人工知能学会第二種研究資料
ビジネス・インフォマティクス研究会
SIG-BI BI-019-04

社会シミュレーション・ログからのナレッジ抽出：
エクスペリエンスマッピング手法の援用
Knowledge Extraction from Social Simulation Logs
Using Experience Mapping Methods
菊地 剛正 1

高橋 大志 1

Takamasa Kikuchi 1 and Hiroshi Takahashi 111

慶應義塾大学大学院経営管理研究科
Graduate School of Business Administration, Keio University

Abstract: 社会シミュレーションの出力結果・ログからのナレッジ抽出については，様々な方法論が提案されている．当該分析手法は，モデルの開発者や分析者のみならず，その他ステークホルダーの間での認識共有やコミュニケーションのために重要である．本稿では，社会シミュレー
ションの結果の分析及び形式的記述のために，デザイン思考の分野で用いられているエクスペリ
エンスマッピング手法を援用することを試みる．
／シナリオ法[9]やカスタマージャーニーマップ，エクスペリエンスマップ[10]といったエクスペリエン
経済・社会における課題解決のため，実データとスマッピング手法が用いられている．しかし，シミ社会シミュレーションの両者を利活用した手法が提ュレーションログ分析において，上記のようなエク案されている．例えば，山田・大堀らは，現実のデスペリエンスマッピング手法を適用した事例はあまータを基に空港における複数のタイプの人間行動のり存在しない1．当該手法は，ログ分析における課題類型化を行い，福岡空港における新機材導入時の混である，ステークホルダー間のコミュニケーション雑時状況をエージェントシミュレーションにより再円滑化のための有効な方策になる可能性がある．
現することに成功している[1;2]．また，個票アンケ
そこで本稿では，サービスやプロダクトのデザイートデータに基づいた社会シミュレーションにより， ン・設計に直結するような社会シミュレーションの退職前後世代の資産の持続可能性の問題にアプロー
ログ分析・形式的記述のための枠組みを検討する．
チするものもある[3;4]．これら実務の意思決定に資デザイン思考の領域で用いられている人間中心設計
する分析は，社会および経済活動における効率的なの考え方やエクスペリエンスマッピング手法を援用
意思決定やサービス・プロダクトの設計に貢献するする．提案手法のケーススタディ・デモンストレーことが期待される．一方で，モデルの構造やシミュションとして，退職前後世代の資産持続可能性のシレーション結果の理解・解釈については，モデルのミュレーションに適用する．なお，シミュレーショ開発者や分析者のみが行うものではなく，経営・行ンログを形式的に記述する際の要件は，[12;13]を参政に係る意思決定権者や現場担当者に至るまで広く照し，以下の通りとする：1) サービスやプロダクト行われていく可能性がある．そのため，シミュレーの設計に資するよう顧客や利用者の視座を表現しう
ション・ログデータからナレッジやインサイトを抽ること，2)ログ分析の結果から導かれた内容が簡潔出する方法論や抽出したナレッジやインサイトをスに 1 枚のマップに収められており，特別な説明や正テークホルダー間で伝播させる枠組みが重要となる． 当化を必要とせずに，ステークホルダー間に回覧さ他方，プロダクトやサービスのデザインにおいてせることができること，3)そのマップに次のデザイは，「デザイン思考」が注目されている[5;6;7]．デンアクションを示唆するような情報が記載されていザイン思考では，1)人間中心の視点、2)プロトタイること．
プを活用した試行錯誤型の問題解決，が要素とされ1ている[8]．人間中心の視点としては，ユーザーの潜Kikuchi & Takahashi[11]では，ペルソナ形式での記述
在ニーズを掘り起こす観察的手法として，ペルソナを試行している．

1

はじめに

2

関連研究

2.1 エクスペリエンスマッピング手法
ペルソナとは，実在の人物の具体的データに基づき創作された仮想のキャラクターをいう[9]．当該手法はマーケティングやヒューマン・コンピュータ・インタラクションの分野で広く用いられている．ペルソナの表現形式としては，ペルソナスケッチやペルソナスケルトンなど様々存在するが，本稿では，複数のペルソナを共通の属性で横比較するペルソナコンパリソンポスターを用いる(Table 1)．
Table 1 ペルソナコンパリソンポスターの例 [9]NameTannerColbi

