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- 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/
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
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
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
[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
[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
[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
[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
[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
[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 ~
[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

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