多様な環境・経済・社会問題のシナジー・トレードオフを考慮した意思決定手法の開発

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本研究は、多様な環境・経済・社会問題のシナジー・トレードオフ関係を考慮した意思決定を支援するため、統計的アルゴリズムによって、意思決定者とシステムが対話的に最適な実施目標を特定する仕組みを開発することにより、分野横断的な目標の同時達成が求められる多くの理念実現に資する技術的手法を提案することを目指すものである。研究の実施過程は主に、1)個々の目的指標（TF：Target Feature）を、施策の実施程度を表す実施指標（CF：Contributing Feature）で説明する個別モデルの構築過程と、2)複数のTFの許容基準が同時に満たされるようなCFの期待値をアルゴリズムが提示し、意思決定者がこれに基づき許容基準の再評価を行う対話的なアルゴリズムの構築過程とに分かれる。2022年度においては、2021年度から構築してきた個別モデルの一つである電力需要予測モデルの活用により、多様な共変量を調整したシミュレーションを行うことで、注目する複数の要因の交互作用がもたらす影響の検出を行った。結果、日々の通勤・通学などによる人流の多寡が電力需要に与える影響は気温に依存して異なることなどが示唆された。このことは、電力需要削減策としてのテレワークの実施は、特定の条件下に限って有効となる可能性を示している。こういった複数要因の交互作用の考慮は、本研究課題で引き続き取り組む、多様な個別モデルや意思決定支援アルゴリズムの構築、およびその解釈においても重要な観点だと考えられた。