同じ条件で繰り返すと UrbanAgents の結果はどれだけ動くか

問い

UrbanAgents のシミュレーションは、入力を変えずに繰り返すと結果がどれだけ変わるか。また、施策の有無を比べる「シナリオ比較」は、同じ入力で繰り返すと差がどれだけ変わるか。

方法

• 製品と画面：UrbanAgents の /app。
• 通常のシミュレーション：画面に表示された既定の分析対象（「新宿区」）、エージェント数 10、シナリオなしで、同じ入力のまま 3 回実行した。分析対象は利用者が選ぶものではなく、製品が返す範囲である。
• シナリオ比較：施策「公園」、経度 139.700、緯度 35.695、影響範囲 800 m（既定値）、エージェント数 10 で、同じ入力のまま 2 回実行した。
• 記録：実行ごとに画面の表示を記録し、各実行の CSV をダウンロードした（合計 7 件）。シナリオ比較の各実行の CSV は、「過去のシミュレーション」からその実行を開いてダウンロードした。
• CSV から計算した値：次元別の平均は画面に数値で表示されないため、CSV の各次元の列（空欄を除く）の平均として計算した。 満足度の帯ごとの人数も画面では棒の長さでしか示されないため、CSV の満足度の列から、製品と同じ区分で数えた。 CSV に含まれる文章の列は使っていない。
• 比較の画面の数値：差の表示は、ベースラインとシナリオの二つの百分率の差である。 「次元別比較」の数値は、次元ごとの平均の差（シナリオからベースラインを引いた値）を百倍して表示したものである。 画面はベースラインとシナリオの差に「%」を付けて表示するが、本ノートではこの差をポイントと書き、画面の表示を括弧内に示す。
• 測定日と本番リビジョン：2026-10-13。Cloud Run リビジョン urbanagents-00014-b62（コミット b880022）。測定の前後でリビジョンは同じだった。結果はこの時点の本番リビジョンの出力である。

仕組みは、上のコミットのコードを読んで確認した。

• 住民は実行のたびに生成される：年齢、収入、世帯人数、職業、6 次元の重みを乱数で決める。重みには平均 0、標準偏差 0.15 の正規乱数を加える。乱数の種は入力から決まらない。
• 居住地の選択に加わる乱数：住民ごと・候補地ごとに、平均 0、標準偏差 0.05 の正規乱数を評価に加えて、最も高い候補地を選ぶ。
• 記録される満足度：選ばれた候補地の、乱数を加える前の評価値である。乱数が変えるのは「どこを選ぶか」であり、候補地の評価値そのものではない。
• 評価値：データがある次元だけを使い、住民の重みで加重平均する。データがない次元は中立の値で埋めずに除く。
• 平均満足度：住民の満足度の平均。
• シナリオ比較は別々の住民で行う：比較は「ベースライン」と「シナリオ」の 2 回のシミュレーションからなり、それぞれが住民を新たに生成し、選択の乱数も別に引く。同じ住民に施策の前後を尋ねる設計ではない。
• 比較の範囲は固定：比較の実行は、通常のシミュレーションとは別の、コードに書かれた固定の範囲（経度 139.68 から 139.72、緯度 35.68 から 35.71）で行う。このため、通常のシミュレーションの値と比較のベースラインの値は直接には比べられない。
• 公園の効果：影響範囲の内側の候補地で、密度の適合を +0.15、建物の適合を +0.1（いずれも上限 1.0）だけ上げる。距離による減衰はない。
• 文章生成は数値に影響しない：言語モデルが作るのは住民ごとの説明文だけで、満足度と次元別の値は文章生成の前に確定する。 本ノートは生成された文章を引用しない。
• 家賃の次元に値があるかどうか：候補地のセルの地価は、そのセルに重なる地価のデータ点の平均で、データ点がないセルでは空のままになる。 家賃の次元は地価があるセルでだけ計算され、ないセルではこの次元が除かれる。 住民には選んだセルの値が記録され、CSV にはその値が出力される。 このため、地価のデータ点がないセルを選んだ住民では、CSV の家賃の欄が空になる。

結果

通常のシミュレーション（同一入力）。

実行	平均満足度	最低	最高	平均年齢	平均年収
1	96.0%	90.0%	99.9%	40.3歳	621万円
2	93.8%	88.5%	99.6%	31.2歳	609万円
3	96.1%	86.3%	99.8%	45.5歳	809万円

通常のシミュレーションの次元別平均（各実行の CSV から計算。括弧内は値のある住民の数。CSV の列は左から順に affordability、commute、safety、density_fit、building_fit、zoning_fit）。

実行	家賃	通勤	安全	密度	建物	用途
1	0.8382（3）	0.9884（10）	0.8500（10）	値なし（0）	1.0000（10）	1.0000（10）
2	0.9491（5）	0.9632（10）	0.7750（10）	値なし（0）	1.0000（10）	1.0000（10）
3	値なし（0）	0.9662（10）	0.9000（10）	値なし（0）	1.0000（10）	0.9400（10）

満足度の帯ごとの人数（各実行の CSV から、製品と同じ区分で計算）。

実行	0-20	20-40	40-60	60-80	80-100
1	0	0	0	0	10
2	0	0	0	0	10
3	0	0	0	0	10

シナリオ比較（同一入力）。差の単位はポイント（二つの百分率の差）で、括弧内は画面の表示である。

比較	ベースライン	シナリオ	差（シナリオ − ベースライン）
1	90.4%	91.2%	+0.76 ポイント（画面表示「+0.76%」）
2	91.3%	90.7%	-0.59 ポイント（画面表示「-0.59%」）

