(57)【要約】      （修正有）【課題】精度よく人流シミュレーションを行うシミュレーションプログラム、シミュレーション方法およびシミュレーション装置を提供する。【解決手段】シミュレーション装置１において、シミュレーションプログラムは、複数のエージェントを用いた人の購買行動をコンピュータにシミュレーションさせる。複数のエージェントそれぞれについて、複数の購買行動目標、当初購買行動目標および複数の購買行動目標を実現できる複数の施設を与え、シミュレーション実行時の各エージェントの購買行動目標に対応して選択される施設への施設探索行動に応じて設定された条件に基づき、当該エージェントの行動目標を複数の購買行動目標の中から変更させる処理を、コンピュータに実行させる。【選択図】図１
2019125312.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のエージェントを用いた人の購買行動をコンピュータにシミュレーションさせるシミュレーションプログラムであって、
前記複数のエージェントそれぞれについて、複数の購買行動目標、当初購買行動目標、および、前記複数の購買行動目標を実現できる複数の施設を与え、
前記複数のエージェントそれぞれについて、前記シミュレーション実行時の各エージェントの購買行動目標に対応して選択される施設への施設探索行動に応じて設定された条件に基づき、当該エージェントの行動目標を前記複数の購買行動目標の中から変更させる、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするシミュレーションプログラム。
【請求項２】
前記変更させる処理は、前記シミュレーション実行時の各エージェントにおける、購買行動目標を変更しない施設探索行動が継続した場合に、当該購買行動目標を変更させる、
ことを特徴とする請求項１に記載のシミュレーションプログラム。
【請求項３】
前記変更させる処理は、所定の購買行動目標のままで訪問した施設の数が所定数に達した場合に、前記購買行動目標を変更しない施設探索行動が継続したものと判定する、
ことを特徴とする請求項２に記載のシミュレーションプログラム。
【請求項４】
前記変更させる処理は、前記シミュレーション実行時の各エージェントの施設探索行動に応じて、当該エージェントの現在の購買行動目標から共起する購買行動目標がある場合に、当該共起する購買行動目標に変更する、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載のシミュレーションプログラム。
【請求項５】
複数のエージェントを用いた人の購買行動をコンピュータがシミュレーションするシミュレーション方法であって、
前記複数のエージェントそれぞれについて、複数の購買行動目標、当初購買行動目標、および、前記複数の購買行動目標を実現できる複数の施設を与え、
前記複数のエージェントそれぞれについて、前記シミュレーション実行時の各エージェントの購買行動目標に対応して選択される施設への施設探索行動に応じて設定された条件に基づき、当該エージェントの行動目標を前記複数の購買行動目標の中から変更させる、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするシミュレーション方法。
【請求項６】
複数のエージェントを用いた人の購買行動をシミュレーションするシミュレーション装置であって、
前記複数のエージェントそれぞれについて、複数の購買行動目標、当初購買行動目標、および、前記複数の購買行動目標を実現できる複数の施設を与える入力部と、
前記複数のエージェントそれぞれについて、前記シミュレーション実行時の各エージェントの購買行動目標に対応して選択される施設への施設探索行動に応じて設定された条件に基づき、当該エージェントの行動目標を前記複数の購買行動目標の中から変更させるシミュレーション管理部と、
を有することを特徴とするシミュレーション装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、シミュレーションプログラム、シミュレーション方法およびシミュレーション装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ショッピングモールや空港等において、各種案内を提示する標識（サイン）、案内人等（以下、まとめてサインとよぶ）の配置にかかるサインシステム計画の検討に、人流シミュレーションが活用されている。
【０００３】
