自動車交通流の再現やマネジメントのためには，交通流シミュレーションが有用である．同シミュレーションは一般にミクロとマクロに分類され，前者は車両1台1台の挙動を詳細に再現し，後者はより巨視的な現象（例：渋滞量）の再現に重きを置く．本論文では，著者が新たに開発・公開したマクロ交通流シミュレータUXsimを述べる．これは純Python製であるため，使用と理解が容易で，かつ汎用的な機械学習用フレームワークなどの直接の組み込みが可能である．そして，大規模な交通制御への応用に資することを意図している．その特徴を活かした応用例として，PyTorchを組み込んだ深層強化学習による信号制御の計算結果を示す．