○今井 哲郎 ○学位 博士工学 ○教育研究業績 事項 年月 教育上の 能力に関 教育方法の実践例 する事項 山形大学大学院理工学研究科 田中敦研究室における学生の H22.10卒業論文・修士論文の執筆に H25.2 対する研究指導 概要 山形大学大学院理工学研究科田 中敦研究室において，学生の卒業 論文・修士論文の執筆に対する研 究指導を行った．日常的にゼミ等 における研究指導を行ったほか， 特に論理的思考と記述の方法につ いて指導を行った．教育研究業績 書(その3)の(その他)における1617，21-22がその成果の一部であ る． 株式会社iD(北海道函館市)へ の短期研修 ソフトウェア・ハードウェア開発会社 である株式会社iDに短期研修を行 い，そこでPBL(Project Based H22.11.8-10 Learning)の方法や，最先端のICT 開発においてどのような人材が求 められているのかなどについて知 見を得た． 発行又は発表の年月 年度 発行所、発表雑誌等又は発表学会 概要 等の名称 H25.1 Tetsuo IMAI and Atsushi TANAKA 一 般に，多数の利己的なエージェントに よって形成されるトポロジは，中央集権 的な設計者によって形成されるトポロ ジよりも非効率なものとなるため，その 非効率性を測るために指標がいくつか 提案されている．本稿では，「Price of Anarchy(PoA)」と呼ばれる非効率性を Journal of Information Processing. 測る指標をベースに，動学的ネットワー Vol.21, No.1, pp.2-8 ク形成ゲームの帰結の非効率性を測 るための追加的な指標「PoA期待値」を 提案した．またシミュレーションによっ て，この新たな指標が，これまでの指 標のみでは見失われてきた，系の平均 的な非効率性を表現するという意味で の有効性を示した．(共同研究につき担 当分抽出不可能) H24.9 学位論文，山形大学 学位論文．複雑ネットワークの形成モ デルとして，従来の静学的ネットワーク 形成ゲームを拡張した動学的ネット ワーク形成ゲームを提案し，本モデル がスケールフリーネットワークを形成し うることをシミュレーションを通して示し た．また，本モデルが構築する状態空 間を分析し，これらが非常に多様で多 数の引き込み領域に分割されること， それによって，社会的効率解と比較し た安定解の悪さを測る指標が，従来の 分散アルゴリズムの分野で用いられて きたものでは不十分であることを示し， 引き込み領域の多様性に対応した新 たな指標を提案し，その有効性を評価 した． H22.11 Tetsuo IMAI and Atsushi TANAKA イ ンターネットにおけるAutonomous System (AS)間のネットワークは，ス ケールフリー性を持つことが知られて いる．AS間ネットワークは多数の利己 的なAS管理者によって形成されるが， このようなネットワークの形成の仕組み をゲーム理論の立場から説明するモデ IEICE TRANSACTIONS on ルはこれまでになかった．本稿では， Information and Systems, Vol.E93- ゲーム理論の分野で知られるネット D, No.11, pp.3051-3058, ワーク形成ゲームに動学性を導入して IF:0.268 拡張した「動学的ゲーム理論的ネット ワーク形成モデル」を提案した．このモ デルの解集合は，従来の(静学的)ネッ トワーク形成ゲームの解を全て含むと いう特性を持つ．またシミュレーション を通して，あるパラメータ範囲でスケー ルフリー性を持つASトポロジを表現しう ることを示した．(共同研究につき担当 分抽出不可能) ○著書・研究論文 著書、学術論文等の名称 Tetsuo IMAI and Atsushi TANAKA, "Expected Price of 学術論文 Anarchy for the Dynamic 共著 Network Formation Game Model" Tetsuo IMAI, "Game Theory Based Modeling of the Complex Network Formation and Analysis of the Solution Space"(博士論文) 単著 Tetsuo IMAI and Atsushi TANAKA, "A Game Theoretic Model for AS Topology 共著 Formation with the ScaleFree Property" 著書、学術論文等の名称 その他 Yuta Asano, Nobuyasu Ito, Hajime Inaoka, Yohsuke Murase, Tetsuo Imai and Takeshi Uchitane, "Traffic Simulation of Kobe-city" 発行又は発表の年月 共同 Yuta Asano, Nobuyasu Ito, Hajime Inaoka, Tetsuo Imai, Yohsuke Murase and Takeshi 