ABSTRACT. 潜伏期間などの感染症が持つ特徴が感染者数推移といった結果にどう影響するかを定量的に分析する．しかし，感染症の持つ特徴は無症状の割合や，感染性期間など非常に多い．これらの特徴の組み合わせを考慮すると，実験回数は膨大になる．そこで，実験を効率的に行うため実験計画法の手法を用いてシミュレーションを行い，結果を分析する．

ABSTRACT. 人々の日常生活の移動を担う地域公共交通は、厳しい経営環境にあり、規模が縮小している。特に需要の小さい地域では、自治体が介入することで、人々の足の維持を試みている。しかし、財政面や、技術面に課題を抱えている。財政基盤の悪化は持続的な支援を困難にし、また、長らく民間が事業運営を担ってきたため、自治体に人材や知見が不足している。近年の、公共交通の手段の増加は、より地域公共交通網の構築を難しいものにしている。 地域に即し、持続的な地域公共交通網を構築するためには、各手段の効果とコストを比較し検討する必要がある。しかし、公共交通の実験的な運行は、社会的影響並びに費用が大きい。そこで、本研究では、シミュレーション技術を活用し、該当地域を仮想都市として再現することで、疑似的な事件的な運行を可能とする。この効果検証により、地域に与える影響を明らかにし、地域に即した地域公共交通網の構築を支援する。

ABSTRACT. 技術職などのホワイトカラーの仕事では労働時間と成果が比例しないため正答かつ客観的に仕事のパフォーマンスを評価する方法などが課題として挙げられている．そこで優秀な人材の行動特性である「コンピテンシー」を用いた評価に注目が集まっている．しかし企業への聞き取りからコンピテンシーを設定できたとしても評価関係者から漏れなく意見を取り込むこと，評価関係者がそれぞれの立場を把握することは難しく，被評価者が納得できない評価となってしまうことがあるという課題があることもわかっている．よって本研究では，これらの課題解決に向けて生成型AIや合意形成機会を増加させるための過程を取り入れた行動様式作成手法の提案を行う．

ABSTRACT. 日本の物流業界では労働力不足が深刻であり、特にドライバーの労働環境が過酷である．物流需要が増える一方で供給が追いつかず，労働環境の悪化が進んでいる．働き方改革関連法による制限も物流危機を招く懸念があるが，限られた人材の適切な労働環境を確保しつつ，労働力不足に対処する必要がある．

ABSTRACT. 近年新型コロナウイルス感染症の対策として、政府による外出の自粛要請や、企業のテレワークなどが実施されてきた。その結果、歩行量、運動量が減少し、心理的な不安を感じ、体調が悪化した傾向にある人々が一定数存在していた。先行研究では交通手段によって歩数が変化することが報告されており、交通と街づくりの観点からより健康を伸ばす施策を提案できる可能性が考えられる。以上から、本研究では都市構造や施策によって複数シナリオを用意し、人々の交通手段の利用の変化がもたらす健康状態への影響を、エージェントベースモデルを用いたシミュレーションによって推計する。

ABSTRACT. 近年の路線バス事業の撤退に伴い，デマンドバスの導入数が増加している．しかし，デマンドバスは採算性が取れずに赤字となる自治体が多い．このことから，デマンドバスで採算性を取ることが課題として挙げられる．そのため，本研究ではデマンドバスのシミュレーションをすることで，デマンドバスの採算性を検討する．デマンドバスでは，乗降候補地の有無，既定路線の有無，乗車人数の上限などにより運行形態が変わるため，運行形態を変化させながらシミュレーションを行う．その結果を用いて，運行形態の違いによる採算性を比較し検討することで，デマンドバスを導入する際の判断材料を提供することを目標とする．

ABSTRACT. 生活習慣病の発症の予防に運動の習慣化は効果的である．日常生活の中で階段を昇ることは性別，年齢問わず適用できるものであり，比較的強度が強いものである．その中でメッセージバナーを用いて階段使用を促した，兵庫県姫路市内の駅構内のナッジ事例をランドスケープ理論におけるエネルギー関数を用いたナッジモデルで表現し，デジタル社会実験を行う．

ABSTRACT. AIの飛躍的な進化によって，人間が行ってきた様々な仕事を補完・代替することが可能となった．現代において，特に生成AIと呼ばれる種類のAIは，文章や画像を生成する能力を持つことから，クリエイティブな分野においても活用され始めており，社会に大きな影響を与えている．一方で日本国内では，IT人材不足が深刻化しており，少子高齢化も相まって今後さらなる労働力不足が懸念される．本研究では生成AIがもたらすIT人材不足への影響を明らかにすることを目的とする．生成AIを活用することで、どのような仕事を補完することが可能なのか、もしくは補完できる労働人口数や特徴を明らかにする。この研究によって，企業や政府の生成AIを利活用を推進する一つの指針となることを期待する．

