シミュレーションの科学と実践 – 脱炭素・GXの加速において

シミュレーションの科学と実践 – 脱炭素・GXの加速において

序論：科学の第三の柱と持続可能な未来への探求

科学の進歩は、長らく「理論」と「実験」という二つの柱によって支えられてきた。しかし、コンピュータの爆発的な進化は、これらに並ぶ「第三の柱」として「シミュレーション」を確立させた ¹。シミュレーションは、銀河の形成から地球の気候変動、さらには我々の社会経済システムの未来に至るまで、複雑な現象を理解し予測するための最も強力なツールである。

本レポートは、2025年最新版として、シミュレーションの科学的本質を網羅的かつ多角的に解き明かすことを目的とする。

その基礎原理と歴史的変遷から、現代の多様な方法論、そしてあらゆる領域における応用事例までを徹底的に解析する。さらに、この強力な分析のレンズを通して、現代における最も複雑な課題の一つである「日本の脱炭素社会への移行」に焦点を当てる。

シミュレーションがどのようにして、この国家的な挑戦における重大なボトルネックを特定し、戦略的な道筋を照らし出すのかを明らかにしていく。

第1部 シミュレーションの本質：思考実験からデジタルリアリティへ

1.1 シミュレーションの定義：科学的・哲学的視点

シミュレーションとは、学術的には「対象の振る舞いあるいは操作の結果を、実際の物や現実の対象を用いずに、対象をまねたモデルの分析、検討から推定すること」と定義される ²。

本質的には「模擬実験」であり、現実世界での試行が不可能な場合（例：宇宙の進化）、費用対効果が悪い場合（例：新型航空機の試作）、あるいは不可逆的な場合（例：一品ものの製造プロセス）において、その真価を発揮する ²。これにより、無数の「もしも」のシナリオを安全かつリスクのない環境で検証することが可能となる ⁴。

哲学的な観点から見れば、シミュレーションは一種の「思考実験（thought experiment）」である ⁵。

それは本質的に現実世界に関する新たな経験的知見を生み出すのではなく、モデルに組み込まれた前提条件やルールが論理的にどのような結果を導き出すかを推論するプロセスである。その力は、我々が立てた仮説が実際に何を意味するのかを厳密に解き明かす点にある ⁵。

シミュレーションの科学的価値は、単なる結果予測にとどまらない。むしろ、現象の「メカニズム」を解明する能力にこそ、その真髄がある ³。シミュレーションは、原因と結果を繋ぐだけでなく、その間の複雑なプロセスを可視化する。

モデルを構築する過程で、我々は対象システムの構成要素間の相互作用ルールを明示的に定義せざるを得ない ²。そしてシミュレーションを実行することで、単純なルールから生まれる、しばしば予測不可能な集団的・動的な挙動が明らかになる。これにより、研究者は無数の交絡因子が存在する現実世界では不可能な、制御されたデジタル環境下で因果関係に関する仮説を検証できるのである。

1.2 共生関係：設計図としてのモデリングと、実行としてのシミュレーション

シミュレーションは、「モデリング」という不可欠な先行プロセスと対をなす。

• モデリング：対象となるシステムの動的な挙動を支配するルールを構築する行為であり、多くの場合、微分方程式などの数学的・論理的な表現で記述される ⁶。これは、現実を抽象化し、形式的で計算可能な構造へと写し取るプロセスである ⁸。

• シミュレーション：構築されたモデルをコンピュータ上で時間的に、あるいは様々な状態を通じて実行（展開）し、システムの動的な挙動に関するデータを生成するプロセスである ⁶。モデルが脚本であるならば、シミュレーションはその上演に相当する。

成功するシミュレーションは、概念化されたモデル、そのモデルの忠実な実装、そして両者が常に同期していることを保証する厳格な管理という、三つの要素を必要とする ⁷。

このモデリングとシミュレーションの組み合わせは、特に「ミクロ-マクロリンク」の解明において強力な方法論を提供する ⁵。

これは、個々の要素（ミクロレベル）の単純な行動ルールが、どのようにしてシステム全体としての複雑な現象（マクロレベル）を生み出すのかを体系的に分析するアプローチである。この「創発（emergence）」という概念、すなわち個々の部分の総和を超える全体的なパターンがボトムアップで現れる現象は、多くのシミュレーション手法、特に後述するエージェントベースモデリングの根幹をなすテーマである ⁵。

