本研究では，金融シミュレーションモデルにおいてそのログ全体の集合をモデル構造に従った系統的なログクラスターに分解し，ログクラスターの性質を明らかにする．本研究で用いた手法は，これまでのログ全体のマクロな統計分析と一つのログをミクロレベルで記述・分析する方法の中間レベルでの分析手法として独自性を有する．本研究では，この手法を金融機関の連鎖的な破綻を扱った金融シミュレーションの既存研究の成果に適用し，ログに含まれるシミュレーション結果を複数のログクラスターに分解し，それぞれの結果の解釈を行った．

過去の株価データセットで, 取引コストを考慮しても超過収益が得られ手法が報告されているが, 用いられたデータは生き残りバイアスがかかっており, その時点で取引可能な全株式を対象にしたものではなかった. 我々は, 株価変動における特定の局面で, 一定期間のリスク(ボラティリティ・最大ドローダウン・移動平均乖離率)や「流動性」が, 株価変動に与える影響を米国の全株式(1985‾2017年,上場廃止銘柄も含んだ40,000銘柄強)および,生き残りバイアスのかかった日米の株式データ(1999‾2016年)を比較対象として検証した. 本研究では, テクニカル分析を用いて下落局面での株式購入タイミングを定義し, その後の価格変動をクロス・セクション・データとして分析し,興味深い知見を得たので報告する.

近年、機械学習のアルゴリズムが発達し、様々な分野において応用がなされている。資産運用分野においても、企業の業績予測、倒産予測などをはじめとし、数多くの応用事例が報告されている。このような中、本研究では、株式ポートフォリオ構築時における個別銘柄のスクリーニングへの応用を試みる。具体的には、TOPIXなどのインデックスに含まれる株式の中からポートフォリオに保有しない銘柄を機械学習を用いて分類し、優れたポートフォリオの構築を目的とする。本分析では、複数の機械学習手法を用いポートフォリオ構築し、それらポートフォリオの特性について分析を行う。

電力システム改革の取り組みが始まり、現在の電力市場は、翌日の電力を取引するスポット市場を中心に、時間前市場、先渡市場が存在している。このような中で、新たに電力先物市場が検討されている。これは、小売事業者、発電事業者、需要家などにとって、将来の価格を事前に確定し、 コスト変動リスクを回避する手段となることが期待されている。しかし現在、活発に取引が行われているのはスポット市場のみであり、電力先物市場の役割が不明のままでは、導入するメリットを活かすことができない。また、電力先物市場のリスク要因も事前に検証しておく必要がある。そこで、本研究では、電力先物市場を人工市場としてモデル化し、その挙動と影響を分析することで、スポット市場を含めた価格変動の予測とメカニズムを解明することを目的とする。

空港ターミナルや駅などの大型公共施設では，施設利用者が総合的に快適だと感じられるように，サインシステムが導入されている．動的視点から定量的にサインシステムを評価するシミュレーションシステムについては既存研究があるが，歩行者の歩行行動の特性を考慮したモデルが構築できていないため，設置方法によっては，サインシステムを評価することが十分にはできていない．本研究では，計画したサインシステムについて計画段階で定量的に評価できる，エージェントの情報探索行動と視野の関係を考慮したシミュレーションシステムの開発を行う．本シミュレーションにより，サインシステム設置方法の効果の違いをより明らかに表現することが可能になる．

本論文は、トラック運送市場における売り手と買い手の取引関係ネットワークを記述するモデルとして、BAモデルを応用することを提案する。本モデルにより、現実のトラック運送業界が持つ、取引ネットワークの重層構造と企業が小規模化する特徴を再現することができる。さらに本論文では、シェアリングエコノミー、取引適正化規制、等の日本が抱える物流クライシスを回避するためのいくつかの施策について、既存の取引関係ネットワークに与える影響と効果について、エージェントを用いてシミュレーションを行い、次世代の物流市場形成の条件を考察する。