ABSTRACT. 日本において都道府県を跨ぐ公共交通手段は，主に鉄道，航空，バスが挙げられ，このうち一部では赤字経営が問題となっている． 2018年度，収支を公開している全国40の地方管理空港のうち39空港において航空系事業経常損益がマイナスであったほか，同年，全国240の乗合バス事業者のうち71.2%が赤字となっている．さらに，人口減少やオンライン会議浸透による出張需要低下などの社会変化により，今後長距離移動需要が低迷し，長距離交通インフラの経営は厳しくなる可能性がある．よって，複数の交通機関を一体的に捉えた上，交通インフラの今後のあり方について検討する必要がある．本研究では将来の各公共交通の需要予測を行った上，各公共交通の役割や影響を踏まえ，インフラの縮小や撤退などの方策について検討する．

ABSTRACT. 空港の旅客ターミナルや駅，ショッピングモールなどの大型公共施設では，施設利用者が快適に移動できるようにサインシステムが導入されている． 先行研究では，歩行者が複数あるサインから表現様式を考慮して 1 つのサインを選択する行動に注目し，誘目度という指標を提案している．しかし，シナリオ分析によってモデルの有効性を確認しているものの，効用関数は抽象的なものとなっている．本研究では，利用者属性による個別の特性を考慮したモデル，シミュレーションを構築し，その妥当性について評価することを目的としている．

ABSTRACT. 地球温暖化対策として電気自動車(EV)の導入が推奨されている．現在,欧米をはじめとした各国が,ガソリン車からEVへとシフトしており,それにともないEV充電インフラも急速に普及している.日本においても，2035年に自動車の新車購入の電動車の割合を100％,EV・PHEVを20～30%にすることを目標としている．しかしながら，EVの充電インフラの整備が追い付いていないことからEVの購入を敬遠する人々もいる．また普及した場合にも充電スポットの不足が予想される．そこで本研究では，EV充電スポットの混雑を考慮したシミュレーションを用いて，人々の意思決定に即したEV充電スポットの最適配置を検討することを目的とする.

ABSTRACT. 本研究では，ペルソナ法と顧客・元帳・合成人口データを用いた商圏分析を行うことで，宅配クリーニングのターゲット・マーケティング支援方法の開発を試みる．スーパーマーケットを対象とした先行研究では，購買時刻，品目や金額に注目して顧客の分類や購買行動の予測を行った．しかし宅配クリーニングにおいて購買時刻，預け衣服の種類や金額だけで顧客を分類し，ターゲットの属性を予測することは難しい．そこで本研究では顧客・元帳データを活用して優良顧客を選定し，ペルソナ法を用いてターゲットの属性や世帯構成を予測する．そして合成人口データを用いて，予測されたターゲットの属性や世帯構成に類似する人々が集まる地域を推測することで宅配クリーニングのマーケティング支援方法の開発を試みる．

ABSTRACT. 近年の日本において非正規雇用の増加が顕著であり，その影響が議論されています．本研究では，厚生労働省の労働力人口データをもとに，エージェントベースシミュレーションを行い，非正規雇用の将来的な影響を都道府県別，産業別に予測します．労働市場の動向や企業の景気変動を考慮し，非正規雇用の数値的な予測と，その生産性や企業利益への影響について分析します．これにより，非正規雇用の在り方と社会への影響に関する新たな知見を提供し，戦略的な人材マネジメントの展望を示唆します．この研究は労働市場における未来の展望を洞察する一助となることが期待されます．

ABSTRACT. スマホゲームの普及に伴い過度な課金をめぐるトラブルが増加しており、平成28年には消費者委員会からスマホゲームに関する消費者問題についての意見が出されている。そこで過度な課金を抑制するような環境やゲームシステムの構築のために、どのような環境や消費者、ゲームシステムで課金しやすいのか、外的要因、内的要因、ゲーム要因の３つに分けて大学生を対象としたアンケート調査を行い、データ分析を行う。外的要因では周囲に課金している人の有無や比率、内的要因では消費者の心理的特性やパーソナル特性、ゲーム要因では課金システムを含むゲームシステムなどを考察する。

ABSTRACT. 現在国は環境保護，健康促進などの観点から自転車の活用を推進している．中でも自転車を持たずともユーザー登録のみで利用可能なシェアサイクルに注目が集まっている．しかし，シェアサイクルの現状として，利用したい場所に自転車がないことや返却したい場所に空きがないことが問題となっている．これらを解決するためには自転車の動きについて分析が必要である．そこで本研究では，ある時刻において1台1台の自転車がどのステーションに存在しているか，ステーション外で利用されているかの推定を試みる．利用するデータとして，OD(Origin-Destination)データは公開されていないため，データ取得時のステーションの利用状況が含まれるGBFS(General Bikeshare Feed Specification)を用いる．

ABSTRACT. イノベーションのジレンマは、既存企業が破壊的イノベーションに取り組むポテンシャルがあったにもかかわらず、その優れた経営能力により既存顧客に向けた持続的イノベーションを追求してしまい、新規参入企業にシェアを奪われてしまう現象である。また、イノベーションのジレンマ現象への対策としては、クリステンセンによって独立組織の生成が提唱されている。しかし実際には様々な業界で統一された有効な対策は無く、業界ごとに多様な対策が導入されている。本研究では各業界におけるイノベーションのジレンマへの有効な対策を検討する。

