認知言語学的手法を応用した英語前置詞教材の開発
英語習得において、しばしば躓きの原因となる多義語の前置詞であり、また認知言語学における多義語研究が前置詞に関して最も進んでいることから、認知言語学の知見を生かした中学生向けオンライン教材『アニメで学ぶ 英語前置詞ネットワーク辞典』を開発した。認知言語学で言う「スキーマ図」のアニメ化がポイントである。
近年，豪雨災害や地震災害が連続し，巨大地震の可能性が高まっていますが，対象地域から来街者全員が円滑に避難を完了できるかについては，個人ではなく，群集としての避難行動を把握する必要があります。本研究室では，マルチエージェント・システムを用いてシミュレーションを行い，複数の避難誘導案や施設整備案を比較・評価し，対象地域の避難完了時間や避難者で混雑する場所を把握することで，防災・減災メニューを検討できるようなパッケージの構築をしています。
円滑に避難はできるのか
大都市の都心部には大規模な地下街が存在し，地下鉄駅，大規模な商業施設などと相互に接続しています。巨大地震の津波などの対策は講じられてきていますが，地下街の浸水時の避難では，地上の状況によって使える避難口や避難経路が変わることや，階段での待ち行列や非常口への迷いを考慮する必要があり，避難先まで円滑な避難できるか危惧されます。
マルチエージェント・シミュレーションとは
マルチエージェント・シミュレーションは，主体や組織をエージェントとして自律的に行動できるようにモデル化し，エージェントのインタラクションの連鎖を表現するシミュレーションです。例えば，地下街来街者をエージェントとして設定し，来街者（群衆）全体の地下街での避難行動をシミュレーションすることができます。なお，構築するモデルに，来街者自身が決めた当初の避難施設に避難できない場合の混乱や階段の待ち行列をとりいれることもできますし，避難者で混雑する階段や避難時間の遅れを把握することもできます。
予測精度を高めるために
シミュレーションでは，エージェントに与える行動ルールなど設定する条件によって結果が変わります。このため，シミュレーションに用いる来街者数，歩行速度，地理的条件といった観測してわかる変数は，対象地域で現地調査を行った結果を用いた方が，うまくモデル化でき，予測精度は高まります。
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