歩行者、自転車利用者、自律走行車など、異なる種類の相互作用するエージェントを含む都市交通シナリオの使いやすく、直感的なモデリングおよび仮想シミュレーションは、依然として課題である。本研究では、マルチエージェント工学フレームワークAJANおよびドライビングシミュレータCARLAを基盤として、こうしたシナリオの半自動生成およびシミュレーションを可能にする新規ツールCARJANを提案する。CARJANは、交通シナリオのレイアウトをモデリング・保存・保守するための視覚的ユーザーインターフェースを提供するとともに、CARLAにおける動的シナリオシミュレーションにおいて、SPARQLに基づく行動木（Behavior Tree）を用いたエージェントの意思決定および相互作用を実現する。本研究は、CARLAにおいてインタラクティブで知的なエージェントベースの仮想交通シナリオの生成とシミュレーションを統合的に実現する初めてのアプローチを提供する。