シナリオ比較の次元別の差（画面の表示）。

比較	家賃	通勤	安全	密度	建物	用途
1	+4.7	+1.5	-5.0	—	0.0	0.0
2	+0.6	-3.9	-2.5	—	0.0	0.0

シナリオ比較の各実行の次元別平均（各実行の CSV から計算。括弧内は値のある住民の数。列は上の次元別平均の表と同じ）。

比較	実行	家賃	通勤	安全	密度	建物	用途
1	ベースライン	0.7999（6）	0.9518（10）	0.7500（10）	値なし（0）	1.0000（10）	1.0000（10）
1	シナリオ	0.8465（7）	0.9665（10）	0.7000（10）	値なし（0）	1.0000（10）	1.0000（10）
2	ベースライン	0.8764（5）	0.9790（10）	0.7500（10）	値なし（0）	1.0000（10）	1.0000（10）
2	シナリオ	0.8823（7）	0.9400（10）	0.7250（10）	値なし（0）	1.0000（10）	1.0000（10）

読み方

• 同じ入力での平均満足度：3 回の表示は 93.8% から 96.1% で、最小と最大の差は 2.3 ポイントだった。「最低」は 86.3% から 90.0%、「最高」は 99.6% から 99.9% だった。
• 住民の属性：平均年齢と平均年収の表示も実行ごとに異なった。住民は実行のたびに新たに生成される。
• 次元別の平均：CSV から計算した平均は、通勤が 0.9632 から 0.9884、安全が 0.7750 から 0.9000、用途が 0.9400 から 1.0000 だった。建物は 3 回とも 1.0000 だった。家賃の次元に値がある住民は、実行の順に 3、5、0 人で、平均を計算できたのは 2 回だった。上記のとおり、値があるかどうかは住民が選んだ地点で決まる。7 件の CSV に現れた 25 地点のうち、家賃の値が常にあるのは 14 地点、常にないのは 11 地点で、値の有無が食い違う地点は 0 だった。実行 3 では、10 人全員が値のない地点を選んでいた。
• 評価に使われた次元：すべての実行で「5 / 6 次元で評価 — 人口統計データは未整備のため対象外です。」と表示された。CSV の密度の列は、7 件すべてで空欄だった。
• 満足度の帯：7 件の実行すべてで、全員が最も高い帯に入った。
• シナリオ比較：同じ入力で 2 回実行した差は +0.76 ポイント（画面表示「+0.76%」）、-0.59 ポイント（画面表示「-0.59%」）で、プラスが 1 回、マイナスが 1 回だった。ベースラインは 90.4%、91.3%、シナリオは 91.2%、90.7% と表示された。
• 次元別の表示：建物の次元の差は 2 回とも「0.0」、密度の次元は「—」と表示された。CSV では、建物の次元の平均はベースラインとシナリオの 4 件すべてで 1.0000 だった。公園による建物の次元への加点には上限がある。 差の数値が表示されたのは、家賃、通勤、安全の次元だった。
• 差の読み方：シナリオ比較のベースラインとシナリオは、別々に生成された住民で実行される。 同じ住民について施策の前後を比べた値ではないため、各回の差には、施策の効果があればその効果と、住民を生成し直したことによる違いの両方が含まれる。今回の 2 回の記録から、施策の効果の有無や大きさを切り分けることはできない。

限界

• 繰り返しは通常のシミュレーション 3 回、シナリオ比較 2 回であり、ばらつきの分布を推定できる回数ではない。上の幅は今回の実行の最小と最大の差である。
• エージェント数はすべて 10 である。エージェント数を変えたときのばらつきは測定していない。
• 分析対象と評価に使われた次元は、測定時点の本番環境に入っているデータに依存する。
• 結果は仮想の住民についての計算であり、実際の居住者の意向や将来の人口移動を示すものではない。

再現手順

• UrbanAgents にサインインし、/app を開く。
• エージェント数を確認して「シミュレーション開始」を押す。完了後、結果欄の表示を読み、「CSV」を押す。同じ入力で繰り返す。
• シナリオ比較の欄で施策、経度、緯度を入力し、比較を実行する。表示を読み、「過去のシミュレーション」からベースラインとシナリオの各実行を開いて「CSV」を押す。同じ入力で繰り返す。

データの帰属表記

UrbanAgents が候補地の評価に使うデータは、コード上、次のとおりである。今回の測定では、画面の表示のとおり人口統計のデータは未整備で、密度の次元は評価に使われていない。本ノートに掲載した値は、これらを UrbanAgents が加工した結果であり、各データの提供者が作成・保証したものではない。

• 建物：出典：国土交通省 PLATEAUウェブサイト（https://www.mlit.go.jp/plateau/）。PLATEAU の 3D都市モデルを加工して作成。
• 用途地域、地価公示、鉄道、洪水浸水想定区域、土砂災害警戒区域：出典：国土交通省国土数値情報ダウンロードサイト（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/）。「国土数値情報」（国土交通省）の各データを加工して作成。
• 人口：出典：政府統計の総合窓口(e-Stat)（https://www.e-stat.go.jp/）。国勢調査（総務省統計局）のメッシュ統計を加工して作成。
• UrbanAgents の使い方はUrbanAgents の使い方に、DXA Labs が各製品で使うデータの出所はデータの出所と測定にまとめている。