この人流シミュレーションでは、ショッピングモールや空港等に対応する仮想空間に、サインシステム計画に従ったサインと、歩行者を模した歩行者エージェントとを配置する。そして、仮想空間に配置されたサインより取得（認知）した情報に基づく歩行者エージェントの行動をシミュレーションすることで、サインシステム計画での歩行者の流れを模擬している。
【０００４】
この人流シミュレーションにおいては、人が一度通行した経路を通りたがらない性質があることを考慮した、能動的な人である自律したエージェントの能動的探索行動シミュレーションシステムが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−６６２３４号公報
【特許文献２】国際公開第２０１５／０５９８０７号
【特許文献３】特開平６−３０９２９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の従来技術では、行動目標に対する経路選択のように、各エージェントが到達する結果が対象と合致することが主に求められており、エージェントの行動過程についてはそれほど重視されていない。このため、行動の最中に行動目標が変化するような、より人間らしい行動を精度よく再現することは困難である。
【０００７】
１つの側面では、エージェントの行動過程を含めて精度よく人流シミュレーションを行うことを可能とするシミュレーションプログラム、シミュレーション方法およびシミュレーション装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
第１の案では、シミュレーションプログラムは、複数のエージェントを用いた人の購買行動をコンピュータにシミュレーションさせるプログラムであって、与える処理と、変更させる処理とをコンピュータに実行させる。与える処理は、複数のエージェントそれぞれについて、複数の購買行動目標、当初購買行動目標、および、複数の購買行動目標を実現できる複数の施設を与える。変更させる処理は、複数のエージェントそれぞれについて、シミュレーション実行時の各エージェントの購買行動目標に対応して選択される施設への施設探索行動に応じて設定された条件に基づき、当該エージェントの行動目標を複数の購買行動目標の中から変更させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の１実施態様によれば、精度よく人流シミュレーションを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施形態にかかるシミュレーション装置の構成を例示するブロック図である。
【図２】図２は、空間情報を説明する説明図である。
【図３】図３は、サインシステム計画を説明する説明図である。
【図４】図４は、歩行者情報を説明する説明図である。
【図５】図５は、シミュレーション装置の動作例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、仮想空間を説明する説明図である。
【図７】図７は、サインによる案内情報の到達範囲を説明する説明図である。
【図８】図８は、歩行者エージェントの生成を説明する説明図である。
【図９】図９は、歩行者エージェントの認知情報の更新処理を例示するフローチャートである。
【図１０】図１０は、認知情報の更新を説明する説明図である。
【図１１】図１１は、歩行者エージェントの意思決定の処理を例示するフローチャートである。
【図１２】図１２は、目的カテゴリの選択処理を例示するフローチャートである。
【図１３】図１３は、目的カテゴリの変更判定処理を例示するフローチャートである。
【図１４】図１４は、シミュレーション結果の出力例を説明する説明図である。
【図１５】図１５は、各フロアーにおける施設の配置を説明する説明図である。
【図１６】図１６は、実施形態にかかるシミュレーション装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、実施形態にかかるシミュレーションプログラム、シミュレーション方法およびシミュレーション装置を説明する。実施形態において同一の機能を有する構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。なお、以下の実施形態で説明するシミュレーションプログラム、シミュレーション方法およびシミュレーション装置は、一例を示すに過ぎず、実施形態を限定するものではない。また、以下の各実施形態は、矛盾しない範囲内で適宜組みあわせてもよい。
【００１２】
