未来共創のフロンティア - デジタル社会実験の可能性
2024.06.03

未来共創のフロンティア – デジタル社会実験の可能性


私たちの社会は複雑さを増し続けている。

人口構造の変化、気候変動、感染症の世界的流行など、従来の政策立案手法では対応が難しい課題が山積している中、デジタル技術の発展が新たな解決の扉を開こうとしている。

芝浦工業大学システム理工学部で後藤裕介准教授が研究するデジタル社会実験は、コンピューター上の仮想空間で社会現象をシミュレートし、新しい施策を試行する革新的な手法だ。

このインタビューでは、複雑化する社会が抱える諸問題に対し、デジタル社会実験が如何にして解決の手がかりとなるのかを探求する。

シミュレーションと可視化技術の進展、市民参加の手法、さらには社会実装に向けた取り組みなど、デジタル社会実験を通じた社会シミュレーションの現在と未来を多角的に検証し、テクノロジーと社会の未来について、新たな展望を切り開く。

後藤 裕介
インタビュイー
後藤 裕介氏
芝浦工業大学 システム理工学部
准教授
一般社団法人 ソサエタルデザイン研究所 所属


子どもの頃の「夢中」から芽生えた社会シミュレーションへの夢


芝浦工業大学 取材画像
―――まずは、研究領域について教えてください。

私たちが現在取り組んでいるのは、社会シミュレーションを活用した新しい方法論、つまりデジタル社会実験というコンセプトの推進です。

単に社会シミュレーションだけでは範囲が広すぎるため、今回は焦点を絞り、デジタル社会実験という新しい概念に注目して、ご説明します。

デジタル社会実験は、コンピューターで現実社会を模した仮想環境を作り出し、その中で新しい施策を試行錯誤することができる手法です。

例えば、中野駅周辺に新しい広場を設置する計画があるとします。
従来の社会実験では、実際に工事を行い、広場を造成する必要がありました。
この手法には、メリットとデメリットがあります。

メリットは、実際の社会での反応をしっかりと観測できる点です。一方のデメリットは、一つの実験デザインしか試せない点、あくまで現時点での評価にとどまり中長期的な分析ができない点、そして、実験を行うための期間とコストが膨大になる点です。

つまり、実際に物を作ったり人を雇ったりする必要があるため、多くの選択肢を検討するのが難しい状況でした。

そこでデジタル社会実験は、こうした課題を解決する方法として考案されました。

デジタル社会実験は、コンピューター上で仮想的な社会実験を行うことで、従来の社会実験の欠点を克服しようとするものです。コンピューター上なら、短期間で長期間にわたる複数のシナリオを低コストで試行できます。

具体的には、まずコンピューター上に現実社会を模した市民の行動モデルを再現します。

次に、ある施策を仮想空間に導入し、市民モデルがどう反応するかをシミュレーションします。

例えば、新しい駅を仮想空間に作れば、そこに市民の行動モデルなどを組み込み、新しい政策を仮想的に導入した際の影響を、様々なシナリオの下で検証することができます。

新しい交通インフラを整備した場合の交通渋滞への影響や、災害時の避難経路の適切性など、さまざまな観点から事前にシミュレーションが可能です。

ただし、デジタル社会実験は完全な解決策ではありません。シミュレーション結果をそのまま現実に当てはめるのは難しく、ある程度の誤差は避けられません。

そこで重要となるのが、シミュレーション後の市民に受け入れていただくというプロセスです。デジタル社会実験では、問題の定義から施策の発案、効果の予測、実現に向けた理解・納得を醸成するプロセスが重視されています。

このように、デジタル社会実験は単なる社会シミュレーションにとどまらず、シミュレーションと市民との合意形成を図るプロセスを組み合わせることで、新しい政策の立案と実現を、関係者を巻き込みながら支援する総合的な方法論です。

―――社会シミュレーションの分野に興味を持ったきっかけは何ですか?