近年、北米を中心としてフードテック系ビジネスへの関心が高まっている。同ビジネスにおいて技術の影響が大きい領域の一つとしてフードデリバリーサービス事業が挙げられる。本発表では、(1) 日本市場における同事業の可能性および課題、(2)事業遂行に必要となるシステム等についての整理を行い、更には同事業の経営環境の分析に関し、エージェント・ベース・モデルの応用可能性について検討を行うものである。

小売業の立地競争や製造業者の製品差別化による競争を扱う空間的競争モデルの研究では，線分市場における最小差別化原理を導出したHotellingのモデルを源流として，様々なモデル化と分析が行われてきた．本研究では，ゲーム的状況における最適化問題を解析的に解くというアプローチで行われてきた従来の空間的競争モデルの研究に対して，エージェントベースなモデル化とシミュレーションを導入することで，より複雑で多様な状況・現象を扱うことを目指す．今回の発表では，プロトタイプとして構築した空間的競争のマルチエージェントシミュレーションと，それを用いた今後の研究構想について紹介する．

プロジェクトマネジメントの分野では、PMOを持つ企業が多い。 PMOでは、プロジェクトの抱えているリスクをあぶりだすために、多くの資料をプロジェクトから受け取っている。しかし、そこから将来大きな問題に発展するリスクを見つけ出すことは容易ではない。理由は、プロジェクトからの情報を複合して理解し、軽微な兆候から早めにリスクを見つけ出すためには、長い経験が必要である。 プロジェクトではコンピューターを利用している。その利用に際して入出力される膨大なデーターから、複合的な視点を持ってリスクの兆候を見つけることは意味がある。それは、単に経験豊富なPMO要員を削減できるだけでなく、プロジェクト側がPMOに提出する資料作成に使う労力を削減できるなどのメリットがある。この発表では、人工知能をこの分野に利用する可能性・利点を追求する研究の構想を示す。

民間医療保険市場は，近年の消費者の選好や消費者を取り巻く環境の変化が大きく，具体的なマーケティング戦略が立てにくくなっている．本研究では，民間医療保険市場における医療保険加入行動に関するAgent-Based Modelを構築し，マーケティング戦略の立案に有効な知見を分析する．一般に保険加入行動モデルにおける情報伝播や購買行動を決定する確率パラメータは通常のマーケティング調査では設定が困難である．本研究では行動モデル内の確率パラメータ等について，アンケートデータに基づくBayesian Networkを用いる方法論を開発し，これを適用した．

近年、課題解決や商品開発のアイデアを社外に求める動きが広く見られるようになってきている。こうした取り組みはあるものの、アイデア創出を行う個人に対して、賞金をはじめとするインセンティブを付与することはあっても、アイデア創出自体をサポートする試みは少なく、アイデア創出は依然として個人の資質に依存する面が大きい。 本研究では、個人が抱える課題や環境に合わせて、アイデア創出をサポートする情報を動的に推薦するシステムについて検討し、試作したアイデア投稿サイトに実装した。アイデアの募集はクラウドソーシングを用いて行い、実装によって個人のアイデアの質が高まるか否かについて検討を行った。

日々発信されるニュースと株価、取引量の関係について、これまで多くの研究がなされている。その中で米国や日本の上場企業についての報告は数多くあるものの、韓国取引所の上場企業についての研究は限られている。また、多くの先行研究は日次単位での分析にとどまり、韓国市場について秒単位での分析を行った詳細な研究はこれまで報告されていない。そこで、本研究で韓国取引所の上場企業に関するニュースと、高頻度データを用いた株式変動の関係について分析し報告する。

地方の人口減少が進む中、都心では待機児童問題が発生し、人口の変化を的確に見据えた政策の重要性が高まっている。本研究では、人口が流入する大都市郊外の地区における流入人口に焦点を絞り、流入人口の属性を踏まえたミクロな人口動態をエージェントベースシミュレーション（ABS）によって表現する。ABSではGISを用いたメッシュ枠の人口増減や立地環境の要素をモデルに組み込み、比較的短期間かつ局所的に発生する人口増に地域や自治体が対応できるような分析を提案する。