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大規模マルチエージェントシステムに基づく
都市交通シミュレーション用ビューア

研究の狙い: マルチエージェントシミュレーションによる社会現象の再現

普段生活している人間社会では,理解や分析が難しい社会現象が頻繁に発生しています.社会を滞りなく機能させるためには,様々なルールや仕組みが必要になります.しかし,どのようなルールや仕組みを設計・実施することで,どのような結果が得られるか,また社会がどのように変わるのか,それを予想するのは非常に難しい問題になります.なぜなら,人間は,自分の周りの物理的環境や社会が与えるルールの下で,他の人間達と相互に作用し合いながら,意思決定し行動するため,社会全体の振る舞いは非常に複雑で予測が難しいものになっているからです.

複雑な対象の挙動を予想するための"道具"として,シミュレーションがよく用いられます.シミュレーションは,実世界での試行や観察をする事が難しい事象を,コンピュータ上のバーチャルな環境で再現する方法・技術です.比較的よく目にする物理現象や化学反応を再現する模擬実験としてのシミュレーションに対して,人間社会を対象としたシミュレーションでは,社会がどのように変化するか,どのような社会現象が発生するかを予測するために適したシミュレーションの技術が必要とされます.マルチエージェントシミュレーションは,社会のシミュレーションに適した技術として注目されている分野です.

マルチエージェントシミュレーションとは?エージェントと呼ばれる知的なソフトウェアの集合であるマルチエージェントシステムに基づくシミュレーション.意思決定や行動をする主体(例えば,人間や組織)それぞれを1体のエージェントとして表し,それらの間での相互作用の連鎖を計算するシミュレーションの形式.
我々は,マルチエージェントシミュレーションに基づく複雑な社会現象のモデル化と再現に関する研究に取り組んでいます.ここでは,実世界の人間行動を基にエージェントの行動を決定する計算モデルを構築し,相互作用させることで様々な現象の再現を試み,社会挙動の理解・予測に役立つメディアとしてのシミュレーションを実現することを目指しています.

マルチエージェントシミュレーションの応用分野は,市場取引や種々の経済現象,伝染病の伝播,災害時の避難誘導など多岐にわたっていますが,我々の研究では応用分野として都市交通を採り上げます.1台の車両の動きを1体のエージェントで表し,それらの集合によって交通流を創り出して,都市の交通を再現します.

京都の交通を再現し,俯瞰する

都市交通流の再現

マルチエージェントシミュレーションは,意思決定・行動の主体をそれぞれ異なるエージェントとして個別に表現できる,つまり細かい粒度で社会現象を表現できる事が利点です.マルチエージェント交通シミュレーションでは,車両1台の動きをそれぞれに再現する事が可能になるのです.また,交通を理解する場合,断面交通量の変化といった統計的なデータだけでなく,実際にどのような交通現象が生み出されるのか,その過程を見る事も有益と考えられます.よって,車両1台ごとの動きの観察と,多数の車両からなる交通流の俯瞰が共に必要となります.そこで,2009年度京都大学情報学エデュテインメントの支援を受け,シミュレータによる計算結果を可視化するビューアソフトウェアの開発を行いました.

交通シミュレーションビューア
図1:ビューアの表示例
画像をクリックすると拡大・縮小します

本ビューアによって,マルチエージェント交通シミュレーションの結果を元に,車両を1台ごと描き分け,シミュレーションの過程で生み出される都市交通流に関する視覚情報の提示が可能になりました.ビューア上では,交通流を眺めるだけでなく,交通流を形成する各々車両に関する情報を確認することができます.ビューア上で車両をクリックすることで,速度,走行位置,車両に割り当てられた運転モデルを確認できます.また,各車両の走行経路の表示も指定可能です.ある交通流が,どの経路を走行する,どのような性質を持つ車両によって生み出されているのか,こういった文字ではイメージしにくい情報を視覚的に確認することができます.

京都市社会実験のシミュレーション

マルチエージェントシミュレーションで京都市が実施した社会実験時の交通流を再現する計算を行い,ビューアでその様子を可視化しました.本社会実験は,京都市が検討した「歩いて楽しいまちなか戦略」の実現に向けた合意形成プロセスとして,2007年10月に実施されたものです.その実験メニューの中から,四条通のトランジットモール化,歴史的細街路における歩行者専用道路化を選択し,シミュレーションによって状況の再現を試みました.本シミュレーションでは四条通と周辺の細街路を道路ネットワークから削除することで,社会実験時の交通規制を模擬する事として,希望速度や追い抜きのモデルを持った8000の車両エージェントを走行させました.

図2(左)は通常時の交通流を表しています.四条通を多数の車両が走行しており,また四条通北側の細街路を複数の車両が通過していることが確認できます.その他の主要な道路(烏丸通・河原町通・川端通など)も,他の道路と比べて交通量が多い事が分かります.一方,図2(右)は社会実験時の交通流を表しています.四条通と細街路の走行車両がなくなり(図中の「交通規制区間」の部分),他の経路に車両が拡散し,交通の流れに変化が生じた市内交通の様子が分かります.

社会実験(通常) 社会実験(実験)
図2:京都市中心部の交通流(左:通常時・右:実験時)
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図3(左・右)は通常時と実験時の四条河原町交差点周辺,およびそこから南側の交通を拡大して表示しています.通常時と比較し,実験時は河原町通と川端通の交通量が増えている事が車の密集の具合から把握できます.

社会実験(通常) 社会実験(実験)
図3:四条河原町交差点周辺および以南の交通流(左:通常時・右:実験時)
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以下の動画は,本ビューアで通常時の交通流を表示している様子です.拡大・縮小,実行速度の調整や,クリックした車両のデータ,走行経路(道路上に現れる薄紫色の線)を表示させている様子をご覧下さい.

このように,ビューアによる視覚的な情報の提供によって,局所と全体を観察・俯瞰し,何が起こっているのか,どのような変化があったかを直感的に掴みやすくなりました.また,シミュレーションによる予測について,単に数値を見る場合よりも,多くの人とイメージを共有しやすくなります.

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