GCRI · システム科学とモデル化
エージェント・ベース・モデルと複雑系モデル
Agent-based models represent many individual actors, such as households, firms, vehicles or cells, following rules and interacting, so that system patterns emerge from the bottom up. They suit questions where heterogeneity, adaptation and interaction matter, and they are hard to validate. This page sets out how agent-based and complexity models are built, documented and tested, and what evidence serves the institutions that use them.
Agent-based and complexity models on the record.
Agent-based and complexity models: how the risk develops.
社会技術 システム. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Heterogeneity matters
Agents differ in resources, behaviour and location. Averages can hide the variation that drives outcomes such as who is harmed by a shock.
Adaptation changes the system
Agents respond to each other and to policy, so the system changes as it is studied, which equation-based models may miss.
Emergence can surprise
Simple rules can produce unexpected collective patterns, such as tipping points or segregation, which are useful but need careful explanation.
Many parameters, little data
Agent-based models often have more parameters than data can constrain, so documentation and pattern-oriented validation are essential.
北米のハザードとエクスポージャー。
Population density, flood water and active fires over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。
レイヤー 3
このページのハザードと曝露
このレイヤーについて
- エビデンス
- 推定
- 出典
- 世界人口グリッド v4.11（NASA SEDAC（CIESIN、コロンビア大学））
- 提供者
- NASA SEDAC（CIESIN、コロンビア大学）
- ライセンス
- CC BY 4.0
- 年次
- null。国勢調査に基づく推計値、静的（2020 年）
- 解決
- 約 1 km メッシュ
- 不確実性
- 2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測（雲により欠測あり）
- 出典
- VIIRS 全球洪水プロダクト（NASA LANCE）
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星による検出、雲により欠測あり
- ビルド時点で最新
- 2026-10-14
- 解決
- 約 250 m メッシュ
- 不確実性
- 衛星による検出、雲により欠測あり。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測（雲と通過時刻により欠測あり）
- 出典
- VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS）（NASA LANCE FIRMS）
- 提供者
- NASA LANCE FIRMS
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星による検出、雲と通過時刻により欠測あり
- ビルド時点で最新
- 2026-10-13
- 解決
- 約 500 m メッシュ
- 不確実性
- 表示日の衛星によるホットスポット検出で、ガスフレアや産業排熱を含みます。確認された火災、事故報告、警報ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測
- 出典
- VIIRS NOAA-20 補正反射率（NASA LANCE）
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星画像
- ビルド時点で最新
- 2026-10-14
- 解決
- 約 250 m メッシュ
- 不確実性
- 衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
- エビデンス
- モデル化（GIBS が公開する最新年）
- 出典
- MODIS Terra and Aqua 土地被覆（MCD12Q1）（NASA LP DAAC）
- 提供者
- NASA LP DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
- ビルド時点で最新
- 2024-01-01
- 解決
- 約 500 m メッシュ
- 不確実性
- 表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測（持続的な雲により依然として欠測あり）
- 出典
- VIIRS NOAA-20 Level 3、8 日（NASA LANCE）
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 8 日、衛星による 8 日間合成、持続的な雲により依然として欠測あり
- ビルド時点で最新
- 2026-09-14
- 解決
- 約 1 km メッシュ
- 不確実性
- 表示日までの 8 日間の地表面温度の衛星観測値で、暑熱エクスポージャーの指標です。気温、暑さ指数、熱波警報ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
キーボード（地図にフォーカスがある場合）
Ctrlまたは⌘を押しながらスクロールしてズーム
最新の利用可能データ
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM（METI、NASA）· Blue Marble（NASA）· © OpenStreetMap 貢献者（ODbL）· Natural Earth
最新のNASA画像を読み込んでいます。
ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。
ハザードとエクスポージャー、北米を枠に収めて。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。
データ：NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・U.S. Geological Survey・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
- Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- VIIRS 準リアルタイム・プロダクト（洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率）、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
- NASA 資源管理のための火災情報システム（FIRMS）、VIIRS 375 m アクティブ・ファイア・プロダクト、NASA LANCE。ベクタータイルは NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
- MODIS 陸域プロダクト（植生指数、総一次生産、土地被覆）、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
- ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです（ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC）。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。引用：NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
- Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
- © OpenStreetMap 貢献者（ODbL）、NASA GIBS 経由（海岸線、境界、道路、地名）。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 ODbL
- Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
- 地球儀と平面地図の背景情報：NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名（OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors）。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り（5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張）。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
- ライブイベント：NASA Earth Observatory Natural Event Tracker（EONET）。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
- ライブ：NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
- ライブ：米国地質調査所。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
- Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- 河川流量予測、30日間・幅付き（Open-Meteo経由のGloFAS）：Copernicus緊急管理サービスの改変情報を含みます（2026年）。洪水警報ではありません。
- Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- 任意レイヤー（レイヤー一覧に 11 の情報源：ライブ、予報、観測、背景）は、オンにすると地図上とここに提供者のクレジットが表示されます。予報はモデルの出力であり、派生指数は推計値です。
レイヤーと日付
- 人口密度、2020年：人口：CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
- 洪水域、3日間合成：VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日
- 活動火災と熱異常：VIIRS NOAA-20 375 m（FIRMS）、NASA LANCE FIRMS · 2026年10月13日
- トゥルーカラー：VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
- 土地被覆タイプ（IGBP）、年次：MODIS Terra and Aqua 土地被覆（MCD12Q1）、NASA LP DAAC・ 2024
- 地表面温度（日中、8日間合成）：VIIRS NOAA-20 Level 3、8日間、NASA LANCE · 2026年9月14日
Agent-based models capture behaviour in every domain.