AustinPreston

Age97123TaglineThe
tenacious
tinkererThecreativechildTheactivecompetitor

The precious
preschooler

Personal
Computer(PC)location

PCinfamily
room only

Uses PC infamily
room andsometimes
herbrother’sPC, when
he lets her

Has a PC in his
bedroom, rarely
uses the PC in thefamily room

Uses the PC
in office withMomInternet
Connection

Dial upBroadband

Broadband

Dial up

PC/Internet
Activity

Gaming,websurfing,someschoolwork/
research

Chattingwithfriends,
surfing theweb,
schoolwork/research,arts / crafts

Gaming,websurfing, tracking
sports schedules,
tracking favorite
athletes,someschool work /research

Educational
games andlightentertainment
deemedworthybyMom

スデザインにおける視覚的記述手法の中で最も基本的な手段であり，また頻繁に活用される[13]，カスタマージャーニーマップを用いる．

2.2 シミュレーション分析手法
社会シミュレーションの実行結果やモデルの構造について，ステークホルダー間で認識や理解の共有を図ろうとする研究が広く行われている．シミュレーション結果からのナレッジ抽出という観点では，その分析粒度から，ミクロ的分析[15]やマクロ的分
析[16;17]，メゾ的分析[18;19]が存在する．また，主に企業組織を対象としたシミュレーションにおいて，結果を形式的に記述する言語モデルが提案されており[20]，実際にエージェントシミュレーションの実行結果に適用した事例がある[21]．しかし，前述の通り，サービスやプロダクトのデザイン・設計に直結するような社会シミュレーションのログ分析・形式的記述のための枠組みは殆ど行われていない．

3

方法論

本稿では，サービス設計に資する社会シミュレー
ションのログ分析・形式的記述のための枠組みを検討する．手法の概念図は以下の通りである(Fig. 2)．
＜Cyber Space＞Ⅰ) Data Augmentation
By Social Simulation

Simulation
Model

Simulation-logs
Simulation-paths
Theoriesof SocialScience

FeatureAnalysis＜Physical Space＞

MachineLearning
Methods

Individual
Attributes etc.

本稿でのフォーカス
MachineLearning
Methods

Ⅱ) Knowledge
Extraction

Estimate Impact ofDecision-making
・Persona・Experience Mapping

DatasetFig. 2 提案手法の概念図

個票アンケートデータを用いた特徴分析と当該分
析結果に基づく退職前後世代の資産持続可能性のシミュレーションを行なった先行文献[3]の結果を参照し，エクスペリエンスマッピング手法によりログ分析及び形式的記述を行う．

4Fig. 1 エクスペリエンスマッピング手法の比較 [14]その他，エクスペリエンスマッピング手法としては，エンパシーマップやカスタマージャーニーマッ
プ，エクスペリエンスマップ，サービスブループリントなどが存在する[14] (Fig. 1)． 本稿では，サービ

デモンストレーション

著者らは，個票アンケートデータから生成した類型（人物属性）に基づき，退職前後世代の資産形成・取り崩しのシミュレーションを行い，資産の持続可能性について分析を行なっている[3;4]．以下，分析結果の一部を再掲し，エクスペリエンスマッピング手法による形式的記述のフィジビリティを検討する．

24 Policy Simulation for Retirement Planning …

293

24.5.2 Asset Formation and Withdrawal Simulation
24.5.2.1

Depletion Rate Based on Individual Questionnaire Data

We performed computer simulations of asset formation and withdrawal based on thecluster set described in Sect. 24.5.1 (Table 24.4).
Here, the annual income and expenditure CF net for each asset class was set fromSect. 24.3.1 (Table 24.1) according to the current balance of financial assets (without
curbing of expenditure cases). The correspondence with the model described in
Sect. 24.4.2 is expressed as follows:

4.1

特徴分析とシミュレーション

個票アンケートデータのクラスタリングにより，回"!
allrisk,= 5 (cluster #1 ∼ #5), C Ai,0 = F Ainow ∗ 1 −R2)．当該分
答者を 5 Nつのクラスタに分類した(Tableinow
riskOutInnetR Ai,0 = F Ai ∗ Ri , C Fi,0 − C Fi,0 = C Fi類に基づくパラメタ設定により，インフレシナリオ
We also define the parameters as follows: agei retired = 60, the actor’s age at which
毎に将来の特定年齢における資産枯渇の可能性（枯a life event occurs: agei,t’ = 70, LE i, t’ = FAfuture i * Rfuture . Here, Rfuture is the ratio渇率）をシミュレートした(Table3)．さらに，人物
of asset succession (representing the ratio of actual balanceof financial assets to besucceeded). In this paper, the above parameters are called “Case of Making Basic
像毎に枯渇率を低減させるための施策を検討した
Decisions.”
Other4)．
parameter settings, for example, the portfolio risk-return and inflation rate,(Tableare shown in Table 24.5. Note that the risk-return of the portfolio was set assuming