図１は、実施形態にかかるシミュレーション装置１の構成を例示するブロック図である。図１に示すシミュレーション装置１は、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）等の情報処理装置である。シミュレーション装置１は、入力された情報に基づいて、仮想空間における歩行者エージェントが購買行動目標に応じた施設を巡る購買行動をシミュレーションし、歩行者の流れを模した人流シミュレーションを実施する。この歩行者エージェントは、「エージェント」の一例である。図１に示すように、シミュレーション装置１は、入力部１０、入力情報格納部２０、シミュレーション管理部３０、サインシステム・空間変更部４０、歩行者行動実行部５０、シミュレーション結果出力部６０およびエージェント情報格納部７０を有する。
【００１３】
入力部１０は、例えばマウスやキーボードなどの入力装置より、空間情報１１、サインシステム計画１２および歩行者情報１３等のシミュレーションにかかる入力情報を受け付ける。入力部１０は、受け付けた入力情報を入力情報格納部２０に格納する。すなわち、入力部１０は、人流シミュレーションにかかる複数の歩行者エージェントそれぞれについて、複数の購買行動目標、当初購買行動目標、および、複数の購買行動目標を実現できる複数の施設などが示された入力情報を入力情報格納部２０に格納してシミュレーション管理部３０に与える。
【００１４】
入力情報格納部２０は、入力部１０より入力された空間情報１１、サインシステム計画１２および歩行者情報１３等の入力情報をＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）等の記憶装置に格納する。
【００１５】
空間情報１１は、ショッピングモールや空港等のシミュレーションにかかる仮想空間の構造を示す情報である。具体的には、空間情報１１には、シミュレーションにおける歩行者エージェントが回遊する仮想空間（広さ、フロア数、壁、通路および施設の位置等）についてのセル環境および空間内のノード（通路、施設等）の接続についてのネットワーク環境が記述されている。ユーザは、シミュレーションの検討対象とする仮想空間の空間情報１１をシミュレーション装置１に入力する。
【００１６】
図２は、空間情報１１を説明する説明図である。図２に示すように、空間情報１１には、仮想空間の広さ、フロア数、歩行者エージェントの進入不可能なセル（壁）を示す壁番号、壁の位置等のセル環境が記述されている。また、空間情報１１には、ノードを示すノード番号ごとに、ノードの座標、歩行目標（Ｗａｙｐｏｉｎｔ）、施設（Ｆａｃｉｌｉｔｙ）などのノードの種類等のネットワーク環境が記述されている。また、ネットワーク環境には、移動可能なノード間のエッジごとに、エッジ番号と、互いに接続されているノードを示すノード番号とが記述されている。
【００１７】
サインシステム計画１２は、ショッピングモールや空港等において、各種案内を提示するサインの配置や内容を示す情報である。具体的には、サインシステム計画１２には、各サインについて特徴となる属性（位置、伝達度、距離、角度、視認時間）と、各サインが歩行者エージェントに渡す（認知させる）ことにかかる情報（エリア情報、施設情報、案内情報、記憶難易度）とが記述されている。ユーザは、シミュレーションの検討対象とするサインシステム計画１２をシミュレーション装置１に入力する。
【００１８】
図３は、サインシステム計画１２を説明する説明図である。図３に示すように、サインシステム計画１２は、サインを識別するサイン番号ごとに、各サインの特徴となる属性（位置、伝達度、距離、角度および視認時間）が記述されている。
【００１９】
「位置」は、仮想空間におけるサインの設置位置であり、例えばフロアーにおける設置位置および設置されたフロアー数が３次元座標で示される。「伝達度」は、歩行者エージェントへの伝達度合いを示す値（例えばＡ〜Ｃの三段階の評価値）である。「距離」は、歩行者エージェントに対してサインを認知させることができる仮想空間内における距離を示す値である。「角度」は、歩行者エージェントに対してサインを認知させることができる角度を示す値である。「視認時間」は、歩行者エージェントがサインが示す内容を認知するのに要する時間を示す値である。
【００２０】
サインシステム計画１２における各サインの特徴となる属性については、設置を計画している各サインの大きさや内容などをもとに評価された値が入力される。例えば、大きな標識で伝達する内容が少ない（例えば、細かい施設の案内を省き、エリアの案内を行う）サインについては、伝達度、距離を大きな値とし、視認時間を短い値とする。また、同じ大きさの標識でも伝達する内容が多い（例えば、細かい施設の案内を含む）サインについては、伝達度、距離を小さな値とし、視認時間を長い値とする。
【００２１】
また、サインシステム計画１２は、サインを識別するサイン番号ごとに、歩行者エージェントの認知にかかる情報（エリア情報、施設情報、案内情報、記憶難易度）が記述されている。