Agent-based studies are designed for the 手法と技術シリーズ. The ODD protocol (2020) and TRACE documentation (2014) make models reviewable.
- ODD-documented models.
- Behaviour datasets.
ストック、フロー、遅れ、そして転換点の閾値。
二つのストック、圧力と 適応能力が、自己強化的な成長ループ、遅れて働く均衡の反応、圧力が能力を上回ったときの損害によって結びついています。しきい値を超えるとシステムは転換しえます。例示的な値を明記した教材用モデルであり、予測ではありません。このページの地図は北アメリカを示していますが、モデル自体は場所に縛られていません。
管理策
- 圧力の増大
- 年 6.0%
- 圧力を下げる上での能力の効果
- 年 4.0%
- 認識された圧力への投資の反応
- 20%
- 認知の遅れ
- 4.0 年
- 圧力の転換しきい値
- 60 指数
- 閾値を越えた後の増幅
- 2.0 倍
- シミュレーションした年数
- 50 年
読み取り値
- 最大圧力
- 113 指数
- 最後に残る能力
- 186 指数
- 閾値を超えた年数
- 15.8 年
数値、手法、出典
| 年 | 圧力 | 能力 | 知覚された |
|---|---|---|---|
| 0 | 20.0 | 50.0 | 20.0 |
| 4 | 23.3 | 44.9 | 21.2 |
| 8 | 27.2 | 42.2 | 24.0 |
| 12 | 31.7 | 42.3 | 27.7 |
| 16 | 36.8 | 45.5 | 32.2 |
| 20 | 42.3 | 51.5 | 37.2 |
| 24 | 47.9 | 60.3 | 42.6 |
| 28 | 53.2 | 71.3 | 48.0 |
| 32 | 57.8 | 84.3 | 53.1 |
| 36 | 66.4 | 98.4 | 58.4 |
| 40 | 82.7 | 115.9 | 69.7 |
| 44 | 97.8 | 139.7 | 83.8 |
| 48 | 109.1 | 169.4 | 97.3 |
手法
- システム・ダイナミクス Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- 臨界転移と転換点 Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- 因果ループ図 Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- 不確実性ファン（パラメータ・モンテカルロ） Spiegelhalter, Pearson and Short (2011)、Visualising uncertainty about the future、Science 333
- 一因子ずつの感度分析（トルネード図） Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
データ
No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.
6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導
何を、どの程度うまく測定しているか。
各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません：プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。
| 指標 | 単位 | 周期 | 出典の種類 | ラベル |
|---|---|---|---|---|
| Models documented with the ODD protocol | percent of published models | レビューごと | Literature review | 観測 |
| Patterns reproduced in validation | count of target patterns | per model | Validation studies | 推定 |
| Parameters calibrated to data | percent of parameters | per model | Model documentation | 申告済み |
| Code published | percent of published models | レビューごと | Code archives | 観測 |
| 感度分析 performed | percent of published models | レビューごと | Literature review | 観測 |
| Runs per experiment | count of stochastic replicates | per experiment | Model documentation | 申告済み |
Model agent-based and complexity models as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile 複合・連鎖ハザードの標準: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.
