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Game-Based Situation Prototyping for Agent-Based Modeling

Dcd6ae6de2452585b6d18137a4e1cd97?s=47 m-miura.jp
September 28, 2018
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Game-Based Situation Prototyping for Agent-Based Modeling

ゲームデザインプロセスの応?によるエージェントベースモデリングのための対話?法の開発
2018.09.28 中?隼雄科学技術?化財団研究成果発表会
プレゼン動画:https://www.youtube.com/watch?v=4R3EpQkwHY8
GBSPページ:https://r.m-miura.jp/gbsp/

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m-miura.jp

September 28, 2018
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  1. ゲームデザインプロセスの応⽤による エージェントベースモデリングのため の対話⼿法の開発 ⿃取⼤学⼯学研究科機械宇宙⼯学専攻 助教 三浦 政司 https://m-miura.jp/ 2018.09.28 中⼭隼雄科学技術⽂化財団

    研究成果発表会
  2. Abstract ゲームとエージェントベースモデルの類似性に 着⽬し,「⼀緒にゲームをつくる」を通して ⾮専⾨家らと協働で社会モデリングを⾏うため の対話⼿法を構築した.

  3. ⾃⼰紹介とキッカケ ⽬的とアプローチ 提案⼿法「GBSP」 実践例 紹介できなかったこと 今後の展望 Contents

  4. ⾃⼰紹介とキッカケ ⽬的とアプローチ 提案⼿法「GBSP」について 実践例︓研究&教育&対話 紹介しきれなかったこと 今後の展望

  5. 研究・教育活動 ⾶翔体の誘導・制御 システム設計プロセス PBL型の⼯学教育 社会シミュレーション 分散協調制御

  6. きっかけ① 分散協調制御の研究でABM

  7. きっかけ② 宇宙開発体験ゲームの開発

  8. きっかけ③ システム設計プロセスの⽀援

  9. 「ゲーム」を活用することで、 いろいろな立場の人が参加する形で エージェントモデルをつくれるのでは?

  10. GBSP: Game-Based Situation Prototyping (ゲームに基づく状況プロトタイピング)

  11. ⾃⼰紹介とキッカケ ⽬的とアプローチ 提案⼿法「GBSP」 実践例︓研究&教育&対話 紹介しきれなかったこと 今後の展望

  12. ABM: Agent-Based Modeling 現象を多数のエージェントの集合とその相互作 ⽤で記述する⼿法 定められたルールに従い⾃律的に ⾏動・意思決定・学習などを⾏う

  13. ABMを⽤いたシミュレーション (MAS: Multi-Agent Simulation) ⼩⿂ 近くのサメから逃げる サメ 近くの⼩⿂を追いかける 近くのサメから逃げる 500

    10 サメ・⼩⿂モデル 500 10 3 97 +視⼒アップ 創発現象 個々のエージェントモデルからは導き 出せない全体の特徴的な振る舞い
  14. ABM/MASの活⽤  ⽣物,⽣態系などの振る舞いの解明・予測  分散協調システムの設計・解析 ⾃然科学・⼯学分野  複雑な社会現象の解明  社会現象の予測

     新しい社会システムの設計 <従来の社会研究>  事例分析  統計分析・数理モデル 社会科学分野 計算機の発展に伴い ABM/MASが注⽬を集める
  15. ⽬的︓ABM/MASに関して…    より幅広い分野における社会応⽤の実現 細分化・具体化されたニーズ(特定の地 域・組織・環境など)への対応 妥当性・有⽤性が⾼く,効率的なモデリン グ⼿法の実現

  16. アプローチ 研究者 異分野専⾨家 実務家 当事者(⾮専⾨家)  異なる専⾨性を持つ研究者との連携  実務家・当事者(⾮専⾨家)との連携 

    対話を通して経験値・暗黙知を抽出
  17. 提案︓⼀緒にゲームをつくる 実務家(例︓教師) 研究者 アルゴリズム化 されたモデル 経験によって 得られたモデル ゲームをつくる ≒ ABMを⾏う