共同 Uchitane,"Traffic Simulation of Kobe-city" Yuta Asano, Nobuyasu Ito , Hajime Inaoka, Tetsuo Imai, Yohsuke Murase and Takeshi 共同 Uchitane, "Traffic Simulation of Kobe-city" 今井哲郎，”動学的ネットワー ク形成ゲームモデルによる 単独 1/10サイズのAS間ネットワー ク形成のシミュレーション” Tetsuo Imai and Atsushi Tanaka, "1/10 Scale Simulation of the Inter-AS Network Formation by a Dynamic Network Formation Game Model" 共同 Tetsuo Imai, Tomoki Ito and Atsushi Tanaka, "Cellular Automaton Simulations of 共同 Trains' Delay Propagation on an Cross Railway Network" 年度 発行所、発表雑誌等又は発表学会 概要 等の名称 International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB)20th 2015, OS14-3 Yuta Asano, Nobuyasu Ito, Hajime Inaoka, Yohsuke Murase, Tetsuo Imai and Takeshi Uchitane 3.で行った神戸 市の交通シミュレーションでは，交通セ ンサスのデータが十分に再現できてい ないという問題があった．本発表では， 各道路の速度制限をコントロールする ことによって交通センサスのデータとの 同化を試みた．(共同研究につき担当 分抽出不可能) H26.12 5th AICS International Symposium,36P, Kobe Yuta Asano, Nobuyasu Ito, Hajime Inaoka, Tetsuo Imai, Yohsuke Murase and Takeshi Uchitane 本発表では交 通流シミュレータとして，オープンソー スであるSimulation of Urban Mobility (SUMO)を採用し，株式会社ゼンリンか ら購入した神戸市の詳細な地図データ とDoCoMoから提供された人口移動の データを用いて神戸市の交通シミュ レーションを行い，その結果について述 べた．(共同研究につき担当分抽出不 可能) H26.11 Yuta Asano, Nobuyasu Ito , Hajime Inaoka, Tetsuo Imai, Yohsuke Murase and Takeshi Uchitane 本発表では交 通流シミュレータとして，オープンソー スであるSimulation of Urban Mobility (SUMO)を採用し，株式会社ゼンリンか Social Modeling and Simulations + ら購入した神戸市の詳細な地図データ Econophysics Colloquium 2014 とDoCoMoから提供された人口移動の (SMSEC2014), 4pPS40, Kobe データを用いて神戸市の交通シミュ レーションを行い，その結果について述 べた．各道路の速度制限をコントロー ルすることによって交通センサスの データとの同化を試みた．(共同研究に つき担当分抽出不可能) H26.11 我々が提案している動学的ネットワー ク形成ゲームモデルのシミュレーション 規模を，グラフ解析のためのC++テンプ レートライブラリ「LEMON」と，北海道大 学情報基盤センターのスーパーコン ピュータSR16000/M1を用いた効率的 な大規模並列計算によって，2000ノー 第5回SNSネットワーク分析研究会 ドでのシミュレーションを実行した．これ は8.で行ったシミュレーションに比べ て，ノード規模にして2倍である．5.の発 表についての報告である．また，HPC 分野におけるトピックとして，グラフ探 索のベンチマーク「Graph500」について 紹介した．(共同研究につき担当分抽 出不可能) H26.11 Tetsuo Imai and Atsushi Tanaka 我々 が提案している動学的ネットワーク形 成ゲームモデルのシミュレーション規模 を，グラフ解析のためのC++テンプレー トライブラリ「LEMON」と，北海道大学 Social Modeling and Simulations + 情報基盤センターのスーパーコン Econophysics Colloquium 2014 ピュータSR16000/M1を用いた効率的 (SMSEC2014), Kobe な大規模並列計算によって，2000ノー ドでのシミュレーションを実行した．これ は8.で行ったシミュレーションに比べ て，ノード規模にして2倍である．