都市交通システムの複雑化が進む中、交通シミュレーションは証拠に基づく交通計画や政策評価に不可欠なものとなっています。しかし、SUMOのようなプラットフォームは専門家にしか利用されないことが多く、シミュレーションシナリオの生成にはネットワーク構築や目的地モデルの設定、政策実験のためのパラメーター構成など、高度な専門知識が必要です。この研究では、エージェントSUMOというインタラクティブなシミュレーションシナリオ生成のためのエージェント型フレームワークを提案します。このフレームワークは、ユーザーの意図を理解し、タスクの複雑さを評価し、欠けているパラメーターを推測する適応型推論層を導入し、抽象的な政策目標を実行可能なシミュレーションシナリオへと変換します。ソウルやマンハッタンでの実験により、非専門家ユーザーでもアクセス可能なシミュレーションシナリオが得られることが確認され、交通流の指標において大きな改善が見られました。