私が社会シミュレーションに興味を持ったきっかけは、子供の頃にプレイしたゲームにあります。

私が子どもの頃、「SimCity」*というプレイヤーが市長となり、仮想都市を作り上げていくシミュレーションゲームが流行していました。

そのゲームでは、単純な発想では都市は成り立たず、さまざまな施設や人々の複雑な構造を理解し、適切にコントロールしていく必要がありました。

ある施策を行えば、思わぬ弊害が別の場所で起こるなど、試行錯誤を重ねなければならず、社会という複雑な対象をコントロールする難しさを実感しました。
しかし、そうした課題に立ち向かう過程がすごく面白く、当時私はそのゲームの面白さにすっかりはまってしまいました。

そんな経験から、大学3年生のときに研究室を選ぶ際、高橋真吾先生(当時早稲田大学理工学部経営システム工学)の研究室で社会の人間一人ひとりを計算機上で表現するエージェントベースシミュレーションの研究ができると知り、強い関心を持ちました。仮想の社会現象を計算機上でシミュレートできるこの手法に、「SimCity」で感じた面白さを重ね合わせて、是非とも学びたいと考えたのです。

卒業研究では、「経営」についての興味が強く、対象を企業などの組織と絞って研究しましたが、研究を進めるに従って、広い意味で「経営」が求められる「社会」のシミュレーションに興味が広がっていきました。

子どもの頃に夢中で取り組んだ経験が、社会シミュレーションの研究に携わるきっかけとなりました。

参照:SimCity™ Video Games - Official EA Site

芝浦工業大学 取材画像
―――現在進めているデジタル社会実験について、具体的な研究内容と目的を教えてください。

デジタル社会実験は、社会をより良くすることを最終目標に据え、コンピューター上での社会シミュレーションを活用する総合的な方法論です。

この手法には、二つの大きな特徴があります。

第一に、実際の現実世界での概念検証(Proof of Concept)とは異なり、仮想空間上で実験が行われる点です。

従来の概念検証では、検討中の施設や制度の一部を実際に導入し、その効果を確認するため、実施可能なシナリオが限定的でした。加えて、その評価はあくまで現時点での評価にとどまり、また、多大な時間とコストを要してしまいます。

一方、デジタル社会実験ではコンピューター上で仮想実験ができるため、現実的な費用の範囲内で複数のシナリオを中長期的な視点で検討することが可能となります。

第二の特徴は、問題の定義から、施策の発想、効果予測、そして実現に向けた市民の理解と納得の獲得に至るプロセス全体をカバーしている点です。

一般的なシミュレーション検討は、施策の効果予測の段階に重点が置かれがちですが、その結果を社会実装する際には、単なる結果提示に留まらず、変革の必要性について市民一人ひとりに自分ごととして納得していただく必要があります。

このように、施策の影響を受ける人々の視点と受容性を中心に据えた考え方を、私たちは「社会共創アプローチ」と呼んでいます。

現在私が取り組んでいる研究は、科学技術振興機構(JST)の研究開発事業である、「人間中心の社会共創デザインを可能とするデジタル社会実験の基盤技術の開発」です。

多くの研究者が自治体と協力しながら、社会共創アプローチの実現に不可欠な、社会シミュレーションの分析・可視化技術、市民参加型の共創モデリング手法、さまざまな社会制度を扱えるシミュレータの開発に取り組んでいます。

この研究の目標は、開発した手法を実際の社会実験に活用し、有効性を確認することです。デジタルでのシミュレーション結果を対話のための言語としても使い、市民の理解と合意を得ながら、新しい社会制度や施策を実現するプロセスを確立しようとしています。

従来のアプローチでは、「こうなるので、この対策を取りましょう」と結果のみを一方的に提示されがちでした。しかし、人々の生活に大きな影響を与える重要な意思決定には、社会の中での合意形成が不可欠です。
新型コロナウイルスの感染症対策などで経験したように、シミュレーション結果のみを根拠に政策を進めると、大きな反発を招くリスクがあります。

デジタル社会実験は、人と人とのコミュニケーションのデザインや、シミュレーション結果の効果的な可視化・体験の仕方、さらにはそれらを自分ごととして捉え行動変容につなげていくプロセスなど、ソフト面の技術も包括した体系となっています。

参照:プロジェクトHP 「人間中心の社会共創デザインを可能とするデジタル社会実験基盤技術の開発

デジタル社会実験の最前線 – 社会シミュレーションで人々の幸福を実現する


芝浦工業大学 取材画像
―――政策立案における社会シミュレーションの応用例を挙げていただけますか?