(共同 研究につき担当分抽出不可能) H26.10 Tetsuo Imai, Tomoki Ito and Atsushi Tanaka セルオートマトンをベースとし た列車運行シミュレーションモデルを提 案した．東急田園都市線を模したモデ ルでシミュレーションを行い，乗客の乗 り降り時間やランダムなアクシデントに よって列車の遅延が蓄積していく様子 が確認された．また今後の鉄道網の大 規模化，NW化に向けて取り組むべき 課題を示した．(共同研究につき担当分 抽出不可能) H27.1 The 33rd JSST Annual Conference: International Conference on Simulation Technology, Kitakyushu 著書、学術論文等の名称 発行又は発表の年月 浅野優太, 伊藤伸泰, 稲岡創, 村瀬洋介, 今井哲郎, 内種岳 詞, 藤井秀樹, “知的マルチ 共同 エージェント交通流シミュレー タMATESを用いた神戸市の 都市交通シミュレーション” 今井哲郎，田中敦，”1/10サ イズのAS間ネットワークの ネットワーク形成シミュレー ション” 共同 伊藤伸泰, 稲岡創, 今井哲郎, 内種岳詞, 村瀬洋介, 藤井秀 共同 樹, “ネットワーク交通のシミュ レーション” 今井哲郎, 田中敦, “利己的な 多数のエージェント間の相互 共同 承認によって形成される複雑 ネットワーク” 今井哲郎, “利己的な多数の エージェントが相互承認に基 単独 づいて形成する複雑ネット ワーク” 年度 発行所、発表雑誌等又は発表学会 概要 等の名称 浅野優太, 伊藤伸泰, 稲岡創, 村瀬洋 介, 今井哲郎, 内種岳詞, 藤井秀樹 人 の流れをシミュレートすることは，感染 症の蔓延に関する仮想社会実験を行 う上で必須であるが，車の利用率が高 い現代では，交通流を無視することは できない．そこで本研究では，神戸市を 具体的な例として取り上げて，交通流 シミュレーションを行うことを試みた． 我々は交通流シミュレータとして，知的 マルチエージェント交通流シミュレータ （MATES）及びオープンソースである Simulation of Urban Mobility (SUMO)を 採用し，株式会社ゼンリンから購入し た神戸市の詳細な地図データを用いて 神戸市の交通シミュレーションを行い， その結果について述べた．(共同研究 につき担当分抽出不可能) H26.9 日本物理学会2014秋季大会, 8aAR-7 H26.9 今井哲郎，田中敦 我々はこれまで に，動学的ネットワーク形成ゲームモ デルが現実のAS間ネットワークと同じ ようにスケールフリー性を有するネット ワークトポロジを形成しうることを，100 ノード程度の小規模シミュレーションで 明らかにしてきた．一方で，Mahadevan らによる2006年の調査では，現実のAS 間ネットワークは1万弱～2万ノードであ り，我々のシミュレーションとは，ノード 第11回ネットワーク生態学シンポジ 数規模にして2桁の差があった．そのた ウム, ポスター番号20 め本発表では，グラフ解析のための C++テンプレートライブラリ「LEMON」 と，北海道大学情報基盤センターの スーパーコンピュータSR16000/M1を用 いた効率的な大規模並列計算によっ て，1000ノードでのシミュレーションを実 行した．これはノード規模にしてこれま でのシミュレーションの10倍規模であ り，現実のネットワークの約1/10サイズ である．(共同研究につき担当分抽出 不可能) H25.12 伊藤伸泰, 稲岡創, 今井哲郎, 内種岳 詞, 村瀬洋介, 藤井秀樹 交通シミュ レータMATESを改良し都市道路網を念 頭においたネットワーク交通の計算機 シミュレーションを試みた結果，人口 100万人程度の都市であれば，現在の 計算機のCPU1コアの性能でリアルタイ ムシミュレーションを行うことができた． 一方，地図・信号・起点終点データなど 第19回交通流のシミュレーションシ の整備・取得が課題であり，また実 ンポジウム論文集, pp.21-24 データとの同化および最適化の際には パラメータ空間の大きさが問題となる． これに対し我々は，有機的に関連する こうした諸課題の取り扱いを簡便・確実 とするためのシミュレーション実行・管 理マネージャOACISの開発も進めてい る．本稿では，OACIS・MATESを使った 交通最適化の例として信号網の最適 制御を試みた．(共同研究につき担当 分抽出不可能) H25.12 今井哲郎, 田中敦 非線形・可視化部 門研究会にて，複雑ネットワークが利 己的・分散的な多主体によって形成さ れるという観点から作られた「動学的 2013 年度【プラズマ−壁相互作用 ネットワーク形成ゲームモデル」で表現 シミュレーション解析に関する研究 可能であることを紹介し，その状態空 会】非線形・可視化部門研究会 間が離散複雑系で扱われているセル オートマトンの状態分析手法と同様の 手法によって解析できることを述べた． (共同研究につき担当分抽出不可能) H25.12 東京大学のシステム創成学研究家主 催の学術講演会にて，多数の利己的 なエージェントによって構築される複雑 ネットワーク形成のモデルとしての動学 第5回システム創成学学術講演会, 的ネットワーク形成ゲームモデルの紹 pp.46-53 介をした．