v1.0 から v2.0 への進化の記録。試行錯誤の跡が、現在の研究の価値を物語る。 The evolution from v1.0 to v2.0 — the trail of trial and error that defines the value of this research. 从 v1.0 到 v2.0 的进化记录。反复探索的痕迹，诉说着当前研究的价值。 v1.0에서 v2.0으로의 진화 기록. 시행착오의 흔적이 현재 연구의 가치를 말해준다. El camino de v1.0 a v2.0 — el rastro de ensayo y error que define el valor de esta investigación. L'évolution de v1.0 à v2.0 — la trace des essais et erreurs qui définit la valeur de cette recherche.
現在の v2.0 に至る前の初期システム。10種のエージェント、静的浸水域、Kepler.gl 可視化。感度分析なし。このシステムの限界が v2.0 の設計を駆動した。 The initial system before v2.0. 10 agent types, static inundation, Kepler.gl visualization. No sensitivity analysis. The limitations of this system drove the design of v2.0. v2.0 之前的初期系统。10种智能体，静态淹水范围，Kepler.gl 可视化，无灵敏度分析。该系统的局限性驱动了 v2.0 的设计。 v2.0 이전의 초기 시스템. 10종 에이전트, 정적 침수 범위, Kepler.gl 시각화. 감도 분석 없음. 이 시스템의 한계가 v2.0 설계를 이끌었다. El sistema inicial anterior a v2.0. 10 tipos de agentes, inundación estática, visualización Kepler.gl. Sin análisis de sensibilidad. Las limitaciones de este sistema impulsaron el diseño de v2.0. Le système initial avant v2.0. 10 types d'agents, inondation statique, visualisation Kepler.gl. Pas d'analyse de sensibilité. Les limites de ce système ont conduit à la conception de v2.0.
v1.0 における Kepler.gl 可視化。89,000人・10属性の軌跡を属性色で描画。このシステムの限界が v2.0 の設計を駆動した。 Kepler.gl visualization from v1.0. 89,000 agents / 10 types rendered by category color. The limitations of this system drove the design of v2.0.
2年以上の研究。2025年6月から本サイトで公開を開始。 Over two years of research. Public documentation on this site began in June 2025. 两年以上的研究。自2025年6月起在本站公开。 2년 이상의 연구. 2025년 6월부터 본 사이트에서 공개를 시작. Más de dos años de investigación. La documentación pública en este sitio comenzó en junio de 2025. Plus de deux ans de recherche. La documentation publique sur ce site a débuté en juin 2025.
研究開始・原型開発。鎌倉の津波避難を題材に、エージェントベースモデルの設計と検証を開始。 Research begins · prototype development. Started designing and validating agent-based models for Kamakura tsunami evacuation. 研究启动·原型开发。以镰仓海啸避难为题材，开始设计与验证基于智能体的模型。 연구 시작·프로토타입 개발. 가마쿠라 쓰나미 대피를 주제로 에이전트 기반 모델의 설계와 검증을 시작. Inicio de la investigación · desarrollo del prototipo. Diseño y validación de modelos basados en agentes para la evacuación por tsunami en Kamakura. Début de la recherche · développement du prototype. Conception et validation de modèles à base d'agents pour l'évacuation tsunami à Kamakura.
本サイトで研究を公開開始。鎌倉市の道路・標高・避難所データを統合したマスターグラフ（18,580ノード・90,068エッジ）を構築・公開。 Research published on this portal. Master graph built and published: 18,580 nodes · 90,068 edges integrating road, elevation, and shelter data. 在本站公开研究。构建并发布融合道路、高程、避难所数据的主图（18,580节点 · 90,068条边）。 본 사이트에서 연구 공개 시작. 도로·표고·대피소 데이터를 통합한 마스터 그래프(18,580노드 · 90,068엣지) 구축·공개. Investigación publicada en este portal. Grafo maestro construido y publicado: 18,580 nodos · 90,068 aristas integrando vías, altimetría y refugios. Recherche publiée sur ce portail. Graphe maître construit et publié : 18 580 nœuds · 90 068 arêtes intégrant routes, altitudes et abris.
v1.0 達成：89,000人・10属性のマルチエージェントシミュレーション初成功。Kepler.gl で可視化。 v1.0 milestone: 89,000 agents / 10 types successfully simulated. Kepler.gl visualization. 达成 v1.0：89,000人/10种属性的多智能体仿真首次成功，Kepler.gl 可视化。 v1.0 달성: 89,000명 / 10속성 멀티에이전트 시뮬레이션 초기 성공. Kepler.gl 시각화. Hito v1.0: 89,000 agentes / 10 tipos simulados con éxito. Visualización Kepler.gl. Jalon v1.0 : 89 000 agents / 10 types simulés avec succès. Visualisation Kepler.gl.
v2.0 へ移行開始。4属性・62,299人モデルに再設計。Tobler・Klüpfel モデル導入、動的津波伝播モデル構築。 Transition to v2.0. Redesigned to 4 types / 62,299 agents. Tobler & Klüpfel models + dynamic tsunami propagation introduced. 开始迁移至 v2.0。重新设计为4种属性/62,299人模型。引入 Tobler & Klüpfel 模型，构建动态海啸传播模型。 v2.0으로 전환 시작. 4속성 / 62,299명 모델로 재설계. Tobler & Klüpfel 모델 도입, 동적 쓰나미 전파 모델 구축. Transición a v2.0. Rediseñado a 4 tipos / 62,299 agentes. Modelos Tobler & Klüpfel + propagación dinámica del tsunami. Transition vers v2.0. Repensé à 4 types / 62 299 agents. Modèles Tobler & Klüpfel + propagation dynamique du tsunami.