前述の「人間中心の社会共創デザインを可能とするデジタル社会実験の基盤技術の開発」事業では、健康で幸福な街づくり「健幸なまちづくり」を目指し、市民の健康増進施策、公共交通網の再編、施設の再配置など、様々な施策を組み合わせた際の複合的な効果について分析を行っています。

参照:「Smart Wellness City

これまで自治体では、それぞれ専門性を必要とする担当業務ごとの業務体制の影響で横断的な取り組みが困難なテーマでしたが、デジタル社会実験ではシミュレーションを活用することで、自治体全体のデジタルツインを作成し、複数の視点から施策効果を分析・評価することが可能になります。
このアプローチにより、相乗効果が期待できる有効で効率的な施策立案を実現しようとしているのです。

特に人口減少が深刻化する地方自治体においては、今後スマートシティ形成とコンパクトシティ化の両立、つまり「スマート・シュリンク」が求められており、限られた投資資源の中で最大の効果を上げる施策が必要不可欠となってきます。医療費やインフラコストを適切に抑制しながら、市民の幸福(ウェルビーイング)を維持・向上させるためには、デジタル社会実験によるシミュレーションが非常に有望な手段だと考えられています。

さらに、最近では国レベルでの制度設計支援にも取り組んでいます。例えば新型コロナウイルス感染症対策としての経済支援施策、児童手当の拡充、給付付き税額控除制度、高校の授業料無償化、高等教育の修学支援制度などについて、シミュレーションによる分析が行われています。

―――社会シミュレーションを用いることで見えてきた、従来の方法では把握しにくかった新たな知見はありますか?

従来では、社会シミュレーションというと、一般的には社会の現象とか事象を計算技術、コンピューター上で再現するという部分までしか含まれませんでした。

現在の社会シミュレーションにおいて、市民一人一人をそのまま表現できるエージェントベースシミュレーションおよび個体ベースシミュレーションと呼ばれる手法ができたのは、非常に画期的だと思います。

最大の特徴は、社会を構成する一人ひとりの市民を、属性やライフスタイルなどを含めて詳細にモデル化し、再現できる点にあります。社会現象の分析に必要な最大の解像度を持っているのです。

従来行われていた手法では、たとえば、将来の人口推計において、ある年齢の「人口」が数年後に何人になるか、という推計が良く用いられます。これは「人間の数」という集計された値で考える手法であり、従来のシミュレーションではこのような集計量ベースのシミュレーションが主流でした。しかし、従来の集計量ベースのシミュレーション手法では、システム全体としての動向は捉えられても、具体的に誰がどのような影響を受けるのかまでは分析できませんでした。
しかし、デジタル社会実験においては、市民一人ひとりがどのように影響を受けるかを明らかにすることが不可欠となります。

エージェントベースシミュレーションでは、個々人のレベルまで立ち入った人間中心の分析と議論が可能になります。したがって、人々の多様な立場に寄り添いながら、制度設計を検討したり、理解と共感に基づく意思決定や行動変容を促すことができます。

このようなミクロの視点から社会を分析し、政策立案へと活かしていくことが、デジタル社会実験の真骨頂であり、データ活用の発展により初めて実現可能になった手法です。

これにより、人に寄り添った制度設計や多様な立場へ理解・共感したうえでの意思決定・行動変容などが可能になると考えています。

―――技術的な挑戦や課題はどのようなものがありますか?