【００２２】
「エリア情報」は、歩行者エージェントに渡す（認知させる）エリアについての情報であり、例えば、ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ（レストラン）、ｅｘｃｈａｎｇｅ（両替）、ｓｈｏｐ（お店）などがある。「施設情報」は、歩行者エージェントに渡す（認知させる）施設についての情報であり、例えば施設を示す番号などがある。「案内情報」は、エリア情報で示されたエリアや、施設情報で示された施設についての位置を歩行者エージェントに対して案内する情報である。例えば、「案内情報」は、サインのある位置からエリアや施設へ向かう方位、経路等を、仮想空間におけるノード番号やエッジ番号などで示した情報であってもよい。「記憶難易度」は、案内情報を認知した歩行者エージェントにおける、認知した案内情報（以後、認知情報ともよぶ）の忘れ難さを示す値である。例えば、「記憶難易度」は、値が大きいほど、歩行者エージェントが認知情報を忘却しづらいことを示す。
【００２３】
サインシステム計画１２における各サインの認知にかかる情報については、設置を計画している各サインの内容などをもとに評価された値が入力される。例えば、サイン番号が「１」のサインであり、エリアの案内を行うサイン（施設の案内は省かれている）については、エリア情報と、案内情報と、記憶難易度とに所定値が記述され、施設情報はＮＵＬＬデータ（図示例では「−」）が記述される。また、サイン番号が「２」のサインであり、エリアだけでなく施設の案内も行うサインについては、エリア情報、施設情報、案内情報および記憶難易度に所定値が記述される。このように、エリアの案内を行うサイン、エリアとともに施設の案内を行うサインなど、サインにおける案内の内容に階層を持たせてもよい。
【００２４】
また、エリアとともに施設の案内を行うサインの内容よりも、施設の案内が省かれたエリアの案内を行うサインの内容の方が、平易な内容となる。このような平易な案内内容は、歩行者において忘却しづらい内容と評価できる。したがって、記憶難易度については、平易な案内内容のサインほど高い値を設定する。例えば、サイン番号が「２」のサインであり、エリアだけでなく施設の案内も行うサインよりも、サイン番号が「１」のサインであり、エリアの案内を行うサインの方の記憶難易度を高い値とする。
【００２５】
歩行者情報１３は、仮想空間における歩行者エージェントを示す情報である。具体的には、歩行者情報１３には、仮想空間における出入口などに対応した出現ポイントにおいて歩行者エージェントが発生する発生確率や、発生する歩行者エージェントの種類についての情報である。なお、歩行者エージェントの種類については、例えば、男性または女性などの性別、子供（幼児、小、中、高校生）、成人（２０〜４０歳、４０〜６０歳、６０歳以上）などの年齢別によるものがある。ユーザは、シミュレーションの検討対象とする歩行者についての歩行者情報１３をシミュレーション装置１に入力する。
【００２６】
図４は、歩行者情報１３を説明する説明図である。図４に示すように、歩行者情報１３は、歩行者エージェントの発生確率と、歩行者種類を示す番号ごとの、発生する歩行者エージェントの特徴とが記述されている。歩行者エージェントの特徴には、「発生割合」、「視認距離」、「視野角」、「記憶時間」、「想起カテゴリ集合」、「魅力度（施設１）…（施設３０）」などがある。
【００２７】
「発生割合」は、各歩行者エージェントの発生する割合を示す。「視認距離」および「視野角」は各歩行者エージェントが仮想空間内で視認できる距離と角度を示す。「記憶時間」は、各歩行者エージェントが認知した情報を記憶する時間を示す。
【００２８】
「想起カテゴリ集合」は、各歩行者エージェントが想起するカテゴリ（購買行動目標）の集合であり、エージェントが想起する購買行動目標を示す値を優先順位順に列挙している。この購買行動目標については、例えば食事、買い物等があり、食事、買い物等に対応する値が示される。例えば、「想起カテゴリ集合」では、各歩行者エージェントが想起する食事、買い物等に対応する値が想起する優先順位順に示されている。「魅力度（施設１）…（施設３０）」は、各歩行者エージェントにおける施設ごとの効用を値で示す。
【００２９】
歩行者情報１３の内容については、ショッピングモールや空港等のシミュレーションにかかる仮想空間を訪れる歩行者を想定した値が入力される。例えば、成人（２０〜４０歳、４０〜６０歳）の利用が多く、子供（幼児、小、中、高校生）の利用が少ない場合には、成人に対応した歩行者種類の発生割合を大きくし、子供に対応した歩行者種類の発生割合を小さく設定する。また、エージェントが有する購買行動目標についても、例えば成人女性は買い物の優先順位を高くし、成人男性は食事の優先順を高くするなど、仮想空間を訪れる歩行者に合わせた値を設定する。