第2部 計算革命の簡潔な歴史

シミュレーションの歴史は、計算能力の進化と密接に絡み合っている。その需要は、常に高性能コンピューティング技術の発展を牽引する主要な原動力であり続けてきた。

2.1 電子計算機以前：機械式の頭脳

計算を自動化したいという欲求は古く、1642年のブレーズ・パスカルによる歯車式計算機「パスカリーヌ」や、ゴットフリート・ライプニッツによる二進法の提唱にまで遡る ¹⁰。その後、アリスモメーターのような量産型機械式計算機や、日本では「タイガー計算器」として知られる手回し計算機が普及した ¹⁰。この時代、「コンピュータ（計算手）」とは、これらの機械を用いて計算を行う専門職を指す言葉であり、気象予測やマンハッタン計画のような大規模プロジェクトで、微分方程式の数値解を求めるために多くの計算手が動員された ¹⁰。

2.2 デジタルシミュレーションの黎明期：ENIACと軍事的要請

1946年に完成した世界初の汎用電子計算機ENIACは、まさにシミュレーションの需要から生まれた ¹¹。その主な目的は、大砲の弾道軌道を高速で計算することであり、これは物理シミュレーションの一種であった。この事実は、シミュレーションへの要求が、常に高性能コンピューティング開発の主要な推進力であったことを示す歴史的な証左である。同時期には、艦船用の砲撃指揮装置のようなアナログ計算機もシミュレーションに用いられていたが、その物理的なサイズと複雑さから機能には限界があった ¹²。

2.3 スーパーコンピュータ時代と日本の貢献

計算機の進化は、トランジスタから集積回路（IC）、そして大規模集積回路（LSI）へと進み、日本の日立製作所や富士通といった企業が開発を牽引した ¹³。この計算能力の飛躍的向上が、より複雑なシミュレーションを可能にした。

特に、科学技術計算の需要はスーパーコンピュータの開発競争を加速させた。日本はこの分野で重要な役割を果たし、1985年に日本電気が発表したSX-2は世界で初めて理論性能1 GFLOPS（毎秒10億回の浮動小数点演算）の壁を突破したベクトル型スーパーコンピュータであった ¹⁴。1987年には富士通のFACOM VP400が航空宇宙技術研究所（現JAXA）に導入され、流体力学や構造解析といった大規模シミュレーションに活用された ¹³。

これらの開発は、JAXAの宇宙機・航空機設計 ¹⁵ や、後の「地球シミュレータ」プロジェクトへと繋がり、シミュレーション技術が国家の産業・科学戦略と不可分に結びついていることを示している。この歴史は、単に「コンピュータが速くなったから、シミュレーションが高度化した」という一方向の関係ではなく、より現実に近い、高精度なシミュレーションを行いたいという強い要求が、ベクトル計算や並列処理といったコンピュータアーキテクチャの革新を直接的に促してきたという、相互進化の物語なのである。

第3部 現代シミュレーションの方法論的兵器庫

現代のシミュレーションは、対象とするシステムや問題の性質に応じて、多様な方法論を使い分ける。ここでは主要な4つのアプローチを概観する。

3.1 確率論的シミュレーション：モンテカルロ法によるランダム性の力

• 原理：決定論的でありながら解析的に解くには複雑すぎる問題に対し、乱数を用いた数値実験を繰り返し行うことで近似解を求める手法 ¹⁶。試行回数を増やすことで、大数の法則に基づき、その統計的結果が真の値に収束する ¹⁷。

• 応用分野：不確実性や膨大な変数を内包するシステムの解析に最適。素粒子の挙動を追う物理学、金融商品の価格変動やリスクを評価する金融工学、写実的な光の反射や屈折を計算するコンピュータグラフィックス、中性子の振る舞いを模擬する原子炉設計など、極めて広範な分野で活用されている ¹⁷。

3.2 イベント駆動型システム：離散事象シミュレーション（DES）によるプロセスのモデル化

• 原理：システムの動作を、特定の時点で発生する一連の離散的な「事象（イベント）」としてモデル化する ²¹。シミュレーションクロックは連続的に進むのではなく、あるイベントから次のイベントへとジャンプし、状態変化が起きた瞬間だけシステムを更新するため、プロセス指向のシステムの解析において計算効率が高い ²²。

