・来園者は3つのアトラクションを移動して楽しみます。 ・混雑情報が取得できない「青」は、好きな順番でアトラクションへ移動します。 ・混雑情報が取得できる「赤」で、混雑情報を考慮して移動します。 ・コンパネを調整して、最も混雑が少ない混雑情報所持率を探してみましょう。 ※本モデルは書籍『コンピュータのなかの人工社会』の遊園地モデルをartisoc Cloudに移植したものです。 https://mas.kke.co.jp/fukuzatsu/waiting_time/
・ドローンを使って、被災地（緑）へ定期的に情報収集に行きます。 ・撮影からの経過時間に応じて、風船が膨らみます。 ・飛行時間が経過すると基地（赤）に帰還します。 ・目的地の選択方法、ドローンの数や性能を定義できます。
アメリカの経済学者トーマス・シェリングが考案した「住み分け」のメカニズムのモデルです。 詳しい解説はこちら↓ https://mas.kke.co.jp/model/schering/
最初に歩行者がランダムに生成される。歩行者は各自エスカレータの方へ向かい、順番に並びエスカレータに乗り込んでいく。上の列と下の列があり、上は歩くため早く、上は歩かないため遅く設定。歩行者は列の待ち人数が少ない方へ並ぶ。
ゴミ箱モデルをベースに、組織内で実験が行われる状況をシミュレーションしました。1) 従業員、アイデア、装置、機会が出会えば実験が行われ、実験の成否は従業員の能力と装置の有効性、アイデアの難しさで決まります。2) 装置がなく、従業員、アイデア、機会だけが出会い、その従業員の心理的安全性が低い場合、アイデアは捨てられます。3) 心理的安全性は、失敗した時のサンクションによって低下します。4) 従業員は失敗から学習することもできます。
テレビ東京の番組「開運！なんでも鑑定団」の鑑定額発表シーンを再現しました。 https://www.tv-tokyo.co.jp/kantei/