OACIS - 日本語

# 応用事例

## OACISで大規模シミュレーションの管理を効率化

産業技術総合研究所・特別研究員
松島 裕康（マツシマ ヒロヤス）氏

計算機によるシミュレーションはほとんどの場合、数多くのパラメーターやモデルを変えながら行われます。こうした試行錯誤は数千、時には数万もの回数に及び、当然その結果からは膨大なデータが生まれます。この膨大な情報の管理を手動で行うことにかかる手間やデータを得るための情報の入力の時間などは多くの研究者の悩みの種となっていました。こうした問題の解決を目指して、理化学研究所計算科学研究センター（R-CCS）が開発したのが、シミュレーション実行管理フレームワーク“OACIS”です。

#### シミュレーション施行＆情報管理の手間を効率化するOACIS

OACISの特長は、シミュレーション時の一般的な作業である、リモートホストへのログイン、ディレクトリの作成、実行用スクリプトの作成、結果の送信、解析、管理などの手間の多くを自動化できる点にあります。
またこうした機能をさらに使いやすいものとしているのが、ブラウザ上で利用できる汎用的かつ使いやすいインターフェース。
従来の管理ツールでは、パラメーターなどのスクリプトを一つひとつ書きながらワークフローを定義する必要があったものの、OACISでは不要。
Web上パラメーターなどを選択していくことで簡単にジョブの実行が可能となっています。
これらは研究の初期、特に典型的な処理が決まっていない段階において欠かせない試行錯誤的なシミュレーションを、より素早くより多く実行するために役立つと考えられます。また、管理しているシミュレーションの画像をパラメーターとともに相関図として表示する機能も備えており、実行・管理だけでなく、より手軽にデータの比較・分析を行うことが可能です。

#### OACISの活用事例

##### 鎌倉市における最適な避難方法を探る社会シミュレーション

産業技術総合研究所 特別研究員の松島裕康さんは、鎌倉市をモデルに、避難を行う際のシミュレーションを行っています。
昼間と夜間で人口の差が激しい鎌倉の町において、災害時などの避難をする際の時間による混雑状況や避難する人数、地理的な状況などを細かく設定しシミュレーションを実施。得られたデータなどを実験計画法に照らし合わせて分析し、信頼性が高く、効果的な避難誘導を行える状況を導きだします。

鎌倉市の災害時における避難シミュレーションのスナップショット。道路上を緑の点で示されたエージェントが指定された避難所まで避難している。

この避難シミュレーションの実施、分析のために活躍しているのがOACIS。
松島さんは、自身の研究における膨大な数のシチュエーションを試行するうえで、ブラウザ上で操作できるOACISの簡便なパラメーター入力、さらに実験結果を容易に取り出し、分析し、管理できる機能面を評価します。
「シミュレーションのジョブを大量に実行できるだけでなく、それらを管理してくれる一貫性がいいですね。特にパラメーターと結果の関係をグラフとして見られる機能があるおかげで、全体的な実験結果の傾向の確認や、気になる結果の洗い出しなどは非常に便利になりました。
また、OASISのAPI(*)は、拡張しやすいのが特長で、私は社会シミュレーションだけでなく、進化計算を用いた最適化手法にも利用しています。今後さらに膨大なパラメーターを管理する機械学習などにも発展していけそうです。」と話します。

(*)API：Application Programming Interface。OACISはブラウザ上での操作だけでなく、Ruby/Pythonといったスクリプト言語で操作を自動化することができる。

##### 研究者が研究に専念できる環境をつくるOACIS

計算機を使ったシミュレーションを行う際、これまで多くの研究者たちが独自にスクリプトを書き、手動で管理を行ってきました。OACISは、こうした手間を省き効率的で、ミスのない計算機シミュレーションを実現するためのソフトウェアです。
OACISが自動化によって手順を迅速なものとすれば、研究者が本来すべき研究に集中するための時間的な余裕が生まれます。さらにパラメーター入力がより簡素なものとなってシミュレーションの試行回数が増えれば、より多くの可能性、アイデアから生まれた状況をシミュレートすることができます。

OACISの最大の強みは汎用性。
オープンソースのソフトウェアであり、UNIX環境下で素早く構築でき、計算機のシミュレーションが必要な研究現場であれば何処へでも適応が可能。
これからの研究者に、より多くのシミュレーションの機会と、研究のための時間を提供していくために。OACISは、これからも進化を続けながら活躍の裾野を広げ続けていきます。

（2017.12 取材）