• 構成要素：システムの「状態変数」、状態変化のルールを記述した「事象ルーチン」、そして将来発生するイベントを時系列で管理する「事象カレンダ」が中核となる ²。

• 応用分野：待ち行列、ワークフロー、物流プロセスのモデル化に最適。製造業における生産ラインのボトルネック分析、サプライチェーン管理、コールセンターや病院の患者フローといったサービス業の効率化に広く用いられる ²¹。

3.3 ボトムアップの複雑性：エージェントベースモデリング（ABM）による創発現象の理解

• 原理：システムを、自律的な意思決定を行う多数の「エージェント」の集合体としてモデル化する ²⁶。各エージェントは個別の属性と行動ルールを持つ。シミュレーションの目的は、これらのエージェントの局所的な相互作用から、システム全体としてどのようなマクロなパターンが「創発」するかを観察することにある ⁹。「全体は部分の総和を超える」という複雑系の思想を体現する手法である ⁹。

• 応用分野：個々の行動がシステム全体を規定する複雑適応系の研究に不可欠。COVID-19のような感染症の拡大予測、社会における意見の伝播、交通渋滞の発生メカニズム、市場のバブルや暴落の再現など、社会科学、疫学、生態学、経済学で重要な役割を果たす ⁹。

3.4 連続的ダイナミクス：微分方程式による物理法則の捕捉

• 原理：状態変数が時間と共に連続的に変化するシステムをモデル化する。これらのシステムは、通常、一連の微分方程式によって記述される ⁶。シミュレーションは、ルンゲ・クッタ法のような数値解法を用いてこれらの微分方程式を解き、システムの挙動を時間追跡する ³³。

• 応用分野：物理学および工学シミュレーションの根幹をなす。流体力学、熱伝導、化学反応、人口動態（捕食者-被食者モデルなど）、そして感染症の流行（SIRモデルなど）の解析に用いられる ²¹。

これらの主要な方法論の特性を整理するため、以下の比較表を提示する。

項目	モンテカルロ法	離散事象シミュレーション（DES）	エージェントベースモデリング（ABM）	連続シミュレーション
中核原理	乱数を用いた多数の試行により、確率的な事象や複雑な問題の近似解を求める。	システムの状態が「イベント」発生の瞬間にのみ変化するとみなし、事象の連鎖としてプロセスをモデル化する。	自律的な「エージェント」の行動と相互作用から、マクロレベルのパターンが創発する過程をボトムアップで再現する。	時間の経過と共に連続的に変化する状態量を、微分方程式などの数理モデルを用いて記述し、その時間発展を追跡する。
時間の扱い	時間に依存しない場合が多いが、金融派生商品評価など時系列データの生成にも利用される。	離散的。シミュレーションクロックは次のイベント発生時刻へジャンプする。	離散的なタイムステップ、またはイベント駆動型。	連続的。微小な時間ステップで状態を更新する。
代表的な応用分野	金融リスク分析、原子炉物理、コンピュータグラフィックス、素粒子物理学。	製造ライン、物流・サプライチェーン、コールセンター、交通システム。	感染症拡大、社会・経済現象、生態系モデリング、避難行動分析。	流体力学、熱伝導、構造解析、化学反応、天体物理学。
主な強み	高次元の問題や不確実性を伴うシステムの解析に非常に強力。	プロセス指向のシステムの効率的なシミュレーションとボトルネック分析に優れる。	複雑適応系の研究や、ミクロな行動がマクロな現象を生み出すメカニズムの解明に不可欠。	物理法則に支配されるシステムの動的挙動を高い精度で再現できる。

第4部 あらゆる領域に浸透するシミュレーション：現代の応用事例調査

シミュレーション技術は、今や科学技術から社会経済活動、さらには我々の日常生活に至るまで、あらゆる領域に深く浸透している。

4.1 工学・製造業

• 航空宇宙：宇宙航空研究開発機構（JAXA）は、ロケットや航空機の設計において、燃焼、音響、構造強度など、あらゆる側面を評価するために大規模な数値シミュレーションを駆使している ¹⁵。

• 自動車：仮想空間での衝突試験は、開発コストと時間を大幅に削減し、安全性の向上に貢献している。また、空気力学シミュレーションは燃費向上のための車体設計に、エンジンシミュレーションは性能最適化に不可欠である ³⁴。