  18. ゲーム ≒ エージェントモデル ゲーム  エージェントは与えられたルールに 従って⾏動する  エージェントは⼈や組織など,意思決 定主体のモデル

     エージェント同⼠が相互作⽤する  エージェントと環境が相互作⽤する  エージェントや環境が持つパラメータ が変化する  ルールに従って進⾏していく  プレイヤーは状況に応じて意思決定する  プレイヤー同⼠が相互作⽤する  プレイヤーとゲームシステムが相互作⽤ する  プレイヤーやゲームシステムが持つリ ソース(パラメータ)が変化する エージェントベースモデル
  19. ⾃⼰紹介とキッカケ ⽬的とアプローチ 提案⼿法「GBSP」 実践例︓研究&教育&対話 紹介しきれなかったこと 今後の展望

  20. 提案⼿法︓GBSP ① ② ③④ Game-Based Situation Prototyping ゲームデザインにおけるペーパープロト の⼿法を応⽤ ①②

    簡易材料をつかって状況を可視化 ③④ ゲームルールを構築してテストプレイ
  21. (ペーパー)プロトタイピング Image from: http://gnarlyroot.com/ 宇宙開発を題材としたボードゲーム 加⼯が容易な簡易材料を⽤いて,設計物の 形状,機能,使⽤⽅法などをイメージする ための粗い試作を素早くつくる⼿法  素早く可視化,その場で修正

     設計プロセスの早い段階でフィードバック を取得
  22. GBSPの具体的な⼿順 ① 着⽬する現象の舞台となる環境と,登場するエージェントを 紙,スチレンボード,ポーントークン,チップトークンなど をつかって机上に配置する ② エージェントや環境が持つパラメータを,チップトークンや ブロックトークンなどを使って配置し,相互作⽤やパラメー タ変化移動についてカード等を⽤いて記述する ③

    ボードゲームを想定して,⾏動や処理の順序,意思決定が必 要な箇所とタイミングなどを確認し,ルール化・⼿順化する ④ 組み⽴てたルールと⼿順に従って簡易的なゲームプレイを⾏ い,細部を確認・修正していく ① ② ③④
  23. チュートリアル資料&テクニック集

  24. プロトタイピングツール ポーン(⼈型)トークン キューブトークン 円形トークン ダイス 板型トークン

  25. プロトタイピングツール ホワイトボードシート マネーチップ ブランクカード ひも

  26. None
  27. 期待される効果① 「ゲームをつくろう」という形をとることで ⾮専⾨家,実務家,異分野の専⾨家らと 協働でモデリングを⾏うことができる  複合的な観点からのモデリング  暗黙知・経験知の活⽤  細分化・具体化されたニーズへの対応

    ⾮専⾨家や初学者でもモデリングを ⾏うことができる  教育への活⽤  より幅広い分野への応⽤
  28. 期待される効果② アウトプットがゲーム(のプロトタイプ)で あることによって 試⾏,確認(おさらい)が的確にできる 別の時間,メンバー,場所においてモデ リング結果を再現できる シミュレーションコーディングまたはフ ローチャート記述等への接続性が⾼い

  29. 提案⼿法の位置づけ① 利害関係者を集めて対話・議論しながら 定性モデルを構築するプロセス  グループ・モデル・ビルディング(Vennix1996)  コンパニオン・モデリング(Étienne2014) 提案⼿法(GBSP)の特徴  ゲームデザインプロセスに着⽬

     ペーパープロトタイピングによって可視化 しながら議論
  30. 提案⼿法の位置づけ② ゲーミング・ シミュレーション GBSP  総説記事︓⽯⽥2007  実践例︓Bousquet2002, ⿃居2004 

    MAゲーミング(菱⼭2014)  ゲームのロールプレイ性 に着⽬  ゲームの⼿続き的な側⾯ に着⽬  ステークホルダはゲーム プレイヤとして参加  ステークホルダはゲームの 作り⼿として参加  ステークホルダが参加する 前の段階で,ルールやメカ ニクスが構築されている  ステークホルダと⼀緒に ルールやメカニクスを構築 →⽬的設定や課題抽出の 段階から協働が可能に
  31. ⾃⼰紹介とキッカケ ⽬的とアプローチ 提案⼿法「GBSP」 実践例︓研究&教育&対話 紹介しきれなかったこと 今後の展望