【００３０】
シミュレーション管理部３０は、入力情報格納部２０に格納された入力情報（空間情報１１、サインシステム計画１２および歩行者情報１３）に基づいて歩行者行動実行部５０において行われる、仮想空間における歩行者エージェントの行動をシミュレーションする処理を管理する。具体的には、シミュレーション管理部３０は、入力情報格納部２０に格納された入力情報と、エージェント情報格納部７０に格納された歩行者エージェントの行動を逐次シミュレーションした結果（歩行者エージェントの位置情報および歩行者エージェントの認知情報）とを読み出して歩行者行動実行部５０へ出力する。
【００３１】
また、シミュレーション管理部３０は、歩行者エージェントの認知情報について、歩行者行動実行部５０におけるシミュレーションの経過に応じた制限をして歩行者行動実行部５０へ出力する（詳細は後述する）。これにより、歩行者行動実行部５０では、シミュレーション管理部３０により制限された認知情報をもとに、歩行者エージェントの行動をシミュレーションすることとなる。
【００３２】
また、シミュレーション管理部３０は、入力部１０より入力された入力情報をもとに複数の購買行動目標、当初購買行動目標、および、複数の購買行動目標を実現できる複数の施設が複数の歩行者エージェントそれぞれについて、シミュレーション実行時の各歩行者エージェントの購買行動目標に対応して選択される施設への施設探索行動に応じて設定された条件により、歩行者エージェントの購買行動目標を変更する。シミュレーション管理部３０は、変更後の歩行者エージェントの購買行動目標を歩行者行動実行部５０に通知する。これにより、歩行者行動実行部５０では、例えば歩行者エージェントの行動の最中に購買行動目標が変化するような、より人間らしい行動をシミュレーションできる。
【００３３】
具体的には、シミュレーション管理部３０は、エージェント情報格納部７０に格納された、各歩行者エージェントの行動を逐次シミュレーションした結果を読み出し、歩行者エージェントの行動による歩行者エージェントの状態が予め設定されたカテゴリスイッチの条件（カテゴリスイッチ条件）を満たすか否かを判定する。
【００３４】
次いで、シミュレーション管理部３０は、カテゴリスイッチ条件を満たす場合、想起カテゴリ集合に示された複数のカテゴリ（購買行動目標）の中で現在歩行者エージェントが有する購買行動目標とは別の購買行動目標に変更（スイッチ）する。例えば、シミュレーション管理部３０は、想起カテゴリ集合において優先順位順に列挙された購買行動目標の中で、現在歩行者エージェントが有する購買行動目標よりも優先順位の低い行動目標に変更する。
【００３５】
次いで、シミュレーション管理部３０は、スイッチ後の購買行動目標をシミュレーション中（シミュレーション実行時）における歩行者エージェントの新たな購買行動目標として歩行者行動実行部５０に通知する。
【００３６】
また、シミュレーション管理部３０は、歩行者行動実行部５０が歩行者エージェントの行動を逐次シミュレーションした結果（歩行者エージェントの位置情報および歩行者エージェントの認知情報）をシミュレーション結果出力部６０へ出力する。
【００３７】
サインシステム・空間変更部４０は、例えばマウスやキーボードなどの入力装置においてユーザより受け付けた操作指示をもとに、入力情報格納部２０に格納されたサインシステム計画１２、空間情報１１の変更を行う。これにより、ユーザは、サインシステム計画１２、空間情報１１を、サインシステム、施設などの配置計画（施策）に合わせて適宜変更することができる。
【００３８】
歩行者行動実行部５０は、入力情報（空間情報１１、サインシステム計画１２および歩行者情報１３）を初期条件として、歩行者エージェントの行動を逐次シミュレーションする。具体的には、歩行者行動実行部５０は、前の時刻まで歩行者エージェントの行動をシミュレーションした結果（歩行者エージェントの位置情報および歩行者エージェントの認知情報）をもとに、次の時刻における歩行者エージェントの行動をシミュレーションする。歩行者行動実行部５０は、逐次シミュレーションした結果をシミュレーション管理部３０へ出力する。
【００３９】
シミュレーション結果出力部６０は、歩行者エージェントの行動を逐次シミュレーションした結果（歩行者エージェントの位置情報および歩行者エージェントの認知情報）をエージェント情報格納部７０へ格納する。また、シミュレーション結果出力部６０は、エージェント情報格納部７０に格納されたシミュレーション結果を表示装置への表示や印刷装置への印字により出力する。このシミュレーション結果の出力は、逐次シミュレーションした結果を逐次出力してもよい。また、所定時間にわたってシミュレーションした結果の集計結果を出力してもよい。