• 製造：離散事象シミュレーションは生産ラインの最適化、ボトルネックの特定、在庫管理に活用される ²¹。さらに、工場の「デジタルツイン」を構築し、リアルタイムデータと連携させることで、予知保全や生産プロセスの継続的な改善が可能になっている ³⁶。

4.2 生命科学・医療

• 外科手術訓練：VR（仮想現実）やAR（拡張現実）技術を用いたシミュレータにより、外科医は腹腔鏡手術や眼科手術といった複雑な手技を、患者にリスクを負わせることなく繰り返し練習できる ³⁸。

• 医療機器設計：ステントの血管内での挙動や疲労耐久性、カテーテルの挿入性、人工呼吸器のガス流動など、医療機器の性能と安全性を設計段階で検証するためにシミュレーションが用いられる ⁴⁰。

• 個別化医療（パーソナライズド・メディシン）：CTやMRIなどの医療画像から患者個人の臓器や身体のデジタルツインを作成し、手術計画のシミュレーションや、特定の薬剤に対する効果を予測する研究が進んでいる ⁴¹。これは、個々の患者に最適化された治療法を提供する「個別化医療」の実現に向けた重要な一歩である。

• 創薬：分子動力学シミュレーションは、新薬候補の化合物が標的となるタンパク質とどのように結合するかを原子レベルで解析し、医薬品開発のプロセスを加速させる ⁴⁴。

4.3 金融・経済

• リスク管理：モンテカルロ・シミュレーションは、金融機関が保有するポートフォリオが直面する潜在的な最大損失額を統計的に推定する「バリュー・アット・リスク（VaR）」の算出に広く用いられている ⁴⁶。

• デリバティブ価格評価：ブラック・ショールズ方程式のような解析解が存在しない複雑な金融派生商品（デリバティブ）の価格を評価するために、将来の株価パスを多数生成するモンテカルロ法が不可欠である ¹⁶。

• 市場モデリング：エージェントベースモデリングを用いて、多数の投資家の異質な行動をシミュレートし、市場のバブルや暴落といった非合理的な現象がどのように発生するかを研究する試みも行われている ⁹。

4.4 社会システム・都市計画

• パンデミック対策：COVID-19のパンデミックでは、エージェントベースモデリングがウイルスの感染拡大プロセスをシミュレートし、ロックダウンや社会的距離戦略といった公衆衛生政策の効果を評価するために世界中で活用された ²⁸。

• 都市ダイナミクス：交通流、人流（歩行者の動き）、公共交通機関の運行をシミュレートすることで、都市計画の最適化、渋滞緩和、大規模イベントや災害時の避難計画策定に貢献している ²⁵。

• 情報伝播：SNS上での情報や口コミ、広告キャンペーンがどのように拡散していくかをシミュレーションし、マーケティング戦略の立案に役立てられている ⁵⁴。

4.5 最先端領域：エンターテインメント、デジタルツイン、量子コンピュータ

• エンターテインメント：映画における爆発や津波といったリアルな特殊効果（VFX）や、ビデオゲームの物理エンジンは、流体力学や剛体力学のシミュレーション技術によって支えられている ⁵⁵。VR/ARやメタバースは、没入型のシミュレーション体験そのものを新たなエンターテインメントとして提供している ⁵⁶。

• デジタルツイン：この概念は、単なる応用の一つではなく、シミュレーションのパラダイムシフトを象徴する。物理的な実体からIoTセンサー等を通じてリアルタイムでデータを収集し、それを忠実なシミュレーションモデルと連携させることで、現実と常に同期した仮想的な双子（デジタルツイン）を構築する ⁵⁷。これにより、シミュレーションは設計段階のオフラインツールから、稼働中のシステムを監視・予測・最適化するオンラインの運用ツールへと進化する。

• 量子コンピュータ：2025年現在、まだ実用化の初期段階にあるが、シミュレーションの次なるフロンティアとして期待されている ⁵⁹。量子コンピュータは、従来のコンピュータでは事実上不可能だった分子や量子系の挙動を極めて高い精度でシミュレートできる可能性を秘めており、新素材開発や創薬、基礎物理学に革命をもたらすとされる ⁵⁹。