Table 2 特徴分析の結果：クラスタ毎の属性 [3]Table 24.4 Setting attributes for each cluster# of cluster

Attributes
AgeFAnow

FAfuture

Rrisk (%)

#457

17.5 m yen

None

5

#1

57

40.0 m yen

25.0 m yen

25

#367

2.5 m yen

None0

#272

17.5 m yen

None0

#572

40.0 m yen

None

45294
T. Kikuchi and H. Takahashi
Table 24.5 Simulation parameter settings: case of making basic decisions

Table
将来時点の資産枯渇率 [3]Item 3 シミュレーション結果：
Value
Table
24.6of Depletion
rates by cluster and inflationWithout
scenario
Curbing
expenditure#ageof retired
cluster Depletion rates by inflation scenario 60
Rfutureµj , σ jµinflation#4σ inflation#1K#3(1) No inflation
Age: 90 (%)
340100(2) Moderate
100% inflation(3) 2% inflation

Age: 100 Age: 90(6.37%,(%) Age:100 Age: 90 (%)
18.0%)(%)(%){0.0%, 0.53%, 2.0%}
7560
86
93
1.26%
0000
10,000100
100
100100Age: 100(%)

100980#20340940100#5000105a portfolio
comprisingforeign stocks
and…bonds. The expected inflation rates were24
Policy Simulation
for Retirement
Planning
297

according to three patterns, that is, (1) no inflation (0%), (2) moderate inflation (actualTable
4 インプリケーション：枯渇率を低減させる施策 [3]results for the past 30 years in Japan [19]: 0.53%), and (3) 2% inflation (monetary
Table 24.8 Assumed countermeasures for each cluster

easing target). Here, the standard deviation of the inflation rate was the same as a
# of cluster
Countermeasures (example)
pattern (2), which is the actual result for the past 30 years in Japan.
#4 The depletion rate
Appropriate
riskandtakinghedging,
at age 90
agefor100inflation
by cluster
and increaseinflationretirement
scenarioage
is shown#1 Table 24.6.
Appropriate and steady asset successionin#3 The depletion rate
Curbing
expenditure,expandingsocial securityof cluster#4 increases
accordingto the high inflation scenario,
andrate of expenditurecluster #1 is zero in all scenarios. However, note that the#2 the depletionCurbing
simulation
was under
assumption
financialassets are inherited as expected.
#5
Avoidtheexcessiverisk to thatprevent
price fluctuations
The depletion rate of cluster #3 was 100% in all scenarios. Similar to cluster #4,
cluster #2 shows a high depletion rate in a high inflation scenario. For cluster #5,
asset
depletion
wasdiversity
observed
a low probability
in individual
the limitedattributes
case of set
highFocusing
on theandwith
representativenessof theasinflation
at the target,
age of we
100.performed a simulation based on feature analysis of indithe
simulation
vidual questionnaire data. In addition to the financial asset’s balance and income andexpenditure of the individual, it is now possible to consider more diverse attributes,
24.5.2.2
Analysis
Impacton Depletion
Rates which, toforexmaple,
financialofassets
to ofbeVarious
inheritedDecisions
and investment
preferences,the best of our knowledge, are not commonly considered in conventional research.
Here, we analyze
decisionshave ait large
effecton the depletion
rate for theClustering
questionnaire
data thathas madepossible
to categorize
survey respondents
4.1 節で示した社会シミュレーションのログ分析結
clusters
shown in andTable
24.4.a certain
Here, weconsider
the following decisions:(1)
withlow setarbitrarinessensuredegreeof representativeness.
In addition,
portfolio
risk-return,(2)age,(3) curbing
expenditure,andsuccession(4) asset
basedon theclusters,
we retirement
conducted
a simulation
thatofconsideredasset
果等(Table
2〜Table4)を，2.1
節で述べたペルソナコ
succession.
andthe price fluctuations of risk assets, and we examined actions that could be taken
ンパリソンポスターを用いて形式的に記述したもの
The parametersettings
are shownto avoid
asset depletionfor eachcluster.in Table 24.7. Here, the assumed decisionnet
bydepleasset
makingfollows.(1)The
annualand expenditure
CFassetFuturepatterns
work isare
as asfollows:
surveyof income
other attributes
that affectが下表である(Table5).
classbyhasquestionnaire
two patterns, thatis, withand(2)without
curbing
expenditure.
Theofretirementtion
analysis
anddiversify
the ofdecision
makingactors inages
are 60, 65, and 70 years. There are three of asset
succession patterns, that is,simulation.
本記述形式によるメリットは，
1)結果の解釈の余地100%, 50%, and 0%, and four portfolio risk setting patterns, that is, 18%, 12%,が比較的少ないことや，2)個票アンケートデータの6%, and 0% (returns are set according to the corresponding figures, that is, 6.37%,
4.68% 2.87%, and 0.01%; see Ref. [18]). For each cluster set shown in Table 24.4,
特徴分析の結果のみならず，社会シミュレーション
References
72 decision-making patterns were generated. Note that the other parameters were
the same as those shown in Table 24.5. In this paper, the above parameters are calledのログにより拡張したデータをも含めた記述が可能“Caseof Making
1. Investingin (andVariousfor) Our Decisions.”
Future, World Economic Forum White Paper (2019). http://www3.

