SUMMARYセミナー概要
近年、都市計画や交通政策、災害対策などの分野で、根拠に基づく意思決定が求められています。こうした状況の中、シミュレーションは社会現象を可視化・分析し、施策の効果を事前に検証するための重要なツールとして注目されています。本セミナーでは、統計情報に基づいた合成人口データなどを活用し、人流・交通分野における社会シミュレーションの事例を中心に、S4 Simulation System の概要やアカデミック向けの導入ポイント（アカデミック専用ライセンスや大学生協経由での購入方法）をご紹介します。年度内の予算の活用や、学生研究へのシミュレータ導入を検討されている方に最適な内容です。
S4 Simulation System とは
現実世界の複雑な現象をコンピュータ上で再現し、施策の効果検証や効率化を図るための汎用シミュレーションパッケージです。グラフィカルなモデル作成、Pythonによるカスタマイズ、豊富な可視化機能、AIによる最適化、人流・交通シミュレーションなど、多様な分野に対応しています。
合成人口データ とは
大阪大学 村田 忠彦 教授が開発・提供されている、国勢調査や都道府県・市区町村・小地域単位の公開統計を基に、各地域の世帯構成を反映して全人口規模で作成した仮想の世帯データです。これにより、より現実に即したシミュレーションが可能となり、政策立案や研究において高い再現性・汎用性を実現します。合成人口データはどなたでも利用できます。
RECOMMENDこんな方におすすめ
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研究で使用するシミュレータの導入を検討している指導教員・学生の方
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マルチメソッド（エージェントベース・離散・連続）、地図連携、Python拡張など、S4 の特徴を知りたい方
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研究室や学部で、年度内の予算を活用して教育・研究環境を強化したい方
FEATURESセミナーでわかること
EVENT PROGRAM当日のプログラム
※ 新たに内容を追加させていただく可能性がございます
- プログラム１
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S4 Simulation System の概要紹介（対象範囲・主な機能）
- プログラム２
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社会シミュレーションの必要性と役割
- プログラム３
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合成人口データを用いたシミュレーション事例
- プログラム４
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人流・交通シミュレーションの事例紹介
- プログラム５
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アカデミック導入のポイント（専用ライセンス・教育利用支援など）
SPEAKERS登壇者情報
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株式会社NTTデータ数理システム
シミュレーション＆マイニング部嶋田 佳明
汎用数理計画パッケージ「Nuorium Optimizer」の開発およびコンサルティング業務に携わった後、データ分析業務に従事。現在は、シミュレーション技術を活用したコンサルティング業務を通して、社会課題やお客様のビジネス課題の解決を実現している。
SCHEDULE開催日程
- イベント名
- 複雑化する社会課題に S4 Simulation System で挑む ～社会シミュレーションを実現するシミュレータ～
- 開催場所
- ウェビナーにて開催します。参加方法は申し込みページでご確認いただけます。
FOLLOW UPイベント後は技術スタッフへの
直接のご相談も可能です
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イベントに参加したけど
よくわからない所があった
担当スタッフによる個別のフォローを行いますので、当社製品について不明な所があれば何でもお聞き下さい。
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自社の課題を解決するための
具体的な方法が知りたい
解決したい課題をお聞かせいただければ過去の解決事例や、ソリューション・最適なツールのご紹介が可能です。
※不要な営業・ご提案は行いませんのでご安心下さい。 -
この分野の知識が無い、
でも解決したい課題がある
どんなお悩みでもぜひ一度お聞かせ下さい。課題の棚卸しや解決に必要な技術のご説明など、お客様のお困りごとの解決の一助となる内容をお伝えします。
ABOUT USNTTデータ数理システムについて
NTTデータ数理システムってどんな会社？
NTTデータ数理システムは「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」をミッションとしている会社です。
1982年設立の会社で、大学で数学や物理を学んでも社会でその知識を発揮できる仕事ができないという人も多い時代から、数理科学的な知識を生かせる場を作りたいという理念で会社を発展させてきました。
ビッグデータブーム、AIブームを経て、今では機械学習を使うために数理科学的な素養のある人を雇いたいという会社も多くなりましたが、このような活動をしている会社としてはかなりの老舗です。
機械学習、統計解析、数理計画、シミュレーションなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。
NTTデータ数理システムの得意な領域
昨今は AI という言葉で様々な技術領域を包含した表現します。当社でもセミナー等では抽象的に AI という言葉を用いた説明を行っています。実際の当社の開発現場では、要素技術を大切にしており理論的背景をおさえ、新旧横断的に活用してお客様へ価値提供しています。
- 機械学習全般（Deep Learning／強化学習／各種モデル）
- データマイニング／テキストマイニング／統計解析
- 数理最適化（厳密解法／近似解法／動的計画法）
- シミュレーション（物理／エージェント／待ち行列など）
などを活用しています。