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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

Zenodoプレプリント2026-09-10#政策Origin: Global
DOI: 10.5281/zenodo.22686050
原典: https://zenodo.org/records/22686050
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本発表は、マクロ経済分析用のベースラインABMを、英国ネットゼロ政策介入シナリオを比較するツールへと転換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、再現性管理、可視化ダッシュボード、シミュレーションベース推論を組み合わせる。シナリオ介入と主ロジックを分離することでテスト・保守・拡張が容易になり、確率的ABMの信頼性と再利用性を高める設計を論じる。

English

This talk shares software-engineering work transforming a baseline macroeconomic ABM into a scenario engine for comparing UK Net Zero policy interventions. It combines economic shocks, a UK-specific data pipeline, Monte Carlo simulation, reproducibility controls, dashboards, and simulation-based inference. Separating scenario logic from core code improves testability and credibility of large-scale stochastic ABMs.

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対象とするが、確率的ABMの再現性・シナリオ比較手法は、日本のGX政策評価やSSBJ開示を見据えたマクロ経済モデリングにも応用可能。政策介入の不確実性を定量化する枠組みとして、日本版シナリオ分析の高度化に示唆を与える。

In the global GX context

While UK-focused, the paper's emphasis on reproducibility, Monte Carlo uncertainty, and simulation-based inference for policy scenarios speaks to the global need for credible transition-scenario modeling that underpins TCFD/ISSB climate-risk disclosure. It offers a software-engineering template for making stochastic policy models auditable and reusable across jurisdictions.

👥 読者別の含意

🔬研究者:確率的ABMの再現性・検証可能性を高めるソフトウェア設計とSBIの適用例として参考になる。

🏢実務担当者:政策シナリオの不確実性を可視化するダッシュボード設計は、自社の気候シナリオ分析や開示準備に応用できる。

🏛政策担当者:ネットゼロ政策の介入効果を比較・検証する再現可能なモデリング基盤として、政策評価プロセスの透明性向上に寄与する。

📄 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

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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。