4.2 ペルソナ・コンパリソン・ポスターによる形式的記述

weforum.org/docs/WEF_Investing_in_our_Future_report_2019.pdf.
9 Feb 90”2021
であること(Table
5 における”Depletion Last
rateaccessedat age2. Yokoyama, et al.: Future forecast/policy simulation analysis on private asset formation. MURC
report(2018)(inJapanese).
https://www.murc.jp/report/rc/policy_rearch/politics/seiken_180と” Depletion rate at age 100”)などが挙げられる．
112_2/. Last accessed 9 Feb 2021
3. 他方，デメリットとしては，あくまでも得られる
Kato, Y.: Post-retirement asset management framework. Secur. Anal. J. 56(8), 19–28 (2018)(in Japanese)
4. Fujibayashi, H.: Individual asset management and retirement income securing-life cycle model
情報は静的（スナップショット的）なものであり，and asset reversal strategy. Secur. Anal. J. 52(10), 50–55 (2014) (in Japanese)
5. Bengan, W.P.: Determining withdrawal rates using historical data. J. Finan. Plan. 767–777
次のデザインアクションに通じるような情報には乏(1994)
6. Scott, J.S., Sharpe, W.F., Watson, J.G.: The 4% rule—at what price? J. Invest. Manage, Third
Quarter (2008)
7. Guyton, W.T., Klinger, W.: Decision rules and maximum initial withdrawal rates. J. Finan.
Plan. 19, article 6 (2006)
8. Spitzer, J.J.: Retirement withdrawals: an analysis of the benefits of periodic “midcourse”
adjustments. Finan. Ser. Rev. 17, 17–29 (2008)
9. Bishop, C.M.: Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, New York (2006)
10. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J.: The Elements of Statistical Learning. Springer, NewYork (2009)clusters #4, 20–30 million yen for cluster #5, and 30–50
million yen for clusters #1 and #2, as shown in Fig. 6(c).
The median balance of financial assets to be succeeded
FAfuture was zero for clusters #1 through #4 and 15–20
million yen for cluster #5, as shown in Fig. 6(d).
The average depletion rate at age 90 was 0.1% for cluster#2, 0.3% for cluster #5, 7.5% for cluster #4, 7.8% for cluster
しい．また，顧客や利用者の思考や感情を表現でき#1, and 95.9% for cluster #3, as shown in Fig. 6(e).
ないなど，サービスやプロダクトの設計の視座といThe average of the depletion rate at age 100 was 6.8% for
う点では改善の余地がある．
cluster #2, 7.3% for cluster #5, 19.0% for cluster #1, 90.3%
for cluster #4, and 99.0% for cluster #3, as shown in Fig.
6(f). 5 ペルソナコンパリソンポスターによる形式的記述
Table（サンプル）
Table 6 Persona comparison poster designed by proposed method

