ABSTRACT. 日本企業におけるIT企業の組織構造は大きく分けてピラミッド型組織とフラット型組織に分けられる．昨今IT 企業はフラット化が叫ばれており，フラット型の組織に移行しようとしている企業も少なくない．しかし，日本は元来ピラミッド型組織であり，フラット型組織で台頭している企業はあまり存在しないと考えられる．その要因を探索するために，本研究では現実のビジネスを題材としたケースとエージェントベースモデルを用いた日本IT企業の組織構造とイノベーションの関連性分析をファイナンス指標を用いて行う．本稿では構想発表を示す．

ABSTRACT. 新型コロナウイルス感染症は未知の感染症であり，特効薬が存在しないため，世界中でさまざまな非薬品 介入 (以下 NPI) が行われ，その効果が検証されている.本研究では，エージェントベース感染症シミュレーショ ンを用いて，日本で運用された NPI である，接触追跡アプリに対する効果検証を行った.

ABSTRACT. アイディアを書き出した付箋紙の挙動を基にして，ワークショップの活動状況を把握するための特徴量の算出法を検討した．模造紙上の付箋紙を取得可能なアイディア活動追跡システムを用いて，実際のワークショップ記録を用いて，付箋紙の移動情報から状況把握が可能かを検証した．その結果，グループ化した付箋紙群の移動など，一部の移動状況が把握でき，議論の変遷が示せた．

ABSTRACT. 本研究は, 千葉商科大学基盤教育機構において実施されている授業評価アンケート及び成績情報を残差分析し遠隔/対面授業の成績の分布における差異を分析する. 本研究で得られた主な結論は以下の2点である：1）リアルタイム授業, オンデマンド授業,対面授業間で全体の成績分布の傾向は類似しているが, 2）分布の詳細を精査すると, オンデマンド授業では成績の2極化, リアルタイム授業では易化が見られる.

ABSTRACT. 近年，ソーシャルメディアの発達等に伴う意見の分極化が問題となっている．分断の発生メカニズムの理解を目的として，他者の意見推定に基づいて意見表明を行うモデルを構築し，マルチエージェントシミュレーションにより意見表明の時系列変化を分析した．その結果，周囲の態度を誤推定することで表明される意見に偏りが生じ，分断が発生することが示唆された．

ABSTRACT. COVID-19 パンデミックは偶発的であるが感染症の理解と対応の検討手段として社会シミュレーションの意義を社会が認識する機会となった．現代社会は種々の困難な課題に直面しているが，2000 年頃から本格化した社会シミュレーションの研究はその進展により，実問題への寄与が期待されるようになってきた．本稿では，これを実利用するためには学術研究の体制に加えて実務を担う人材として社会シミュレーションサイエンティストの創出が必要であることを提起する

ABSTRACT. 従来の社会保障制度に代わる政策として，政府が全国民に対して最低限の生活を送るのに必要な額の現金給付を無条件に行う政策であるベーシックインカムが期待されている．本研究は，マイクロシミュレーションモデルを用いてベーシックインカムが貧困問題の解消に有効であるか考察する．これまでの研究では，浜松市中区を対象とし，一年のみのシミュレーションを行った．本研究では，地域を広げ，労働市場や人口の変化に応じたシミュレーションサイクルを用いることにより，ベーシックインカムが人々の所得に与える長期的な影響を考察する．

ABSTRACT. 新型コロナウイルスの蔓延に伴い、様々な対策が行われている。中でも人の集まる商業施設や娯楽施設では、入場制限や営業時間の短縮等の対策を試みているが、密集や密接を十分に回避できない場合があると考える。そこで客の行動スケジュールやルーティングの最適化による混雑緩和の手法を適用したコロナ対策を提案し、マルチエージェントシミュレーションにより効果を検証する。

ABSTRACT. 本稿では,パン工場出荷データと様々な環境データを用いて予測を行い店舗毎の発注法の特 徴を分析している.パン商品は消費期限が短く,納期が短いため出荷数量の予測は重要であるが,店舗 毎の発注法は様々と考えられるため,完璧な予測は難しい.そこで,予測モデルが成分ベクトルとして 表されるモデル「Prophet」を使用し,各店舗の成分を調査することで発注法の特徴を分析する.

ABSTRACT. ソーシャルゲーム市場発展の要因としてネットワーク効果の影響が挙げられており，様々な関連研究が行われてきた．本稿では，ソーシャルゲーム市場の収益メカニズムに着目し，ゲーム外に存在するSNS等のコミュニティにおける消費者間の相互作用を前提としたエージェントベースシミュレーションのモデル構想を検討した．

ABSTRACT. 地震発生時における避難者への防災対策を講じる指針として, 避難者になり得る人数をあらかじめ推計する被害想定が行われている. しかし, 熊本地震では被害想定を上回る避難者の発生により, 指定避難所だけでは収容しきない事態となった. そこで本研究では, 防災訓練への活用を目的とし, エージェントベースによるアプローチで避難者一人一人の避難行動を表現したシミュレーションモデルを構築した. また, 選択実験型コンジョイント分析の手法を用いて, 特定の状況下における震災時の住民の避難行動に影響を与える要因を基に意思決定モデルを構築した. これにより, 複数シナリオを想定した模擬避難状況が生成可能である.

ABSTRACT. 本研究の課題は，日本を対象としたリアルスケール社会シミュレーション（RSSS: Real Scale Social Simulation）の基盤の開発である．RSSSとは，エージェントベースのアプローチで実際の人口・世帯規模を再現した社会シミュレーションである．RSSSの実現は，実社会を想定したシミュレーションのシナリオ分析によって，エビデンスベースの政策判断（EBPM: Evidence Based Policy Making）をより強く支援する．本研究はRSSSの研究コミュニティの活性化に向けて，RSSSの基盤を構築し、その評価を行った．