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Vri s1 peoples_flow_simlation_211025
- 1. - ソリューション １ - 人流シミュレーション のご紹介 更新日時：2021/10/25 http://vri.co.jp/
- 3. 人流シミュレーション 3 ■ 駅構内旅客流動シミュレーション １．人流シミュレーション ■ 建築計画 時刻 到 着 頻 度 時刻 ランダム型到着 集中型到着 時刻 実際の到着頻度 ＋ ＝ ランダム型到着 のみ [*人]：到着人数の合計値 [100人] [100人] [200人] [200人] <必要数> 10 <必要数> 7 規模算定支援 ■配置計画に対するコミュニケーション分析 ■歩行者行動分析
- 4. コンサルティング業務による価値創出 人流分析を通して、各場面に適した価値創出を支援します 4 データ （取得、計測） 人流分析 （シミュレーション） 価値創出 （現状改善） 対象場面：平常時（日常）、災害時（緊急）、withコロナなど • 安全性、ブランド向上 • 危機管理、防災・避難計 画の支援 • コスト削減、見える化 • 業務効率の向上、人員の 適正配置、働き方改善 • 売上、回遊性の向上、お 客さま満足度の向上 • データ蓄積、可視化 • 分析、予測、最適化 • AI解析、映像解析 • 行動分析、定量評価、改 善計画の比較検証 トータル・コンサルティング • 既存の管理・運用・売上 データの取得、集約 • 既存のデータ取得 • 新規のデータ計測 売上 稼働 実績 蓄積 可視化 予測 AI
- 5. [人流] 駅構内旅客流動シミュレーション：F-MACS JR東日本（東日本旅客鉄道株式会社）との共同開発成果 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。 5 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 １．人流シミュレーション
- 6. [人流] 確率的行動モデルに基づく利用者シミュレーション オフィス内配置によるコミュニケーションへの影響分析 ⚫ 複数のオフィス内配置ケースで、人の行動モデルを組み込んだ人流シミ ュレーションを実施。労務者の遭遇・コミュニケーション機会を分析 6 樋渡, 山田：共用部の配置がコミュニケーションに与える影響に関する研究, 日本建築学会大会 学術講演梗概集（関東）, 2020年9月 行動遷移 モデル オフィス 内配置例 ：共用部 シミュレー ション結果
- 7. [人流] 利用者回遊シミュレーションを用いた店舗配置計画検証 7 回遊行動特性の分析により集客性の違い を解析。各種店舗の配置計画検討を支援。 ⚫ 現施設内の流動調査／追跡調査を実施、 ⚫ 取得データを分析して、利用者回遊モデルを構築 ⚫ 店舗配置プランの違いによる回遊性を検証 回遊行動特性の解析、影響分析 ⇒ パラメータ推定 出発客回遊モデル（行動遷移モデル） コンセッションエリア B 物販店舗 A 搭乗手続 窓口 E 保安 検査所 D 休憩場所 C 飲食店舗 回遊開始 回遊終了 物販店舗エリア間 の回遊 確率＝1 確率＜1 コンセッションエリア 保安検査所 Dh 回遊行動 h1 回遊行動 h1 店舗 BCh1 搭乗手続窓口 Ah0 ・ ・ ・ 遷移確率 P 来場回数 k 回遊開始 回遊終了 休憩場所 ∑ 回遊性検証 シミュレーション 利用者回遊性検証シミュレーション 各店舗の集客力を店舗属性と面積で表現し、 立ち寄り店舗の選択確率に反映 出発猶予時間や立ち寄り店舗数、移動継続時間等を変数とし、 飲食店舗／物販店舗への立ち寄りや休憩場所への回遊を表現 △空港コンセッション
- 8. [人流] 人流測位データを用いた歩行者シミュレーション 8 渋谷駅前歩行者デッキ整備効果検証シミュレーション ⚫ ２種のセンサーを用いた歩行者流動調査結果を用いて歩行者シミュレーシ ョンを実施。歩行者デッキ整備前後の歩行速度、滞留状況等を比較検証。 引用元：平成30年3月30日 国土交通省関東整備局 平成３０年度主要事業の概要 歩行者 流動調査 歩行者OD データの ベース作成 歩行者ODデータ （途中経路ID付 き）を作成 発生時間を付与した後 シミュレーションのinput 形式のODデータに変換 (1) (2) (3) (4) 空間モデル作成 や歩行速度など の条件設定 歩行者シミュレーション 解析 使用センサ ・トラフィックカウンタ[断面交通量] ⇒ 方向別交通量（全数） ・WiFiパケットセンサ[測位センサ] ⇒ 追跡（サンプル） データ分析 プロセス Before After 本シミュレーションは、国土交通省関東地方整備局東京国道事務所の発注業務において 福山コンサルタントおよびベクトル総研が実施しました。 渋谷駅
