エージェントベースモデリング（ABM）は、複雑なシステムの動作をシミュレートするための強力な手法として、経済学、社会学、生物学など様々な分野で活用されています。しかし、このアプローチには重要な課題があります。それは、シミュレーション内のエージェント（意思決定主体）がどの程度現実の世界を反映しているかという「現実性」の問題です。 RAINOフレームワークは、この課題に対応するために開発された、エージェントベースモデリングにおける現実性を評価・向上させるための概念的枠組みです。このフレームワークは、エージェント設計の各段階で現実世界との整合性をどのように確保するかについての体系的なガイドラインを提供します。具体的には、エージェントの意思決定プロセス、行動パターン、相互作用のメカニズムが、実際の人間や組織の振る舞いにどれほど忠実に基づいているかを検証する方法論を示しています。 本研究は、既存の文献を横断的にレビューし、エージェントベースモデリングの現実性向上に関する重要な知見を整理しています。RAINOフレームワークを適用することで、より精度の高いシミュレーション結果を得られるようになり、政策立案や意思決定支援においてモデルの信頼性が大幅に向上することが期待されています。