ベクトル総研研究開発

1. - ソリューション ５ -
研究開発
のご紹介
http://vri.co.jp/
更新日時：2021/04/08

2. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ 5.研究開発
ソリューションの位置づけ
2
１．人流シミュレーション
平常時における人の流動解析により、施設計画の検討を支援
２．避難シミュレーション
災害時における避難行動解析により、防災計画の検討を支援
３．交通シミュレーション
駐車場や道路交通における施設計画、動線計画の検討を支援
４．センシングデータ解析
各種センシングデータの分析により、ニーズに応じたソリューションを提供
５．研究開発
人間の行動特性を科学的にとらえた、実務にも適用可能な研究
ソリューション
株式会社ベクトル総研

3. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ 5.研究開発
研究開発の主な実績
3
分類 関係企業 研究概要 掲載
1.
公的
機関
内閣府 SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）：
防災・減災機能の強化 防災分野 > 共助アプリ
○
国土交通省ほか B-DASH（下水道革新的技術実証事業）：
AIによる管内異常検知
○
文部科学省ほか 大都市大震災軽減化特別プロジェクト：避難誘導
環境省 地球温暖化対策技術開発事業：
人流データ活用による省エネ管理システム
○
海洋研究開発機構 大規模マルチエージェントシミュレーションのシステム開発
2.民間
(共同)
東日本旅客鉄道 駅構内旅客流動シミュレータの開発 ○
東急建設 ICTを活用した施工現場における土砂運搬シミュレータ ○
コマニー IoTセンサを活用したトイレ適正数算定 ○
3.民間
(委託)
東日本旅客鉄道 旅客流動および鉄道サービスに関する一連の研究 ○

4. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ 5.研究開発
[内閣府] SIP ：防災分野 > 共助アプリ
4
（例）浸水状況を
撮影・報告
△PC画面
（例）緊急点検の
状況報告
管理者
係員
タスク割当
報告
: 移動履歴
タスク履歴・管理
地震発生時
水害発生時
 PCとスマートフォン上で操作するアプリにより、
管理者と係員のタスク割当、状況報告を効率化(最適化)します。
 移動履歴やタスク履歴の管理、作業状況の可視化を支援します。
複数の作業地点を効率的に巡回する方法を提示します。
 災害時だけでなく、日常時にも適用可能。
: 作業地点 日常時：巡回作業
災害時：巡回点検

5. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ 5.研究開発
[内閣府] SIP ：防災分野 > 川崎アゼリアでの実証実験
5
●実証実験
の関係者
（敬称略）
----------------------
・川崎市
・川崎アゼリア
・日建設計シビル
・東京工業大学
・ベクトル総研
・SIP関係者

6. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ 5.研究開発
[環境省] 館内人流データの活用による省エネ管理システム
6
 環境省
●環境省委託事業（
平成19年度～：3年
間）、地球温暖化対
策技術開発事業
●既存防犯機器（防
犯カメラ等）から得
られた館内人流デー
タから既存空調設備
・照明設備を最適予
測制御し、その管理
情報を在館者と共有
化して省エネ活動を
促す技術開発を行う
。

7. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ 5.研究開発
[国交省] 下水道革新的技術実証事業(B-DASH) > AI解析
7
 B-DASH
国土交通省が実施する
B-DASHプロジェクト
に採択されました。
[2019-2020年度]
・水位, 流量, 下水温度
●下水データ取得
●AI解析
・異常個所（雨天時浸入
水地点）の検出
・調査優先箇所の評価
[出所] 国土交通省ホームページ：https://www.mlit.go.jp/mizukokudo/sewerage/content/001372531.pdf

8. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ 5.研究開発
[民間] 駅構内旅客流動シミュレータ
 JR東日本（東日本旅客鉄道株式会社）との共同開発
 エリア別旅客密度や旅客の移動時間を計測し、
現況に対する計画案の(対策,改良)効果を定量的に検証。
8
施設の空間構成
・空間形状と歩行障害物
・昇降設備、ホーム柵仕様
・列車停止位置
・改札機の数・方向
列車ダイヤ
・番線別発着時刻
・車両編成・扉数
・優等種別[各駅、快速]
・行き先
乗降客データ
・乗降客数（1列車当たり）
・方向別断面交通量
- 各昇降設備、改札口
・乗車口での整列方法
移動時間分析
旅客密度分析
条件設定
シミュレーション 分析・評価
マルチエージェント・シミュレーション

9. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ 5.研究開発
[民間] ICTを活用した施工現場における土砂運搬シミュレータ
9
・ 走行区間毎の平均速度
・ 現場/捨場の滞在時間
・ 渋滞箇所、渋滞時間帯
・ 車両台数と走行ルート
・ 1日運搬総量、積込み量
・ 休憩時間、休憩場所
・ 出発間隔、運搬可能時間
●基本データ
●GPSを活用した
走行データ
運搬最適
シミュレータ
INPUT
データ収集
・ 最適運搬台数
・ 最適運搬回数
・ 最適ルート
・ 最適出発間隔
・ 公道や現場内
での待機台数
データ集約
OUTPUT
データ分析 データ活用
SIMULATE
・ 運搬計画最適化
・ 現場サービス向上
●デジタルデータ
・対象現場の実績値
・類似現場の実績値
繰り返し運搬
[出所]高倉ほか：大型ダンプの走行データを活用した運搬最適シミュレータの開発
、土木学会、2020
車両運搬計画
データ
[出所]東急建設 プレスリリース 2021/01/28
：https://www.tokyu-cnst.co.jp/topics/assets/20210128newsletter_dt.pdf
効率化支援
 東急建設株式会社との共同開発

10. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ 5.研究開発
[民間] IoTセンサを活用したトイレ適正数算定
 コマニー株式会社との共同研究
 トイレ利用状況の計測データから、計画改善検討を支援。
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トイレ空間計画
4. シミュレーション
成果
トイレ利用行動
のモデル化・
パラメータ推定
・ 適正なトイレ数
・ 利用状況・立地条件
に応じた空間計画
ブース占有時間
トイレ利用行動シミュレーション
トイレ利用人数
トイレ数
研究背景
トイレブースの利用実態変化
1
スマホ操作など、トイレブースの
利用実態が時代と共に変化し、
トイレブースの占有時間も変化している
オフィス
その他施設
利用実態調査
（IoT技術の活用）
W.C.
平均 120 s
ブース占有時間
施設用途の多様化
3
・ 複合施設が増加傾向にある。
・ 特定の時間にトイレ利用が
集中する施設もある。
（例：映画館）
2 設計者・施設管理者 と 利用者 の ブース数へのニーズの違い
少 多
混まないトイレに
したいが、施設の
効率性も考慮したい
待たないで
利用したい
（≒トイレ数が
多くなる）
設計者・施設管理者 利用者
適正な
設置数は？
？
？
適正なトイレブース
設置数の検討が
必要ではないか？
待ち行列
施設
平均 20 人/分
利用回数
10:00 11:00
施設利用者数
空港
センサー
通信システム
1. データ取得 2. データ蓄積
集計 分析
3. データ分析
センサー
トイレブース
・ 占有時間
・ 利用回数
小便器
施設新築時の
トイレ規模算定
方法の改良
施設改修時の
トイレ計画支援
方法の確立
施設運営の
管理効率化
支援
５. 実務への適用
例) 清掃
コマニー株式会社
との共同研究

11. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ 5.研究開発
 利用客にとってのサービス評価（満足度）を”金銭価値”として
算出し、施策実施の費用対効果を分析します。
 利用者属性別に、各サービスのサービスレベルに応じた評価を
行うことで、有効性の高い施策計画を検討できます。
11
[民間] 鉄道：サービス施策の費用対効果
費用対効果
E
効果
（金銭価値）
Ｃ
費用
（コスト）
サービス施策実施
の意志決定
評価したいサービス施策
サービス施策に対する
1人あたりの金銭価値を算出
サービス受益者数などの
条件設定
個別評価 全体評価
[出典] 鉄道サービス価値の旅客属性による特徴とサービス量との
関係についての定量化 鉄道サービス価値の評価手法に関する基
礎研究 その2：http://vri.co.jp/pdf/thesis/t1507.pdf

12. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ 5.研究開発
[民間] 鉄道：情報判断のモデル化、避難意思決定
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 情報判断のモデル化を行い、避難開始確率を推定します
 避難シミュレーションと連携することにより、災害時におけ
る情報提供等のソフト施策の有効性を検討できます
避難する確率 （各情報提供手段のみで情報提示した場合）
0.869
0.245
0.521
0.435
0.239
0.254
0.910
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
駅員
放送（録音）
放送（肉声）
LED（文字）
電光表示板
他の旅客からの伝聞
他の旅客避難状況
駅員
放送（録音）
放送（肉声）
LED（文字）
電光表示板
他の旅客からの伝聞
他の旅客避難状況
避難確率が高い
87%
91% 他の旅客避難状況
駅員
避難確率が低い
25%
25% 他の旅客からの伝聞
放送（録音）
電光表示板
24%
判断のモデル化 判断の推定結果

13. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ 5.研究開発
[民間] 鉄道：輸送障害発生時の行動と復旧時間予測
 輸送障害（運転見合わせ時）における旅客の行動変化をモデ
ル化して、駅のホームや迂回経路の混雑具合を予測します。
 輸送障害時における鉄道の運転再開見込み時間を過去の実績
データから統計的に予測します。
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運転見合わせ情報
状況把握
・
対応判断
対応行動選択モデル
情報収集モデル
（１）運転再開を待つ
（２）迂回路で目的地に行く
混雑回避
モデル
迂回経路
選択モデル
・発生場所（駅内？駅間？）
・作業進捗（負傷者救出、現場検証…etc）
・事故発生からの経過時間
現在発生している人身事故の情報
過去の事象データ
運転再開までの
復旧プロセス
運転再開時間
予測モデル
モデル式
パラメータ
定式化
推計
入力
運転再開時間
（予測値）
出力