SNSネットワークなどの社会 的ネットワークへの適用の可能性につ いて述べ，最後に大規模化へ向けた状 況報告などについて述べた． 著書、学術論文等の名称 発行又は発表の年月 今井哲郎, “動学的ネットワー ク形成ゲームモデルの状態 単独 空間分析：離散複雑系からの アプローチ” Tetsuo IMAI and Atsushi TANAKA, "Analysis of discrete state space 共同 partitioned by the attractors of the dynamic network formation game model" 今井哲郎, 田中敦, “利己的・ 分散的な多主体による複雑 ネットワーク形成モデルの並 共同 列計算技術による大規模化 へ向けた評価” 今井哲郎,“利己的・分散的な 多数のエージェントが形成す 単独 る複雑ネットワーク” 上之原剛, 今井哲郎, 田中敦, “有向ネットワークの指標を用 共同 いたサッカーパスネットワーク の時系列分析” 上之原剛, 今井哲郎, 田中敦, “複雑ネットワーク手法による 共同 サッカーの試合に見られる動 的ネットワークの研究” 年度 発行所、発表雑誌等又は発表学会 概要 等の名称 H25.10 連携研究者を務める科研費プロジェク 科研費プロジェクト研究会「自律分 トの研究会にて，我々が提案している 散的コミュニティ形成のダイナミク 「動学的ネットワーク形成ゲームモデ スと学習効果に関する研究」 ル」が形成する状態空間の分析につい て述べた． Tetsuo IMAI and Atsushi TANAKA 我々が提案している「動学的ネットワー ク形成ゲームモデル」が作る状態空間 は，各階に対応する部分状態空間(ベ イスン)に分割されるが，本論文ではそ の分割の様子を調査した．具体的に は，本モデルが離散時間・離散空間上 の決定論的状態遷移としてモデル化で きるため，セルオートマトンやブーリア ンネットワークなど，離散複雑系で扱わ れてきたモデルと同様の分析手法が使 える．本稿では，本モデルが構成する 状態空間全体が，パラメータの値に よって極めて多様なサイズ分布を持つ 極めて多様な数に分割されうることを 示した．またベイスンの数とサイズを推 定する方法としてモンテカルロ法の有 効性を調査し，既存研究との関係性に ついて述べた．(共同研究につき担当 分抽出不可能) H25.9 Proceedings 19th International Workshop on Cellular Automata and Discrete Complex Systems (AUTOMATA2013) - Exploratory Papers, pp. 21-30, Giessen. H25.9 今井哲郎, 田中敦 筆者らが提案して いる「動学的ネットワーク形成ゲームモ デル」の数万ノード規模シミュレーショ ンを実行するためには，本モデルの並 列化が必要である．本稿では，並列化 した本モデルのシミュレータの処理時 第10回ネットワーク生態学シンポジ 間の測定を行い，全体の処理時間に ウム予稿集, P26, pp.1-3 対してグラフの最短路計算のための処 理時間が占める割合が大きいことを明 らかにし，またそれを踏まえた今後の 大規模化への課題を示した．ポスター 発表．(共同研究につき担当分抽出不 可能) H25.3 SNSネットワーク分析研究会において， 社会的・技術的なネットワークの中に 広範に見られる複雑ネットワークが，利 己的・分散的な多主体によって形成さ 第4回SNSネットワーク分析研究会 れるという観点から作られた「動学的 ネットワーク形成ゲームモデル」で表現 可能であることを紹介し，社会的ネット ワークの一部が同じようなモデルで表 現できる可能性について述べた． H25.3 上之原剛, 今井哲郎, 田中敦 17.にお いては，サッカーにおけるパスネット ワークの時系列分析を無向グラフの指 標を用いて評価していたが，本来パス 第6回情報処理学会東北支部研究 ネットワークは有向グラフであり，有向 会, 12-6-B1-2 グラフの指標を用いることが望ましい． 本発表では有向グラフの指標を用いる ことで，より精度の高い分析を行った． (共同研究につき担当分抽出不可能) H24.12 上之原剛, 今井哲郎, 田中敦 近年，ス ポーツの科学分析が一般化されてお り，我々が扱うことが可能なデータも多 様化してきた．本発表ではサッカーの 試合に於ける時間経過毎に変化する 戦況の変化と試合の勝敗の相関に着 第10回ネットワーク生態学シンポジ 目し，その中でも試合の重要な要素の ウム予稿集, P15, pp.196-201 一つであるパス交換を基に作成した ネットワークを用い，動的な分析・評価 を行った．動的なネットワークの一つと して，試合全体を一つのテンポラルネッ トワークとして評価した場合に付いても 言及した．