複雑な社会の動きの完璧な予測や、瞬間的な社会の状態の正確な把握は、AIを用いても極めて困難である。一方で、生物や人間など多くのシステムは、動的かつ予測不能な局面において極めて柔軟に対処している。 本研究では、様々な生物や物体を模擬したソフトウェア（エージェント）を作成し、エージェントの自律行動や相互作用によって、社会に実在する問題や、現実では実現しにくい社会環境での生物の振る舞いなどを検証する。
ビル火災において死者や負傷者を削減するためには、火災に対する建物の防火・延焼防止対策が不可欠である。どのような防火・延焼防止対策が有効であるかを考える際に、火災時の避難者の行動を把握することが重要なカギになる。
ここでは、詳細な人の被害データが残るホテル火災を対象として、避難者も行動をマルチエージェントシミュレーションによって解析する。
実験では、死者が発生した場所や人数が、被害データと整合するような避難者の行動を解析することができており、ビル建設時の防火・延焼防止設備の設置に反映させることができる。
新型コロナ感染症の拡大前まで、海外からの観光客が著しく増加していた。多くの国の人々が集うことで、文化の違いによるトラブルの発生が懸念される。しかしながら、日本では警察官の人数が少なく、十分な治安維持に不安を抱える。
そこで、ロボットとドローンを用いた犯人追跡システムを提案し、有効性をマルチエージェントシミュレーションによって確認した。事件発生の早期発見のために、街に防犯パトロールのためのロボットを巡回させる。逃走犯がいた場合には、ロボットから発射したドローンによって追跡することで、警察官の負荷を軽減することができる。
近年、自動運転技術の進展により、完全な自動運転が近い将来実現できる可能性が高い。その過程で多くの検討すべ事項がある。
本テーマでは、半自動あるいは自動で運転しているトラックの隊列走行に、他車が割り込んできた場合を想定し、隊列走行車両の円滑な動きを明らかにすることが目的である。実車で行われている実験条件を反映させた上で、ネットワークでつながっていない自律的に走行する車が、自動運転に進むため問題点を明確化できることを期待している。
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