  32. ABMを伴う研究活動での実践例 ①学際研究のチームビルディング (⿃取⼤学産学連携部⾨ 前波教授との協⼒) ②⽣態系サービスと環境税の設計 (⻑崎⼤学 環境科学部 太⽥准教授との協⼒) ③協働学習おける情報交換プロセス (⿃取⼤学

    教育センター 桐⼭准教授との協⼒)
  33. 実践例① 学際研究チームの形成

  34. 実践例① 学際研究チームの形成

  35. 実践例① 学際研究チームの形成 部局 研究課題 研究者 CD

  36. 実践例② ⽣態系サービスと環境税

  37. 実践例② ⽣態系サービスと環境税 上流域(⽣態系) 下流域(受益者居住地)

  38. 実践例③ 協働学習における情報交換

  39. 実践例③ 協働学習における情報交換 表現空間(近いほどレポート内容を理解しやすい) 学習者の情報交換ネットワーク

  40. 教育・対話における実践例 ④教養教育での活⽤︓初学者によるABM ⑤⿃取駅周辺将来ビジョンに関する議論 (⿃取市中⼼市街地活性化協議会との協⼒) ⑥新規ビジネスモデル構築に関する議論 (株式会社中海テレビ放送との協⼒)

  41. 実践例④ 教育での活⽤ 教養ゼミ「現代社会をシミュレーションする」  対象︓全学共通,1〜2年⽣  単位数︓90分 × 16コマ,2単位 

    受講⽣グループがABM/MASに取り組むPBL形式
  42. 授業の流れ Week Activities 1 ガイダンス 2 議論①︓複雑系とは何か︖ 3 artisocチュートリアル① 4

    議論②︓様々な創発現象 5 artisocチュートリアル② 6 議論③︓MASの意義 7 artisocチュートリアル③ 8 テーマ設定 9~15 グループ活動によるMAS構築 16 プレゼンテーション ここに GBSP
  43. 授業の様⼦(1) アイデア出し(ブレスト) アイデアスケッチ ▪どんな社会現象をモデリングしてみたいか︖

  44. 授業の様⼦(2)

  45. 授業の様⼦(3)

  46. 受講⽣によるMASの例 林業 遊園地の⾏列 サークルの勧誘

  47. GBSP導⼊による効果  曖昧な議論とモデル記述  場合分けの漏れ  相互作⽤に⽬が向かない  フローチャートの記述に ⼿こずる

     コーディングをはじめて からの⼿戻り H25, H26の授業 H28, H29の授業 (with GBSP)  GBSPで確認しながら  場合分け漏れ少なく  相互作⽤を意識  フローチャートの 記述がスムーズに  コーディング段階か らの⼿戻り少なく
  48. GBSP not only for ABM  社会現象,サービス,組織など,様々 な状況を可視化しながら議論できる  素早く状況をプロトタイピングできる

    ので,修正・仮定・分岐・フィード バックを⾏いやすい  ゲームとして構築することで再現, 伝達,試⾏,モデル化を容易にする
  49. <第1回> 何について 議論するか︖ <第2回> 現状の状況や 課題はどうか︖ <第3回> 将来はどう あるべきか︖ 実践例⑤

    議論,合意形成のツールとして ⿃取駅周辺地域活性化に関する議論に導⼊ ⾏政,鉄道会社,駅ビルオーナー,周辺企業, 周辺住⺠など,多様なステークホルダが参加 GBSPを使って可視化しながら議論
  50. 第2回の議論結果を整理したもの=第3回の開始時のモデル

  51. 実践例⑥ ビジネスモデルの理解・議論 株式会社中海テレビおよび関連会社の社員が参加 現状の電⼒⼩売事業の全体像理解と, 新規ビジネスのアイデア出しにGBSPを活⽤ ワークショップの成果を経営層に説明する際もGBSP

  52. ⾃⼰紹介とキッカケ ⽬的とアプローチ 提案⼿法「GBSP」 実践例︓研究&教育&対話 紹介しきれなかったこと 今後の展望

  53. 紹介しきれなかったこと GBSPの詳細な⼿順 チュートリアル,テクニック集 GBSPの結果として得られたモデルの詳細 GBSPの次のステップ その他の実践事例 有効性評価の試み 研究発表実績 etc...

  54. http://m-miura.jp/gbsp

  55. 今後の展望  有効性の評価  誰でもGBSPができるようにする  GBSPからシミュレーション構築まで の⼿順をプロトコル化 (GBSP2MASダイアグラムを開発中) 

    応⽤先の開拓と実践例の積み上げ