ハザード
- Natech event
- Chemical spill or leak （下流で誘発）
- Emergency-response overload （下流で誘発）
- Toxic gas release (set off downstream)
- Industrial fire (set off downstream)
システムと連成
- 複合・連鎖ハザードの標準
- 水文気象ハザードの標準 Compounding
- 地球物理ハザードの標準 Triggering
- 重要インフラと重要事業体 カスケード
- グローバルおよびシステミックリスク メカニズム
管理策
NS-0憲章と原則NS-3リスク記録の UNI（文法、旧体系との対照、割当権限）NS-9文脈 UNI（展開、インスタンス、プログラム・インスタンス）NS-11検証とモニタリング（エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測）NRS-H61ハザード・ファミリー：連鎖的な機能不全（NHS-1 sys.cascade）NRS-H62ハザード・ファミリー：複合・マルチハザード事象（NHS-1 sys.compound）NRS-H60ハザード分類：サプライチェーンと流れの途絶（NHS-1 sys.supply-chain）NRS-H94ハザード・ファミリー：システミック・サイバー事象（NHS-1 cyber.systemic-cyber）NRS-H107ハザード・ファミリー：デジタルインフラの集中とモノカルチャー（NHS-1 tech.digital-concentration）NRS-H7ハザード分類：大規模な循環の異常（NHS-1 atmo.climate-mode）
観測
- Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
- OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
- ERA5 再解析（Copernicus Climate Data Store）（参考として掲載）
- 世界の GDP に対する災害による直接経済損失
- Number of disruptions to basic services attributed to disasters
例示の地理
- バングラデシュ：134 の六角形セル
- 今夜の夜間光と停電（VIIRS Day/Night Band）、NASA GIBS
- Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
- Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
エビデンスの出所。
名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。
| 出典 | 提供するもの | ライセンス区分 |
|---|---|---|
| CoMSES Net Computational Model Library | Archive of agent-based models with code and ODD documentation | Open, licence per model |
| ODD protocol publications | Documentation standard for agent-based models | Licence per publication |
| NetLogo and Mesa | Open-source agent-based modelling platforms | Open source, GPL and Apache licences |
| Journal of Artificial Societies and Social Simulation | Peer-reviewed agent-based research | Open access, CC BY |
| Pattern-oriented modelling literature | Validation approaches for complex models | Licence per publication |
How agent-based and complexity models is modelled, measured and tested.
モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。
モデル、方程式、仮定
The model structure used for agent-based and complexity models, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)ハザード、エクスポージャー、脆弱性、対処能力EAL = ∑k pk · Lk年間確率 pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| 仮定 | 作られる理由 | 検証の方法 |
|---|---|---|
| 一つの事象の中では、ハザードとエクスポージャーは独立している | 損失の積分を扱いやすく保つ | 同時記録に当てはめたコピュラと比較 |
| 結合は動作点の近くで線形である | ショックを A を通じて伝播させる | 線形範囲を超えて摂動を与えて比較する |
| 脆弱性曲線は場所を越えて適用できる | 地域固有の曲線はめったに得られない | 観測された損失がある場合はそれに照らして検証 |
- 入力
- 来歴付きのバージョン管理されたデータセット
- 成果物
- 分布であり、単一の数値ではない
- コード
- モデルカードと試験とともに公開
- 再現
- 同じデータ、コード、環境、シード
誰が決め、エビデンスが何に役立つか。
システム Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| 誰が決定するか | 質問 | このページが提供するエビデンス |
|---|---|---|
| Modellers | How to document, calibrate and validate agent-based models | Templates; validation designs |
| Institutions using simulation results | When agent-based results are credible enough to inform decisions | Validation and sensitivity evidence |
| Journals and reviewers | What documentation to require | Documentation evidence |
このトピックが生み出す成果物
- Agent-based model documentation and review templates
- Pattern-oriented validation designs
- Sensitivity and calibration protocols
- Teaching material on complexity methods
What experts ask about agent-based models.
- Which behaviours and interactions must be represented to capture the phenomenon of interest?
- How are agent rules grounded in evidence rather than assumption?
- How sensitive are emergent results to small changes in rules or parameters?
- How can agent-based models be validated against real-world data?
- When does an agent-based approach add value over simpler models?
How emergence arises.
In complex システム, simple local rules can produce large-scale patterns: traffic jams form without a cause at the front; panic buying spreads through observation of others; markets can swing as traders follow trends. These effects arise from interaction, feedback and heterogeneity, which equation-based models that assume average behaviour may miss.
Agents adapt. People change behaviour in response to risk, warnings and the actions of others; firms adjust strategies; institutions change rules. Adaptation can stabilise systems or create new risks, as when protection encourages development in hazard areas.
Complex systems can show tipping points, where small changes cause abrupt shifts, and path dependence, where history constrains future possibilities.
手法とその限界。
- 01
Agent-based simulation
Computational models of interacting agents, using complex systems methods. Many parameters can be hard to estimate.
- 02
Behavioural data
Surveys, experiments and observations to ground agent rules. Behaviour in crises is hard to observe in advance.
- 03
Pattern-oriented validation
Testing whether models reproduce several observed patterns at once. Matching patterns does not prove mechanisms.
- 04
Sensitivity and ensemble runs
Exploring outcome ranges across rules and parameters, using 計算 resources.
Agent-based models are powerful for exploring mechanisms but difficult to calibrate and validate. Results are presented as explorations, not predictions, unless validation supports more.
どのように研究され、手法が言えないことは何か。
Where this page’s references lead.
このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。
質問と回答。
What is an agent-based model?
What is the ODD protocol?
What is emergence?
Are agent-based models predictive?
Why not use equations?
How are agent rules chosen?
What is a tipping point?
このページからエビデンスを提供する。
報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
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手法、データセット、または問いを持ち込んでください。
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法的文書。
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