【００４０】
エージェント情報格納部７０は、逐次シミュレーションした結果である歩行者エージェントの情報（位置情報および認知情報）等のシミュレーション結果をＲＡＭ、ＨＤＤ等の記憶装置に格納する。
【００４１】
次に、シミュレーション装置１の動作の詳細について説明する。図５は、シミュレーション装置の動作例を示すフローチャートである。
【００４２】
図５に示すように、処理が開始されると、入力部１０は、空間情報１１、歩行者情報１３およびサインシステム計画１２の入力を受け付けて入力情報格納部２０へ格納する（Ｓ１）。次いで、シミュレーション管理部３０は、入力された空間情報１１およびサインシステム計画１２をもとに、仮想空間の生成および仮想空間内におけるサインシステムの配置を行う（Ｓ２）。
【００４３】
図６は、仮想空間Ｐを説明する説明図である。図６に示すように、シミュレーション管理部３０は、空間情報１１のセル環境（空間の広さ、フロア数、壁の位置）に基づいた仮想空間Ｐを生成する。図示例では、フロア１Ｆ〜５Ｆの仮想空間Ｐが生成されている。そして、シミュレーション管理部３０は、空間情報１１のネットワーク環境（ノードの位置、種類、ノードの接続関係）をもとに、仮想空間Ｐ内に出現ポイントＰ１、施設Ｐ２等を配置する。また、シミュレーション管理部３０は、サインシステム計画１２の位置をもとに、仮想空間Ｐ内にサインＰ３を配置する。
【００４４】
図７は、サインＰ３による案内情報の到達範囲を説明する説明図である。図７に示すように、仮想空間Ｐ内に配置されたサインＰ３には、サインシステム計画１２における伝達度、距離、角度に対応した到達範囲Ｈが設定される。したがって、到達範囲Ｈ内にいる歩行者エージェントＡ１、Ａ２はサインＰ３から案内情報を取得（認知）でき、到達範囲Ｈ外の歩行者エージェントＡ３はサインＰ３から案内情報を取得（認知）できないものとする。
【００４５】
次いで、シミュレーション管理部３０は、シミュレーションの開始時刻に対応するステップ数の初期値（Ｓｔｅｐ＝０）を設定する（Ｓ３）。以後、シミュレーション管理部３０は、Ｓ４〜Ｓ１０の処理を繰り返す際に、設定されたステップをインクリメントすることで、シミュレーションの時刻を進める。これにより、シミュレーション管理部３０は、Ｓ４〜Ｓ１０の処理において、ステップに対応して進行する時刻ごとに歩行者行動実行部５０でのシミュレーションを実行させる。なお、ステップのインクリメントにより進むシミュレーションの時間幅は、任意に設定してよく、例えば数秒から数十秒単位でユーザが事前に設定する。
【００４６】
次いで、シミュレーション管理部３０は、歩行者情報１３の発生確率および歩行者種類ごとの発生割合をもとに、出現ポイントＰ１において歩行者エージェントを生成する（Ｓ４）。具体的には、シミュレーション管理部３０は、生成した乱数をもとに、設定された発生確率および発生割合で歩行者エージェントの生成の有無を検証する。そして、シミュレーション管理部３０は、検証結果をもとに、発生有りとする種類の歩行者エージェントを生成する。
【００４７】
なお、シミュレーション管理部３０は、生成した歩行者エージェントごとに、ＩＤ（Identification  Data）等の識別情報を割り当て、歩行者エージェントの位置、想起カテゴリ集合および認知情報などの初期情報をエージェント情報格納部７０に格納する。
【００４８】
図８は、歩行者エージェントの生成を説明する説明図である。図８に示すように、発生確率および歩行者種類ごとの発生割合をもとに、発生有りとする種類の歩行者エージェントＡ０が出現ポイントＰ１に生成される。例えば、発生確率が０．８の場合は、１ステップにおいて８割の確率で歩行者エージェントＡ０が生成されることとなる。
【００４９】
次いで、シミュレーション管理部３０は、仮想空間Ｐ内に生成されている各歩行者エージェントＡ０の認知情報をエージェント情報格納部７０より読み出して更新する更新処理を行う（Ｓ５）。図９は、歩行者エージェントＡ０の認知情報の更新処理を例示するフローチャートである。なお、図９では一人の歩行者エージェントＡ０についての更新処理を例示しているが、シミュレーション管理部３０は、仮想空間Ｐ内に生成されているすべての歩行者エージェントＡ０に対して図９の更新処理を行う。
【００５０】
