モデルからシナリオエンジンへ：英国ネットゼロ分析のための再現可能なABM
From Model to Scenario Engine: A Reproducible ABM for UK Net Zero Analysis (原題)
Alves, Marcela, Palola, Pirta, Bailey, Emma, Lennox, Tim, Moran, José, Youngman, Tom
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本発表は、英国のネットゼロ政策介入シナリオを比較するための、再現可能なエージェントベースモデル（ABM）への変換に関するソフトウェア工学的取り組みを共有する。経済ショックのコーディング、英国固有のデータパイプライン、モンテカルロシミュレーション、可視化ダッシュボード、シミュレーションベース推論（SBI）などの設計選択を組み合わせる。主な貢献は、大規模な確率的ABMをより信頼性が高く再利用可能な研究ソフトウェアにするためのソフトウェア工学プラクティスの対話である。
English
This talk shares software engineering efforts to transform a baseline agent-based model (ABM) into a tool for comparing UK Net Zero policy intervention scenarios. It combines design choices including coding economic shocks, a UK-specific data pipeline, Monte Carlo simulation, reproducibility controls, visualisation dashboards, and simulation-based inference (SBI). The broader contribution is a dialogue on software engineering practices for making large-scale stochastic ABMs more credible and reusable as research software.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
英国のネットゼロ政策分析を動機とするが、日本のGX政策評価やSSBJ対応におけるシナリオ分析の再現性・信頼性向上に示唆を与える。特に、政策介入の効果をシミュレーションで評価する際のソフトウェア工学の重要性は、日本の政策立案や企業の気候シナリオ分析にも応用可能。
In the global GX context
This work contributes to global GX scholarship by demonstrating how rigorous software engineering can enhance the credibility and reusability of agent-based models for net zero policy analysis. It offers a methodological framework that can be adapted to other national contexts, supporting evidence-based climate policy design and transition finance decisions.
👥 読者別の含意
🔬研究者:ABMの再現性と信頼性を高めるソフトウェア工学プラクティスを学び、気候政策シミュレーションの方法論に応用できる。
🏢実務担当者:シナリオ分析のダッシュボード化や再現性管理の手法は、企業の気候リスク評価や開示対応に活用できる。
🏛政策担当者:政策介入シナリオの比較分析におけるABMの活用方法と、その信頼性確保の重要性を理解できる。
📄 Abstract（原文）
Agent-based modelling (ABMs) has increasingly been used to study socio-economic transitions. These computational models feature heterogeneous agents, decision-making, and feedback effects that are difficult to capture in aggregate models. Yet, these features that make ABMs valuable also make them hard to reproduce and evaluate as research software, especially when stochastic behaviour is involved. In this talk, we share the software engineering effort to transform a baseline ABM for macroeconomic analysis into a tool for comparing UK Net Zero policy intervention scenarios. The methodology combines design choices, including: Coding economic shocks targeting different economic markets A UK-specific data pipeline Monte Carlo simulation (MC) Reproducibility controls Visualisation dashboards Simulation-based inference (SBI) We show that a more straightforward separation of the main logic from scenario interventions in the code makes it easier to test, maintain, and extend with new economic behaviours. We also explain scenario uncertainty with MC and SBI. Finally, we discuss how dashboards make outputs easier to inspect and compare for both technical and non-technical audiences. Although the work is motivated by UK Net Zero policy analysis, the broader contribution is a dialogue of software engineering practices for making large-scale stochastic ABMs more credible and reusable as research software. The talk will be relevant to anyone working on computational models where scientific value depends as much on implementation rigour as on the underlying theory. In addition to making the ABM applicable to policy analysis, we argue that the design choices improve the model's implementation, enabling better software quality assessments.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- Zenodo https://zenodo.org/records/22236850first seen 2026-09-02 04:23:22 · last seen 2026-09-07 04:11:53
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。