地図上に展開するためプライバシー侵害なし
国勢調査

⼤阪府 ⾼槻市 霊仙寺町2丁⽬
緯度34.9度

経済センサス…

夫婦のみ世帯

⼈⼝動態統計票

現実とは異なるが，統計的に正しい模擬個票を複数セット合成可能（スパコンを利⽤）

経度135.6度

夫 28歳
⼀般・⾦融・99⼈
40万円/⽉（平均）
妻 30歳
短時間・⼩売・9⼈
10万円/⽉（平均）データ駆動デザイン
合成⼈⼝データ（模擬個票データ）

各種データ連携技術の開発

原⽥ 拓弥（芝浦⼯業⼤学）

村⽥ 忠彦（関⻄⼤学）

⼤規模社会シミュレーション

多⽬的最適化

静的データから動的データへ

仮想実社会データを整備

⼼理的データへ職場

柴崎 亮介（東京⼤学）
地理情報システム（GIS）

世帯

吉⽥ 光男（筑波⼤学）
ウェブ情報学

短期的移動データ
⽇常⽣活・購買⾏動

感情データ分析
SNS表現と⾏動の関係

中⻑期的変動データ
進学・転勤・結婚・出産

満⾜データ分析
満⾜度と⾏動の関係

千葉 安佐⼦（東京財団）
経済学

岡 檀（統計数理研究所）
健康社会学

22

モデル駆動デザイン
合成⼈⼝データの社会・⼈流構造に基づく多層多⽬的モデル逆推定技術を⽤いて⾃律的エージェントの複雑でもっともらしい⾏動を再現した上で最⼤１億２千万⼈の⾼速シミュレーションを実現する
⾙原 俊也(神⼾⼤学)
多層多⽬的モデリング後藤 裕介(芝浦⼯⼤)
モデル逆推定世界最高レベルの実
数値進化計算によるデータ同化
⼩野 功(東京⼯業⼤学)
モデリング⽀援林 久志(都⽴産技⼤)交渉モデリング

社会・⼈流構造データ

永井 秀幸(京都美⼯⼤)建築学

ミクロ⾏動モデル
市川 学(芝浦⼯⼤)
意思決定モデリング

荒井 幸代(千葉⼤学)
意図変容モデリング

⼩野 功(東京⼯業⼤学)
モデリング⽀援23コミュニケーション駆動デザイン
多様なステークホルダ- ⾏政- 住⺠
- 商店主 - ⼟地所有者- 都市開発関連企業…

多学術領域の協調
ナッジを利⽤した⾏動変容分析
政策に賛同する⼈が本当に利⽤するかどうか

中元 康裕（関⻄⼤学）⾏動経済学

浜⽥ 良樹（旭川⾼専）
ELSI・倫理・ゲーミング

ステーク

無名のデータではく⾃分が関与していることが⾃覚できる

ホルダ
分析

住⺠

企
業商店
主⽥原 敬⼀郎（未来⼯学研究所）
政策科学
健幸指標

全体システムの中に⾃分が引き込まれる政策の受容と効果の分析

社会実験実介⼊⾼橋 真吾（早稲⽥⼤学）
システム⽅法論

ユーザ中⼼のコミュニケーション駆動デザイン

デザイン

⾏政

モデル化とシミュレーション分析

豊な議論の空間デザイン

デジタル社会実験による擬似体験

奈良 由美⼦（放送⼤学）
リスクコミュニケーション

デジタル社会実験

⾃分の⾏動がシミュレーション結果とシナリオに表現されていることを可視化し体験する
情報デザイン技術（⾒せる技術）
24
ゲーミング技術（体験させる技術）
⼤堀 耕太郎（東洋⼤学） 李 皓（静岡⼤学）
ゲーミング
社会情報デザインSPDにおける政策検討の流れ
データ駆動デザイン