ABSTRACT. 新型コロナウイルス感染症に対しては流行防止のための様々な施策が実施されてきた．施策の効果を定量的に評価する手法として，因果推論がある．しかし，実社会で因果推論を用いて分析を行うには，必要なデータを集める際にいくつかの課題が存在する．そこで，社会シミュレーションと因果推論を組み合わせることで課題に対処し，有効性の高い施策の効果分析の方法論を検討する．本研究では，ABSによって得られるデータを利用して因果構造の分析と因果推論を行い，流行防止対策の効果検証と定量的評価を行う．また，一連の手法を，政策などの意思決定支援のためのフレームワークとして提案することを目的とする．

ABSTRACT. 2016年パリ協定を踏まえ, 日本でも2050年までにカーボンニュートラル, 2030年度までに温室効果ガス46％削減(2013年比)という目標が設定されている. また, 近年化石燃料の高騰や非常時の火力発電所の稼働停止, 気温変動による冷暖房需要の急増など様々な原因から影響する電力需要逼迫が問題視されており, 電力インフラの大幅な改善が必要とされている.本研究では, 電力需要の変化に影響する人々の生活に伴う電力消費, 天候などの外部環境を考慮した民生部門におけるエネルギー需給のシミュレーションモデルを構築する.安定供給できる電力インフラの在り方や温室効果ガス削減のための施策を検討できるようなモデルを構築することを目的とする.本稿では, アブストラクトモデルの構築を行った.

ABSTRACT. 社会保障費の増加といった社会背景を見据え，国や自治体，健保組合等では予防による健康寿命の延伸を目指した取り組みを実施している．しかし効果は限定的であり明確な医療費の適正化につながっていない．効果が限定的となる要因は，国民の7割を占める健康無関心層の存在にあるとみられている．この健康無関心層の行動変容に向けた取り組みとして，保険者を中心に，インセンティブ事業，ゲーミフィケーションの導入等様々な取り組みが行われているが，7割の無関心層には伝わっていない可能性が示されており，健康無関心層の行動変容に対する効果的な介入手法を解明する必要がある．本研究では，健康無関心層に着目し行動変容を促すためのナッジ理論をネットワークを用いて説明する．

ABSTRACT. 現代の居住地選択ではテレワークの実施によって通勤の回数が減少し,勤務先よりも各々の生活に必要な施設の立地の優先度が上がる現象が起こり得る.本研究では静岡県静岡市を対象として,居住地選択の予測のために小地域ごとの施設の充実度を位置情報から生成した圏域のカバー面積から分析した.その結果,都市機能が集中するJR静岡駅の周辺ほど施設の充実度が高く,人口密度や家賃相場とも正の相関があることが本研究の分析手法からも明らかとなった.

ABSTRACT. 「探究学習」をはじめとする経験を主軸にした学習は、平成30年度の学習指導要領改訂に伴い注目を集め、理数教育やSTEAM教育の手段として実践される例が増えている。しかし、学校教員の負担増や低学年での実施難易度高さらから、手法としての理想と現実の乖離が生まれている。 本研究では、大学で用いられている「Project based learning」や「アクティブラーニング」の手法を適用し、実用的なカリキュラムを開発する。教え合いを創発させることで低学年の参画難易度を抑え、初等教育から高等教育を連携させる多世代連携課題解決型学習を提唱し、教育の質向上と連携を強化することを検証する。

ABSTRACT. まちづくり施策を評価する際に，社会シミュレーションにより行うことが試みられている．近年モデリングの過程やシミュレーション結果のフィードバックに多様なステークホルダーを巻き込むことが求められている．本研究では，GSにより被験者がABMを体感し，モデルを理解し，シミュレーション結果に納得感を得るための方法を構築する．

ABSTRACT. 本研究では，製パン企業の工場出荷データを用いてパン商品を推薦するシステム開発のため既存の推薦システムを応用して潜在売行予測の研究を行う．製パンは多種多様な商品が取り扱われているため，購買が似ているユーザーを参考にする一般的な推薦システムである協調フィルタリングでは，多種多様なパン商品を単品で推薦するのは難しい．そこで，本研究では商品に対して出荷パターンという潜在的類似性を考慮したクラスタリングを行い商品の種類数を減らすことで，出荷数量を評価値とした既存の推薦手法による潜在的な売行を予測し，商品集約の効果について分析する．

ABSTRACT. 組織学習において，組織のダブルループ学習がある．組織の変革の重要な要素とされている一方で，組織内で確認することは困難かつ現状行われている組織の学習施策とダブルループ学習の因果関係が明確ではない．そこで集合知の枠組みを使うことにより，組織の学習施策と組織パフォーマンスの因果関係を明確にしダブルループ学習を促進させる集合知の有用性について検証する．