同調行動（Herd Behavior）モデルの高度化。BASE 50試行・SD=0.164pp の高再現性を確認。 Advanced Herd Behavior modeling. BASE 50-run SD=0.164pp — high reproducibility confirmed. 同调行为（Herd Behavior）模型升级。BASE 50次试验 SD=0.164pp，确认高可重复性。 동조 행동(Herd Behavior) 모델 고도화. BASE 50회 SD=0.164pp 높은 재현성 확인. Modelo de comportamiento de manada avanzado. SD BASE=0.164pp en 50 ejecuciones — alta reproducibilidad confirmada. Modèle de comportement de masse avancé. SD BASE=0,164pp sur 50 exécutions — haute reproductibilité confirmée.
25シナリオ・計 242 試行の感度分析完了。B群±32.1pp・A群±31.4pp が支配的、ハザードマップ逆説を発見。 25-scenario sensitivity analysis complete (242 total runs). Group B ±32.1pp, A ±31.4pp dominant. Hazard-map paradox discovered. 完成25个情景共242次试验的灵敏度分析。B组±32.1pp、A组±31.4pp 为主导因素，发现灾害地图悖论。 25개 시나리오 총 242회 감도 분석 완료. B그룹 ±32.1pp, A그룹 ±31.4pp가 지배적. 위험 지도 역설 발견. Análisis de sensibilidad completo: 25 escenarios, 242 ejecuciones. Grupo B ±32.1pp, A ±31.4pp dominantes. Descubrimiento de la paradoja del mapa de peligros. Analyse de sensibilité complète : 25 scénarios, 242 exécutions. Groupe B ±32,1pp, A ±31,4pp dominants. Paradoxe de la carte des risques découvert.
減災アプリ「TENDEN」公開。本ポータルサイト・分析ビューア公開。研究論文執筆完了。 TENDEN app launched. Portal site & analytics viewer published. Research paper completed. 减灾应用「TENDEN」发布。门户网站及分析视图公开。研究论文撰写完成。 감재 앱 「TENDEN」 공개. 포털 사이트·분석 뷰어 공개. 연구 논문 집필 완료. Lanzamiento de la app TENDEN. Portal y visor analítico publicados. Artículo de investigación completado. Lancement de l'app TENDEN. Portail et visualiseur analytique publiés. Article de recherche finalisé.
フルスケール一括実行（60,794人・15シナリオ・46 run）を実施。V2バッチ分析レポートとして公開（現在はアーカイブ資料）。 Full-scale batch re-run (60,794 agents, 15 scenarios, 46 runs) published as the V2 batch analysis report (now archived reference material). 实施全规模批量运行（60,794人·15情景·46次），以V2批量分析报告形式公开（现为归档资料）。 전 규모 일괄 실행(60,794명·15시나리오·46 run)을 실시. V2 배치 분석 리포트로 공개(현재는 아카이브 자료). Lote completo a escala real (60,794 agentes, 15 escenarios, 46 ejecuciones) publicado como informe de análisis V2 (ahora material de archivo). Lot complet à grande échelle (60 794 agents, 15 scénarios, 46 exécutions) publié comme rapport d'analyse V2 (désormais archivé).
最終版：実データに基づき人口・全パラメータを再較正（70,265人・全29シナリオ A〜G・各3回平均）。SSF2026ポスター発表・配布資料・本サイトの「最新」表示はすべてこのデータに基づく。 Final version: Population and all parameters recalibrated against real data (70,265 agents, all 29 scenarios A–G, 3-run avg). The SSF2026 poster, handout, and this site's "latest" figures are all based on this dataset. 最终版：基于实际数据重新校准人口与全部参数（70,265人・全29情景A〜G・各3次平均）。SSF2026海报、发放资料及本站"最新"数据均基于此数据集。 최종판：실제 데이터를 기반으로 인구·전 파라미터를 재보정(70,265명·전29시나리오 A〜G·각3회 평균). SSF2026 포스터·배포자료·본 사이트의 "최신" 표시는 모두 이 데이터에 기반함. Versión final: población y todos los parámetros recalibrados con datos reales (70,265 agentes, los 29 escenarios A–G, promedio de 3 ejecuciones). El póster SSF2026, el folleto y las cifras "más recientes" de este sitio se basan todos en este conjunto de datos. Version finale : population et tous les paramètres recalibrés sur des données réelles (70 265 agents, les 29 scénarios A–G, moyenne de 3 exécutions). L'affiche SSF2026, le prospectus et les chiffres « les plus récents » de ce site reposent tous sur ce jeu de données.