第5部 重要な実証の場：日本のカーボンニュートラルへの道をシミュレートする

シミュレーションは、今や日本の国家戦略、特に2050年のカーボンニュートラル達成という壮大な目標を達成するための羅針盤として、不可欠な役割を担っている。

5.1 国家の責務：2050年カーボンニュートラル目標の解体

2020年、日本政府は2050年までに温室効果ガスの排出を全体としてゼロにする目標を宣言した。中間目標として、2030年度に2013年度比で46%の削減を目指すことも掲げられている ⁶¹。この目標達成には、国のエネルギーシステムの根本的な変革が求められる。その道のりは、技術の不確実性、経済的コスト、社会的受容性といった多くの課題に満ちており、この複雑性を乗り越え、整合性のある道筋を描くためには、シミュレーションが唯一の現実的な分析手段となる ⁶¹。

5.2 中核的技術課題：再生可能エネルギー主体の電力網における変動性の克服

• 安定性の物理学：従来の電力系統は、火力発電所や原子力発電所の大型回転機（タービン）が持つ物理的な「慣性」によって周波数の安定を維持してきた。一方、太陽光や風力などの変動性再生可能エネルギー（VRE）はインバータを介して系統に接続されるため、この物理的慣性を持たない。VREの導入比率が高まると、系統全体の慣性が低下し、周波数変動に対する脆弱性が増大、大規模停電のリスクが高まる ⁶³。

• OCCTOの役割：電力広域的運営推進機関（OCCTO）は、全国レベルでの電力系統の安定供給と需給バランスの維持を担う中核機関である ⁶⁴。

• OCCTOのシミュレーションツールキット：OCCTOは、ABB社の「PROMOD」のような高度なシミュレーションソフトウェアを用いて、広域での需給シミュレーションを実施している ⁶⁶。このツールにより、送電線の混雑、燃料費、VREの大量導入といった要因が、系統の安定性や電力価格に与える影響を詳細にモデル化・分析できる。平常時だけでなく、送電線事故などの擾乱発生時にも安定供給を維持できるかを確認する「動態安定度解析」など、多様なシミュレーションを通じて、電力システムの信頼性確保に努めている ⁶⁷。

5.3 シミュレーションによる国家戦略：統合評価モデル（IAMs）の力

• 国立環境研究所のAIMモデル：国立環境研究所（NIES）は、独自に開発した「アジア太平洋統合評価モデル（AIM）」を用いて、日本の脱炭素シナリオを詳細に分析している ⁶⁹。AIMは、マクロ経済モデル（AIM/CGE）、エネルギー需要側の技術選択モデル（AIM/Enduse）、そして時間解像度の高い電力部門モデル（AIM/MOGPM）などを連携させた統合評価モデルである ⁶⁹。

• AIMによる分析結果：NIESのシミュレーションは、ネットゼロ達成には2030年以降の革新技術（水素、CCUS等）の爆発的な普及が不可欠であることを示している。また、対策を早期に実施するシナリオと、後期に集中させるシナリオを比較し、対策の遅れが長期的な総コストを著しく増大させることを定量的に明らかにしている ⁶⁹。

• 他の研究機関のモデル：日本エネルギー経済研究所（IEEJ）や電力中央研究所（CRIEPI）なども、それぞれ精緻なエネルギーシステムモデル（例：IEEJ-NEモデル）を開発・運用している ⁷⁰。これらのモデルは、需要側・供給側合わせて300を超える個別技術をデータベース化し、コスト最小化や排出量制約といった条件下で、最適なエネルギーミックスをバックキャスト的に導出する能力を持つ ⁷⁰。

5.4 エネルギー管理におけるAIとデジタルツイン革命

• AIによる高精度予測：AI、特にRNN（再帰型ニューラルネットワーク）やLSTM（長・短期記憶）といった深層学習アルゴリズムは、電力需要やVREの発電量を高精度で予測するために活用されている ⁶³。正確な予測は、電力系統の効率的な運用や電力市場での取引において極めて重要である ⁷⁶。

• 電力網のデジタルツイン：ENGIE社が太陽光発電所で導入した事例のように、発電所や風力タービンといったエネルギー資産のデジタルツインを構築する動きが広がっている ⁷⁷。リアルタイムデータを用いて仮想空間上で設備の稼働状況を再現し、性能最適化や故障予測を行うことで、信頼性と効率の向上が図られている ⁵⁸。

