🌏 国家人材育成シミュレーター

Human Capital Development Optimization Game

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✅ 修正完了: GitHub Pages対応済み。全バージョンが正常に動作します！

各バージョン直接リンク:

• v1 (基本版) - 投資配分・レーダーチャート
• v2 (個人モデル) - 100人追跡・財政フロー・技術継承性
• v3 (コホート版) - 大規模シミュレーション・年齢分布

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プロジェクト概要

限られた資源（予算・時間・人材）の中で、国力を最大化する人材育成戦略を探索するシミュレーションゲーム。最終的にはアカデミックな最適化問題として定式化。

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🎯 解くべき問題

1. 投資配分問題: 大学・産業界・政府・研究機関への最適投資比率
2. 人材配置問題: 人材をどのセクターに配置するか
3. 継承性問題: 技術・知識の世代間継承をどう確保するか

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📁 ファイル構成

talent-development-simulator/
│
├── 📄 README.md                      # このファイル
│
├── 📊 シミュレーター
│   ├── talent-development-simulator.jsx  # v1: 基本版
│   ├── talent-simulator-v2.jsx           # v2: 個人モデル版
│   ├── talent-simulator-v3.jsx           # v3: コホート版
│   └── talent-simulator-v3-pop.jsx       # v3: 人口統計連動版
│
├── 📝 仕様書
│   └── talent-simulator-v3-spec.md       # 詳細仕様書
│
└── 📚 技術ノート
    ├── technical-notes-all-versions.md   # 全バージョン統合版
    ├── tech-note-v1.md                   # v1 技術ノート
    ├── tech-note-v2.md                   # v2 技術ノート
    └── tech-note-v3.md                   # v3 技術ノート

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🚀 バージョン履歴

Version 1: 基本設計

• 概念設計・数理モデル構築
• 12軸レーダーチャート
• CES型国力集約関数
• 最適化問題の定式化

Version 2: 個人モデル (v2.1)

• 100人規模の個人プロファイル追跡
• 技術継承性指標・メンタリングシステム
• 財政フローシステム (収入・支出・予算残高)
  • 産業セクターからの収入生成
  • セクター投資による支出
• セクター別在籍期間モデル
• イベントシステム（退職・卒業・転職）

Version 3: 大規模シミュレーション

• コホートモデル（46万人対応）
• 標準化（偏差値化）
• 人口統計連動
• 遷移行列による人材フロー

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📈 主要機能

レーダーチャート（12軸）

• 基礎科学 / 応用技術 / デジタル・AI
• 製造 / 金融 / エネルギー
• 国際競争力 / イノベーション
• 教育基盤 / 政策立案 / 社会実装力
• 技術継承性

4セクター

セクター	特徴	在籍期間
🎓 大学	基礎研究・人材育成の土台	教授40年 / 学生2-6年
🏭 産業界	経験的技術・実践知	3-5年サイクル
🏛️ 政府	投資配分・政策立案	3年交代
🔬 研究機関	高度専門知識・国際連携	5-10年

シミュレーション機能

• 5年後・10年後の国力予測
• 人口減少の影響分析
• 政策パラメータ調整（進学率等）
• 偏差値/実値の切替表示

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🔬 数理モデル

国力集約関数

$$S_j(t) = \left(\sum_{c} n_c \cdot \mu_{c,j}^{\alpha}\right)^{1/\alpha}$$

技術継承性

$$\text{Succession} = \frac{1}{3}(D_{\text{age}} + M_{\text{tenure}} + R_{\text{mentor}})$$

総合スコア

$$\text{Score} = 0.6 \times \bar{S} + 0.4 \times \min_j S_j$$

最適化問題

$$\max_{\mathbf{u}} \sum_{t=0}^{T} \gamma^t \left[ \text{Score}(t) + \lambda \cdot \text{Succession}(t) \right]$$

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🎮 使い方

オンライン版（推奨）

1. デモサイトにアクセス
2. 使用したいバージョンを選択
3. 投資配分スライダーを調整
4. 「1年進める」ボタンでシミュレーション実行
5. レーダーチャートと統計データで結果を確認

ローカル実行

git clone https://github.com/lutelute/Human_Resource_Sim.git
cd Human_Resource_Sim
# Webサーバーを起動してindex.htmlを開く
python -m http.server 8000
# http://localhost:8000 にアクセス

各バージョンへの直接アクセス:

• v1 (基本版): http://localhost:8000/v1/talent-development-simulator.html
• v2 (個人モデル): http://localhost:8000/v2/ (Viteビルド版)
• v3 (コホート版): http://localhost:8000/v3/talent-simulator-v3-pop.html

開発モード (pnpm):

pnpm install
pnpm --filter v2-app dev  # v2をローカル開発サーバーで起動

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📊 人口統計パラメータ（v3）

パラメータ	デフォルト値
18歳人口（基準年）	110万人
大学進学率	56%
修士進学率	12%
博士進学率	10%
人口減少率	1.2%/年

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🔮 今後の発展

1. 最適化ソルバー連携: 自動最適化
2. 実統計データ連携: 政府統計API
3. 地域・分野別精緻化: より現実的なモデル
4. 国際比較: 他国との戦略比較

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📚 参考文献

• Arrow, K. J., et al. (1961). "Capital-labor substitution and economic efficiency" - CES生産関数
• Becker, G. S. (1964). "Human Capital" - 人的資本理論
• Nonaka, I., & Takeuchi, H. (1995). "The Knowledge-Creating Company" - 知識継承

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🤝 Contributing

プロジェクトへの貢献を歓迎します！

1. このリポジトリをフォーク
2. 機能ブランチを作成 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 変更をコミット (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. ブランチにプッシュ (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Pull Requestを開く

📄 License

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

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プロジェクト開始: 2024年 | GitHub Pages対応: 2025年