フロンティア領域なので、技術的な課題はたくさんあります。

まず一つ目は、シミュレーションするために必要なデータの整備です。
社会で収集されているさまざまなデータを、個人個人のレベルでうまく対応付けて使えるようにする融合技術が重要になってきます。国勢調査やアプリの利用履歴、位置情報など、既存のデータはたくさんありますが、それをどう一人の人間のデータとして合成していくかが課題なんです。

このデータ整備次第で、シミュレーションできる範囲が決まってくるので、非常にクリティカルな部分になります。

二つ目は、人間の行動ルールをどうモデル化するかというモデリング技術と、大規模なシミュレーションを実行するためのプラットフォーム技術の二つです。
人間の意思決定の仕方を、得られるデータからうまく作り上げるモデルを作る技術が必要ですし、日本の全人口1億2000万人分を一度にシミュレーションできる新しいアーキテクチャや、さまざまな問題設定に柔軟に対応できるモジュール化された実行環境の整備も重要な課題となります。

最後に三つ目は、社会の共創デザインを進めるためのコミュニケーション技術、いわゆる社会技術の部分です。
市民の方とのワークショップの設計や、納得感につながる仕掛けなど、モデル構築から代替案の選択・実現まで、各ステップで市民や利害関係者とうまく関わっていくにはどうすればいいかを検討する必要があります。

このように、現段階でのデジタル技術を用いた社会シミュレーションの研究課題は山積みだと思っています。

ベストプラクティスと教育でリテラシー向上を


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―――倫理的な側面で、社会シミュレーションを進める上で注意すべき点はありますか?

データの利用においては、プライバシーの問題が付きまといます。

社会シミュレーションではリアリティーのあるデータが必要になってきますが、個人が特定できてしまうと個人情報の問題に発展しかねません。例えば実在の人物の生活がそのままわかってしまうようなデータ合成だと、プライバシーに抵触します。

そこで重要になるのが、社会シミュレーションに対する考え方の転換です。
社会シミュレーションでは、現実をそのままを100%再現する必要はありません。私たちが知りたいのは、ある特徴を持った社会ではどんな可能性があるのか、ということです。現実にあり得る範囲内であれば、細かい部分まで完全に一致させる必要はないんです。

例えば、街の外れに住むご高齢者にどんな影響があるかを知りたければ、そこに実在する特定の個人がいるかどうかは重要ではありません。社会には不確実性がありますから、正確な予測はできませんし、社会で起こりうる可能性を把握することが大切です。

このときには、現実そのままのデータに基づくのみではなく、特性が同じ仮想的なデータでもっともらしさが担保されたうえでシミュレーションを行うというアプローチができれば、対象となる問題状況についての本質的な知見を得ることができるはずです.

―――社会シミュレーションの未来について、どのような発展を期待していますか?

社会シミュレーションというのは、まだ萌芽的な技術領域です。研究コミュニティもまだ小さくて、これからどんどん広がっていってほしいと思っています。

私の研究目標の一つですが、誰もが社会シミュレーションを気軽に適切に利用できる世界を実現できたらいいなと考えています。

例えば、新型コロナ対応の際に内閣府の感染症危機管理統括庁が立ち上げた「COVID-19 AI・シミュレーションプロジェクト」*がありました。あのように、政府の政策立案にシミュレーションの結果が活用されるケースが増えると嬉しいです。

社会シミュレーションというのは、皆さんの日々の生活に役立つツールになり得ると私は考えています。重要な意思決定をする際に、シミュレーションで事前に影響を確認できれば、より良い選択ができるはずです。そうすれば豊かな生活につながっていくと思うんです。

ですから、研究コミュニティを育てながら、社会シミュレーションを一般の方々に広く普及させていきたいですね。まだまだ道のりは遠いですが、そういった世界を目指して頑張っていきたいと思っています。

参照:「内閣官房新型コロナAIシミュレーションプロジェクトの経緯」北野 宏明氏

―――一般の人々や政策立案者に対して、社会シミュレーションの理解を深めるためにはどのようなアプローチが有効だと思いますか?