5.5 ヒューマン・ファクター：社会経済的現実のシミュレーション

• 信頼の欠如：再生可能エネルギー普及の大きな障壁は、技術的な問題だけではない。日本の自治体を対象とした調査では、82.4%が「市民の理解が十分に得られていない」と感じていることが明らかになった ⁷⁸。主な懸念点は、「経済的負担」（70.5%）、「景観阻害」（60.7%）、「災害時のリスク」（50.8%）であった ⁷⁸。

• 信頼できるシミュレーションへの需要：同調査では、実に80.4%の自治体関係者が、太陽光発電や蓄電池を導入する際の「経済効果シミュレーションの結果を保証する制度」があれば、普及がより円滑に進むと考えている ⁷⁸。この結果は、単なるシミュレーションの実施だけでなく、その結果の信頼性、すなわち「検証と妥当性確認（V&V）」が社会実装の鍵を握っていることを示唆している。

この 脱炭素 という壮大な課題は、単一のシミュレーションで解ける問題ではない。国家レベルの長期的な経済・技術経路を描く統合評価モデル（NIESのAIMなど）、数年先から数分先の系統運用を計画するOCCTOの運用モデル、そして個々の発電所の翌日の発電量を予測するAIモデルまで、異なる時間的・空間的スケールで動作するシミュレーション群が、整合性を持って連携する必要がある。

例えば、国家計画が太陽光発電の大量導入を掲げても、その結果生じる慣性の低下や「ダックカーブ」現象に電力系統が物理的に耐えられないのであれば、その計画は絵に描いた餅に過ぎない。成功への道は、これら多階層のシミュレーションを繋ぐ「シミュレーション・ツールチェーン」の構築にかかっている。

さらに、新たなジレンマも浮上している。AIは再生可能エネルギーの変動性を管理するための強力なツールである一方で、AI自体が膨大な電力を消費する新たな需要源となっているのだ ⁷³。国際エネルギー機関（IEA）の予測では、世界のデータセンターとAIによる電力需要は2026年までに倍増し、日本の現在の総電力消費量に匹敵する規模に達する可能性がある ⁸⁰。三菱総合研究所の分析によれば、日本のICTセクターの電力需要は2040年までに最大で27倍に増加する可能性も指摘されている ⁸³。

これは「AIエネルギーパラドックス」とも呼べる状況であり、日本の脱炭素シナリオは、この巨大な新規需要を織り込んだ上で再設計されなければならない。

第6部 ボトルネックの特定：シミュレーションが示す日本のエネルギー転換の課題

これまでの多角的な分析を踏まえ、シミュレーションが浮き彫りにした日本のエネルギー転換における5つの主要な課題を以下に集約する。

結論：シミュレーションから戦略的行動へ

本レポートは、シミュレーションが理論と実験に並ぶ「科学の第三の柱」として、現代社会の複雑な課題を解き明かす上でいかに不可欠な存在であるかを示してきた。その応用範囲は工学や医療から社会経済システムにまで及び、特に日本の2050年カーボンニュートラルという国家的挑戦においては、その羅針盤としての役割を担っている。

シミュレーションは、電力系統の物理的制約、AIによる新たな電力需要の爆発、そして技術導入の驚異的なペースといった、目に見えない未来のリスクを可視化する。同時に、それは単なる技術的分析ツールにとどまらない。国民の経済的負担への懸念という、最も根深い障壁を乗り越えるためには、透明で信頼性の高いシミュレーションに基づいた対話が不可欠である。シミュレーションの「検証と妥当性確認（V&V）」は、もはや技術者のためのプロセスではなく、社会全体の信頼を構築するための基盤そのものである。

今後、AIと融合した高度なモデルや、究極的には量子コンピュータによる超高精度なシミュレーションが、我々の予測能力をさらに向上させるだろう ⁵⁹。しかし、デジタルツインの普及にはデータ統合、セキュリティ、人材育成といった新たな課題も伴う ⁸⁷。

シミュレーションは未来への地図を提供するが、その地図を手に目的地へ向かうのは我々自身の行動である。

課題は、より良い未来をシミュレートすることだけではない。その洞察に基づき、賢明な投資を行い、科学的根拠に基づく政策を断行し、そして何よりも、透明性の高いシミュレーションを社会との対話のツールとして活用することで、この国全体の変革に必要な合意形成を築き上げることである。