図９に示すように、更新処理が開始されると、シミュレーション管理部３０は、エージェント情報格納部７０に格納された歩行者エージェントＡ０の認知情報を参照し、歩行者エージェントＡ０の認知情報内のすべての案内情報（認知情報とされた案内情報）に設定されている残り記憶時間を１減らす（Ｓ２０）。このＳ２０の処理により、シミュレーションの時刻の経過に従って、案内情報に設定されている残り記憶時間が減らされることとなる。
【００５１】
次いで、シミュレーション管理部３０は、既得の案内情報の残り記憶時間＝０であるか否かを判定する（Ｓ２１）。残り記憶時間＝０である場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、残り記憶時間＝０となっている案内情報を認知情報より削除し（Ｓ２３）、Ｓ２４へ処理を進める。残り記憶時間＝０でない場合（Ｓ２１：ＮＯ）、シミュレーション管理部３０は、案内情報を認知情報より削除することなく、Ｓ２４へ処理を進める。
【００５２】
これにより、残り記憶時間が０まで減らされていない間は、認知された案内情報が歩行者エージェントＡ０のシミュレーションにおいて利用されることとなる。そして、シミュレーションの時刻の経過に従って、残り記憶時間が０まで減らされたところで、認知された案内情報が削除され、認知された案内情報のシミュレーションへの利用が制限されることとなる。
【００５３】
Ｓ２４において、シミュレーション管理部３０は、仮想空間Ｐ内の歩行者エージェントＡ０の位置をもとに、歩行者エージェントＡ０がサインＰ３から案内情報を取得（認知）したか否かを判定する。具体的には、シミュレーション管理部３０は、歩行者エージェントＡ０の位置が仮想空間Ｐに設置されたサインＰ３の到達範囲Ｈ内であるか否かをもとに、歩行者エージェントＡ０がサインＰ３から案内情報を取得したか否かを判定する。
【００５４】
歩行者エージェントＡ０がサインＰ３から案内情報を取得した場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、取得した案内情報の残り記憶時間＝（サインＰ３が持つ記憶難易度）＊（歩行者エージェントＡ０の記憶時間）とする。そして、シミュレーション管理部３０は、残り記憶時間とともに、案内情報を歩行者エージェントＡ０の認知情報に追加する（Ｓ２５）。
【００５５】
このように、Ｓ２５において、シミュレーション管理部３０は、歩行者エージェントＡ０が案内情報を認知した際に、案内情報の制限にかかる初期値として残り記憶時間を設定する。例えば、サインＰ３に設定された記憶難易度が高く、忘却しづらい案内情報については、残り記憶時間の値が大きく設定される。また、記憶時間が長く、認知した案内情報を長く覚えている歩行者エージェントＡ０については、残り記憶時間の値が大きく設定される。なお、残り記憶時間については、サインＰ３が持つ記憶難易度および歩行者エージェントＡ０の記憶時間の両方をもとに設定してもよいし、いずれか一方をもとに設定してもよい。
【００５６】
なお、上述した認知情報の更新処理は、ステップの経過（シミュレーションの時間経過）に従ったものを例示したが、シミュレーションの経過に伴うものであれば、時間に限定しない。例えば、シミュレーションの経過に伴う歩行者エージェントＡ０の歩数、方向転換した回数などの歩行者エージェントＡ０の行動経過をもとに、認知情報を制限してもよい。例えば、シミュレーションの経過に伴う歩行者エージェントＡ０の歩数、方向転換した回数を残り記憶時間と同様にカウントし、カウントされた値が所定値以上となった場合に認知された案内情報の削除を行ってもよい。このように、シミュレーションの時間経過だけでなく、歩行者エージェントＡ０の行動経過をもとに認知情報の制限を行うことで、歩行者エージェントＡ０の行動に則したより現実的なシミュレーションを実現できる。
【００５７】
図１０は、認知情報の更新を説明する説明図である。図１０に示すように、ｓｔｅｐ＝１のタイミングで歩行者エージェントＡ０がサイン番号２の案内情報を取得したものとする。このとき、歩行者エージェントＡ０の認知情報Ｉには、サイン番号２の案内情報が残り記憶時間＝５とともに格納される。
【００５８】
次いで、ｓｔｅｐ＝３のタイミングで歩行者エージェントＡ０がサイン番号５の案内情報を取得したものとする。このとき、歩行者エージェントＡ０の認知情報Ｉには、サイン番号５の案内情報が残り記憶時間＝１０とともに格納される。また、サイン番号２の案内情報については、２ステップ経過していることから、残り記憶時間が３とされる。そして、ｓｔｅｐ＝７のタイミングで、サイン番号２の案内情報は、残り記憶時間＝０となることから、削除される。
【００５９】
