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）のソフトウェア工学的変革を共有する。経済ショックのコーディング、UK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）を組み合わせ、シナリオ介入から主要ロジックを分離することで、テスト・保守・拡張を容易にする。不確実性の説明とダッシュボードによる出力比較が、技術者・非技術者双方にとって有用であると論じる。
English
This talk shares the software engineering effort to transform a baseline agent-based model (ABM) into a tool for comparing UK Net Zero policy intervention scenarios. It combines coding economic shocks, a UK-specific data pipeline, Monte Carlo simulation, reproducibility controls, visualisation dashboards, and simulation-based inference (SBI). Separating the main logic from scenario interventions makes the code easier to test, maintain, and extend. The authors argue these design choices improve model implementation and enable better software quality assessments, relevant to computational modelers where implementation rigour matters.
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、日本ではSSBJやカーボンプライシング等の政策シナリオ分析に応用可能なABMのソフトウェア工学的手法として参考になる。日本の政策立案や企業の脱炭素シナリオ分析において、再現性と不確実性評価の重要性を示す。
In the global GX context
This work contributes to global GX scholarship by demonstrating rigorous software engineering practices for large-scale stochastic ABMs, enhancing credibility and reusability in policy analysis. It offers a methodological framework applicable to net-zero scenario modelling beyond the UK, relevant to international efforts under TCFD/ISSB and transition planning.
👥 読者別の含意
🔬研究者:ABMの再現性と不確実性評価のためのソフトウェア工学的プラクティスを学べる。
🏢実務担当者:政策シナリオ分析のためのモデル開発のベストプラクティスとして参考になる。
🏛政策担当者:ネットゼロ政策のシナリオ比較におけるモデルの信頼性評価の重要性を示す。
📄 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/22647414first seen 2026-09-08 04:12:55 · last seen 2026-09-10 04:11:13
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