D. SumThepersonaenvirontime inelementtargetunderstexplicit
than sim

In aaugmen
takes crather t
trials pr
simulatpossible

Cluster ##5

#1

#3

#4

#2

Age group

55~59

60~64

60~64

65~69

70~74

20~30

30~50

4~5

10~15

30~50

m yen

m yen

m yen

m yen

m yen

ApproaHoldingratio ofrisk assets

10~2050~60000~10%%%%%(1) HacustomchangeFinancial
assets to be
succeeded

15~200000m yen

m yen

m yen

m yen

m yen

Depletion
rate at age
900.3%

7.8%

95.9%

7.5%

0.1%

Depletion
rate at age
100

7.3%

Currentbalances offinancialassets

19.0%

99.0%

90.3%

6.8%

(2) Claattribuaugme
simulaThese results are summarized in Table 6 in the form of a4.3
カスタマージャーニーマップによる
persona comparison poster. For each attribute value, thedepletion rate is taken as the mean value, and the othervalues are taken as the median value.
形式的記述

We note that the distribution of age group divides roughly

4.1
into 節で示した社会シミュレーションのログ分析結
relatively young people (median 55–59 years or 60-64years,assumed
to be pre-retirement)
and elderly people
果等(Table2〜Table4)を，2.1 節で述べたカスタマー(median65–69years
or70–74years
old, assumed to be
ジャーニーマップを用いて形式的に記述したものがretired). The holding ratio of risk assets can be classified
下図である(Fig.
into zero, low (0 to3).
20%), and high (50 to 60%) classes. The
currentbalance of financial assets divides into three tiers: 4–n
ユーザーのプロファイル（クラスタ＃4）：• 年齢： 55-59歳，資産残高（現在）: 15-20百万円
5 million
yen, 10–30なし，保有するリスク性資産の割合：
million yen, and 30–50
million yen,
• 資産残高（承継予定）：
0-10%
eachnumber
representing the median for that tier. There aren
シナリオ
及び ゴール（シナリオ）資産の価格変動：伝統的４資産のインデックス，インフレ：本邦過去30年実績
two• layersof financial assets to inherit: with and without• （ゴール） 90歳時点の枯渇率： 60%，100歳時点での枯渇率： 86%
asset inheritance. Among the depletion rates at age 90 andPhase1:
Phase2:Phase3:Phase4:age 100, clusters#5 and老後・資産運用，取り崩し，資産承継#2 remain low, at less than資産枯渇
10%
現役・資産形成期
退職
each. Clusters #1 and #4・年間xx万円程度の資産取り崩し
are both below 10% at age 90, but
・資産運用にはあまり関心がなく
at age 100, #1 remains below
20%, while #4 is ashigh as
・90歳時点・100歳時点
全資産の5%程度
では相応に高い資産枯
・現役時点で相応の資
90%.
Cluster#3
hasahighlevelof90%
ormoreatboth age
渇(60%, 86%)
産形成に成功（同一世・高インフレシナリオで代比）and age 100.
90・60歳にて退職はさらに枯渇率悪化
・ネットキャッシュフローが悪化

・親類等からの資産承継は得られれず

Fig. 3 カスタマージャーニーマップによる形式的記述（サンプル，クラスタ#4 にフォーカスしたもの）

本記述形式によるメリットは，顧客や利用者の思考や感情を入れ込み可能であり，顧客の体験を総体的に取り扱いうることである．従ってサービスやプロダクトの設計の視座では，ペルソナコンパリソンポBasthe crea
throughunderstexplicit
This fea
arbitrarelement

In ashowscustomesimulat
This feスターによる手法に比べ優位性があると考えられる．
8)
他方，デメリットとしては，得られる情報が 1 シナリオに限定されるなど静的であり，クラスタ毎の改9)善施策など，次のデザインアクションに通じるような情報を織り込む場合，”As Is”と”To Be”の相互比較が必要になると考えられる．

5

おわりに

本稿では，サービスやプロダクトのデザイン・設計に直結するような社会シミュレーションのログ分
析・形式的記述のための枠組みを検討した．デザイン思考の領域で用いられている人間中心設計の考え方やエクスペリエンスマッピング手法を援用した．
提案手法のケーススタディ・デモンストレーション
として，退職前後世代の資産持続可能性のシミュレーション結果に対し，ペルソナコンパリソンポスターとカスタマージャーニーマップによる形式的記述を実施した(4.2 節，4.3 節)．両手法ともメリット・デメリットが存在するものの，シミュレーションログを形式的に記述する際の要件(1 章後段)と照らし合わせると，改善の余地があると考えられる．
今後の課題は以下の通りである：1)ケーススタディ・デモンストレーションの対象事例の拡大，2)上記要件に適合するようなエクスペリエンスマッピン
グ手法の検討．

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