- 9. [人流] 施設利用者の人流シミュレーション：建築計画規模算定 ”集中・分散”と“待ち”が発生する 劇場やイベント会場の受付や券売機、駅の改札・階段や窓口 各種施設のトイレ 等について、設備数、利用人数、利用時間を 考慮した建築計画・設計の規模算定検討を支援します。 9 利用者の想定 ・利用者数、属性 ・所要時間 など 建築計画プラン ・空間構成 ・待ちスペース ・設備機器数 など シミュレーション 解析実行 → 結果 性能・評価基準 ・滞留可能面積 ・サービス水準 など 比較検証 フィード バック Level of Service (LOS) Los A Excellent B High C Good D Adequate E Inadequate F Unacceptable 男 女 子供 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 7:50 8:00 8:10 8:20 8:30 8:40 8:50 待ち行列、混雑状況の数値結果 施設調査 現施設、類似施設 時刻 到 着 頻 度 時刻 ランダム型到着 集中型到着 時刻 実際の到着頻度 ＋ ＝ ランダム型到着 のみ [*人]：到着人数の合計値 [100人] [100人] [200人] [200人] <必要数> 10 <必要数> 7 待ち人数 など 利用時間、 到着分布 ＜集中型＞劇場：幕間時、イベント会場：退場時、駅：降車客 など 階段待ち ESC待ち
- 10. [人流] 歩行者行動分析（OD推計） 施設内の歩行者の断面交 通量データを用い、施設 特性を考慮した各計測地 点間(OD)の経路通行量を 推計します。 施設内の来客の移動経路 の現状把握や開発効果の 検討を支援します。 10 ホーム 昇降 設備 改札 乗換口 コンコース 昇降 設備 コンコース 降車駅ホーム 昇降 設備 電車内 待ち 待ち 待ち ホーム上狭あい部 などの影響は扱わない 昇降設備は同じものと して扱う [引用元 ] ベクトル総研：鉄道駅における旅客OD推計技術に関する研究 その2 ～ 断面通行量を用いたデータ同化による駅コンコースのリアルタイムOD通行量推計方法 ～
- 11. [人流] IoTセンサを活用したトイレ利用行動分析 トイレ利用状況の計測データから利用行動のシミュレーション 解析を行い、トイレ空間の計画・改善検討を支援します。 11 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 洋 和 洋 和 A オフィス 1 1 1 1 （ 3 ） 8か月 特定[30‐50代] 任意 1社専用、他フロアからも利用 B オフィス 1 1 1 1 2 7か月 特定[50代] 任意 1社専用、該当フロアのみ利用 C 大学 3 - 3 - 6 2か月 特定[20歳前後] 集中 講義室近辺 D 空港 7 - 5 - 5 1年 不特定[10‐40代] 任意 国際空港の非制限エリア E 空港 7 - 5 - 5 6か月 不特定[10‐40代] 任意 Dと同じ、フードコートエリア近辺 F 鉄道駅 9 - 4 - （ 5 ） 3か月 不特定[全年代] 任意 首都圏ターミナル駅(改札内) ＜ブース＞洋：洋式、和：和式 ＜計測＞トイレA、Fの小便器は未計測 ＜調査期間の詳細＞ A:2017.3.17～2017.11.28、B:2019.9.26～2020.4.19、C:2019.9.19～2019.11.29、D:2018.8.1～2019.7.31、E:2019.2.19～ 2019.7.31、F:2020.1.28～2020.4.19 ＜既報＞D：その１のトイレAに該当、C：その２と同じ ＜便座＞A、C、D、E：温水洗浄機能あり、B：11月から温便座、12月から温水洗浄機能、F：温水洗浄機能なし ＜A、B [オフィス]の職務内容＞A：自己管理の事務的業務、B：時間制約のある作図業務 備考 （施設の特徴、立地など） 女 男 ブース ブース 小便器 トイレ 名称 施設 用途 器具数 調査 期間 利用者 の特徴 [主な年代] 利用 形態 36 39 男：小便器 305 324 男：ブース 120 132 女：ブース 0 60 120 180 240 300 360 8月 9月 10月 11月 12月 1月 平 均 占 有 時 間 [ 秒 ] 平均占有時間 トイレA 疋田ほか：国際空港におけるトイレの利用実態と占有時間の季節変動 公共トイレにおける衛生器具適正数検討に 関する研究 その1 , 日本建築学会大会学術講演梗概集, 2019 など関連論文３篇より引用 トイレD △平均占有時間： 夏＜ 冬 △奥のブースほど占有時間が長い トイレf