個⼈情報を⽤いず
プライバシー侵害のない
仮想の世帯構成を合成

夫 59歳
⼀般・製造・50⼈30万円/⽉（平均）

夫
婦と⼦
供世
帯

妻 60歳
短時間・⼩売・9⼈10万円/⽉（平均）
⼦ 29歳

建物をクリック

⼀⼈ひとりが，シミュレーションの中に⼊り体験する
ことで，「⾃分ごと」として捉えられる政策が実現
コミュニケーション
駆動デザイン

緯度35.6874度 経度139.6876度

個⼈属性に合わせた⾏動確率
マクロ統計に合致するデータ同化例）年齢別の投票⾏動

0.03500.03000.0250全国の⾃治体を住⺠⼀⼈ひとりの単位でシミュレートできる計算環境を構築

多様な⾏動シナリオをシミュレーションにて並列実⾏

確率分布

⽇本の全⾃治体の居住者を含めたデジタル社会実験が可能に︕

東京都 新宿区 ⻄新宿４丁⽬

モデル
駆動デザイン

0.02000.01502025

30

0.010040

0.00500.0000
0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5
効用

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0従来実現が困難だった他⾃治体への本格展開を可能に【 富⼭市の健幸都市政策 成功例 】

2027年度末までに２つの⾃治体で実施【 他⾃治体での介護予防&総合ケアセンター設置計画 】

⾃治体健幸クラウド

富⼭市介護予防&総合ケアセンター
従来⼿法

・世帯訪問調査
・交通流調査・住⺠アンケート・リアル社会実験

⻑い時間をかけた
地道な活動

複数政策案
コスト減
期間短縮
⾃分ごと化
合意形成

住⺠参加

総合ケアセンター設置デジタルツイン社会実験
SPD⼿法

・合成⼈⼝データ・モバイル⼈流データ
・ゲーミング&コミュニケーション
・デジタルツイン社会実験SPDによる⼈間中⼼の社会共創デザイン

Societal Prototyping Design：デジタルエンジニアリングのコンセプトを都市・社会政策に取り⼊れたデジタル社会実験の基盤技術
27

探索研究におけるマルチスケールABSSの成果 ⑴■ 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）を対象として内閣官房や各⾃治体に研究成果を展開し，感染症政策に数多く実利⽤．その結果，ABSS（エージェントベースの社会シミュレーション）によるデジタル社会実験の重要性を⽰すことができた．
❶

2020/11 コロナ禍で持続可能な観光政策「妙⾼モデル」を策定（観光庁・妙⾼市・新潟県⽴病院）❷

2020/12 AIシミュレーション技術でGOTOトラベルによる感染者数増加リスクを推定（内閣官房）❸

2020/12 合成⼈⼝データを使⽤したネットワークモデルでStay with your community（⼤澤）を提案（尾⾝・⻄村⼤⾂会⾒)❹2021/1 感染予防策効果を推定し「いつもの4⼈まで」「⼤規模イベント制限」「飲⾷店制限」などの緊急事態宣⾔の基礎データを提供（内閣官房）

内閣官房HPより

探索研究におけるマルチスケールABSSの成果 ⑵❺2021/4 変異株に置き換わる中でのワクチン接種戦略の効果を推定し，⾼齢者だけではない同時並⾏接種戦略の最適解を提案・職域接種がスタート(内閣官房・政府与党)❻

2021/7 東京オリンピック開催の観客来場リスクをAIシミュレーション技術を⽤いて推定し．無観客開催であれば⼤幅な感染者拡⼤を防げることを⽰した（内閣官房、東京都）❼

2021/9 ブースター接種、接種/検査証明の効果を提案（内閣官房）❽

2021/12 オミクロン株拡⼤を予測し，東京から沖縄への観光客/⽶軍リスクが⼤きなリスクとなっていることを⽰し，3回⽬接種を2回⽬の180⽇後に実施する効果を提案(内閣官房）
内閣官房HPより

Smart Wellness City ⾸⻑研究会について
全国より43都道府県117市区町村の⾸⻑が参加
政府（内閣府・国交省・厚労省など）と⼀体となって健幸な「まち」づくりを10年以上に渡り実践30

SDIのとりあえずの活動と今後の課題•

ABSSの社会的認知と普及•

合成人口データの提供とビジネス適用•大規模ABSSツールキットの提供•

最適化アルゴリズムの進展•

Social Simulation Scientist（SSS)の育成•

ABSSに伴うELSI問題に関する議論•

ABSSの検証・妥当性評価・認証の議論

⼀般社団法⼈ SDI(ソサエタルデザイン研究所)•••

本格研究の成果に関する社会実装やエコシステム実現に向けた出⼝研究開発，社会実装，⼈材育成，コンサルティング，海外技術移転など
2022年11⽉1⽇ 設⽴

定款より⼀部抜粋

https://sdi.or.jp/32