シミュレーションの普及には様々な取り組みが重要です。

一つは、自治体などでの実際の成功事例を積み重ねていくことです。ベストプラクティスとなる事例ができれば、他の自治体の関心も高まり、広がっていくと思います。

また、教育も重要で、教科書がなければ、大学レベルの人材は育成できません。私も2022年に「社会システムモデリング」*という書籍を出版しました。
少なくとも日本語ではこの分野を学ぶための教科書がなかったので、人材を育成するための書籍の出版なども積極的に行っています。

そして何より大切なのは、シミュレーションの適切な利用方法を一般の人々に理解してもらうことです。シミュレーションの結果を現実との違いに惑わされずに、その本来の目的や限界を捉えて活用する「リテラシー」が重要になってくるためです。

そのため、利用者向けのガイドラインを作成して普及させる取り組みも必要不可欠だと指摘されています。生成AIなどの新しい技術と同様に、シミュレーションの適切な活用方法をわかりやすく示すことで、一般への浸透が進むと考えています。

参照:高橋真吾・後藤裕介・大堀耕太郎「社会システムモデリング」共立出版,2022年

デジタル技術が拓く社会シミュレーションの新時代


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―――デジタル技術の進化が社会シミュレーションに与える影響について、どのように考えていますか?

社会シミュレーションを進める上で大きな後押しとなっているのが、データや計算能力の飛躍的な向上です。これまでデータが不足していた人流や経済活動に関しても、オープンデータの整備と計測技術の進歩によって利用可能になってきました。

また、かつては100人程度のエージェントしかシミュレートできなかったものが、計算機の能力向上により数万人規模の大規模なシミュレーションも可能になっています。

さらに、生成AIの台頭もシミュレーションの省力化・自動化を後押しするキーテクノロジーとなっています。モデリングや分析、結果の提示などの側面で、AIが人手を大幅に軽減してくれる可能性があります。

また社会シミュレーションとAIを組み合わせることで、個人の生活や社会の未来予測ができる時代も来るかもしれません。

一方で、社会がシミュレーションをどう活用していくのか、人間中心の視点から社会共創デザインをどう進めるのかという「方法論」については、技術だけでは解決できない課題が残されています。社会シミュレーションの本質的な価値を最大化するためには、この方法論に関する研究が極めて重要だと考えられます。

―――最後に、この研究分野に興味を持つ学生や若手研究者へのメッセージをお願いします。

デジタルツインという言葉は社会で広く知られるようになり、耳にしたことがある方も少なくないかもしれません。 人間の行動まで含めた社会全体のデジタルツインを作ることが、デジタル社会実験の基本的な考え方なのです。

例えば、単に現状の電力消費動向を可視化するだけでなく、料金制度を変更した際の人間の行動変化とその結果としての需要推移をシミュレーションできます。このように企業においても、新たなビジネス機会を発見できる有用な技術だと考えられています。

これまでにはできなかったデータの利用と人間行動の推定技術が進歩した今、シミュレーションを活用することで、より精度の高い政策効果の予測が可能になってきました。
そしてその結果を、課題解決や社会変革に生かしていくことを目指す研究が行われています。

私が高校生の頃夢中になったSimCityのような世界が、今やゲームを超えたリアリティを持って実現できる時代になりました。
大学生の頃は想像もつかなかった規模のシミュレーションが、実際の政策決定にも活用され始めています。
一方で課題も多く残されており、デジタル社会実験の分野はまさにチャレンジングでやりがいのある研究領域なのです。

デジタル社会実験はますます可能性が広がる領域であり、工学や社会科学の分野に興味のある皆さんにぜひ挑戦していただきたいと思います。

新井那知
ライター
So-gúd編集部
新井 那知
埼玉県・熊谷市出身。渋谷の某ITベンチャーに就職後、2016年にフリーランスライターとして独立。独立後は、アパレル、音楽媒体、求人媒体、専門誌での取材やコラム作成を担当する。海外で実績を積むために訪れたニューヨークで、なぜかカレー屋を開店することに—-帰国後は、クライアントワークを通してライターとして日々取材や編集、執筆を担当する。料理と犬、最近目覚めたカポエイラが好き(足技の特訓中)。
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