(共同研究につき担当分抽 出不可能) 著書、学術論文等の名称 発行又は発表の年月 今井哲郎, “複雑ネットワーク 単独 形成とゲーム理論” Tetsuo IMAI and Atsushi TANAKA, "Weighted Price of Anarchy for the Multi-Agent 共同 based Dynamic Network Formation Game" 今井哲郎, 田中敦, “ASネット ワークトポロジのためのゲー 共同 ム理論的トポロジ形成モデル の提案” 三鍋洋樹, 今井哲郎, 田中敦, “大学生向けSNSトモCOMに 共同 おけるネットワークダイナミク スとその分析” 上之原剛, 今井哲郎, 田中敦, “サッカーワールドカップに見 共同 るパスネットワークの分析” 今井哲郎, 田中敦, “スケール フリー性を持つASトポロジ形 成のためのゲーム理論的モ 共同 デルの提案とその形成トポロ ジの調査” 年度 発行所、発表雑誌等又は発表学会 概要 等の名称 名古屋工業大学情報工学フロン ティア研究会セミナー 名古屋工業大学情報工学フロンティア 研究会セミナーにおいて，これまでに 得られたゲーム理論に立脚したネット ワーク形成モデルである，ネットワーク 形成ゲームについて既存の研究成果 を紹介した．また我々が提案する動学 的ネットワーク形成ゲームモデルがス ケールフリー性を有するトポロジを形成 しうること，モデルが構築する状態空間 の特徴などについて紹介した． H23.10 Second International Joint Agent Workshop & Symposium (iJAWS2011), 2011-18, Atami. Tetsuo IMAI and Atsushi TANAKA 一 般に，多数の利己的なエージェントに よって形成されるトポロジは，中央集権 的な設計者によって形成されるトポロ ジよりも非効率なものとなる．本稿で は，「Price of Anarchy」と呼ばれる非 効率性を測る指標をベースに，動学的 ネットワーク形成ゲームの帰結の非効 率性を測るための新たな指標 「Weighted Price of Anarchy」を提案 し，この新たな指標が平均的な振る舞 いを表現しているという点で妥当である ということをシミュレーションによって示 した．(共同研究につき担当分抽出不 可能) H23.3 今井哲郎, 田中敦 これまでに，ASトポ ロジ形成をモデル化したゲーム理論的 なスケールフリートポロジ形成モデルを 提案し，この提案モデルがミクロ的に ASトポロジ形成の説明モデルとして妥 第7回ネットワーク生態学シンポジ 当であること，またマクロ的にスケール ウム予稿集, O3-2, pp.120-127 フリートポロジを生成するモデルの一 つとなりうることを示されていた．本稿 では，我々のトポロジ形成モデルを紹 介し，これまでに得られた数値的，解 析的な結果について述べた．(共同研 究につき担当分抽出不可能) H23.3 三鍋洋樹, 今井哲郎, 田中敦 大学生 向けSNSトモCOMは，人の繋がりの研 究を行う為に構築されたSNSであり，完 全招待制や大学生限定であるという特 徴を持つ．本稿では，参加者同士の繋 がりからネットワークを作成・分析し，そ 第7回ネットワーク生態学シンポジ の結果を報告した．コミュニティ分析で ウム予稿集, P16, pp.224-229 得られたコミュニティとSNSコミュニティ の違いや，トモCOMの大きな特徴であ るスーパーノードの影響，インセンティ ブがネットワークにもたらす活性化へ の影響とその効果等についても言及し た．ポスター発表．(共同研究につき担 当分抽出不可能) H23.3 上之原剛, 今井哲郎, 田中敦 本研究 では国際サッカー連盟(FIFA: Federation Internationale de Football Association)で公開されている，前年行 われたサッカーワールドカップ南アフリ カ大会での公式データを基に作成した 第7回ネットワーク生態学シンポジ 選手間のパス交換データを用いてネッ ウム予稿集, P15, pp.220-223 トワークを作成し，そのネットワークに ついて各特徴量の分析を行った．さら に主成分分析等を行い、試合の勝敗， チーム毎の特徴との関連性について 分析した．ポスター発表．(共同研究に つき担当分抽出不可能) H22.6 今井哲郎, 田中敦 スケールフリー性を 持つインターネットにおける AS(Autonomous System)間ネットワー クは，各AS管理者がお互いのトラフィッ クを交換するために，利己的・分散的 に経路交換をした結果として生成され 第29回日本シミュレーション学会大 たものである．本稿では動学的ゲーム 会発表論文集, pp.451-454 理論的ネットワーク形成モデルの提案 と，本モデルが形成しうる各トポロジと それに対応するベイスンの大きさを調 査することにより，本モデルの形成トポ ロジの傾向を調査したものである．(共 同研究につき担当分抽出不可能) 平23.12
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