図５に戻り、Ｓ５に次いで、シミュレーション管理部３０は、歩行者情報１３および認知情報Ｉをもとに、仮想空間Ｐ内に生成されている各歩行者エージェントＡ０の意思決定を行う（Ｓ６）。図１１は、歩行者エージェントＡ０の意思決定の処理を例示するフローチャートである。なお、図１１では一人の歩行者エージェントＡ０についての意思決定の処理を例示しているが、シミュレーション管理部３０は、仮想空間Ｐ内に設定されているすべての歩行者エージェントＡ０に対して図１１の処理を行う。
【００６０】
図１１に示すように、処理が開始されると、シミュレーション管理部３０は、歩行者エージェントＡ０について、想起カテゴリ集合から購買行動目標である目的カテゴリを選択する選択処理を行う（Ｓ３１）。
【００６１】
図１２は、目的カテゴリの選択処理を例示するフローチャートである。図１２に示すように、選択処理が開始されると、シミュレーション管理部３０は、目的カテゴリが０（空集合）であるか否かを判定する（Ｓ３１１）。例えば、シミュレーション管理部３０は、処理の初期時などにおいて歩行者エージェントＡ０の購買行動目標（目的カテゴリ）が未選択である場合は、０であると判定する。
【００６２】
目的カテゴリが０である場合（Ｓ３１１：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、想起カテゴリ集合の中から購買行動目標とする新たな目的カテゴリを選択し（Ｓ３１２）、選択処理を終了する。具体的には、シミュレーション管理部３０は、想起カテゴリ集合に含まれる未選択のカテゴリ（購買行動目標）の中で優先順位の最も高いものを新たな目的カテゴリとして選択する。例えば、処理の初期時においては、想起カテゴリ集合の中の最初のカテゴリが選択される。
【００６３】
目的カテゴリが０でない場合（Ｓ３１１：ＮＯ）、歩行者エージェントＡ０は既に購買行動目標とする目的カテゴリを有し、行動中（シミュレーション中）であることとなる。この場合、シミュレーション管理部３０は、目的カテゴリの変更判定処理（Ｓ３８）においてカテゴリスイッチあり（カテゴリスイッチ＝１）であるか否かを判定する（Ｓ３１３）。
【００６４】
カテゴリスイッチありである場合（Ｓ３１３：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、歩行者エージェントＡ０が有している購買行動目標（目的カテゴリ）を歩行者エージェントＡ０の想起カテゴリ集合の中の別のカテゴリに変更するカテゴリスイッチを行い（Ｓ３１４）、選択処理を終了する。カテゴリスイッチなしである場合（Ｓ３１３：ＮＯ）、シミュレーション管理部３０は、カテゴリスイッチを行うことなく、選択処理を終了する。
【００６５】
具体的には、カテゴリスイッチを行う場合、シミュレーション管理部３０は、カテゴスイッチあり（カテゴリスイッチ＝１）ともに、スイッチすべきカテゴリが指定されている場合は、指定されているカテゴリを新たな目的カテゴリとして選択する。なお、スイッチすべきカテゴリの指定がない場合、シミュレーション管理部３０は、想起カテゴリ集合に含まれる、歩行者エージェントＡ０が現在有しているカテゴリ（購買行動目標）および目的達成済みのカテゴリ以外の中で優先順位の最も高いものを新たな目的カテゴリとして選択する。このカテゴリスイッチにより、シミュレーション装置１では、シミュレーション実行時の各歩行者エージェントＡ０の行動目標が変更される。
【００６６】
図１１に戻り、選択処理（Ｓ３１）に続く処理を説明する。次いで、シミュレーション管理部３０は、歩行者エージェントＡ０が目標とするエリア＝０（ＮＵＬＬ）であるか否か、すなわち目的カテゴリに対応するエリアの選択が済んでいるか否かを判定する（Ｓ３２）。
【００６７】
目標とするエリアが未選択である場合（Ｓ３２：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、目的カテゴリに対応するエリアのエリア情報（エリアへの案内情報）をこのステップで入手（認知）しているか否かを判定する（Ｓ３３）。具体的には、シミュレーション管理部３０は、このステップにおける認知情報Ｉを参照し、選択済みの目的カテゴリに対応する目的エリアの案内情報が認知情報Ｉに含まれているか否かを判定する。
【００６８】
歩行者エージェントＡ０が目標とするエリアのエリア情報（案内情報）を入手（認知）している場合（Ｓ３３：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、入手しているエリアを選択する（Ｓ３４）。これにより、歩行者エージェントＡ０については、案内情報を認知しているエリアへの行動が決定される。なお、目標とするエリアが選択済みである場合（Ｓ３２：ＮＯ）および歩行者エージェントＡ０が目標とするエリアの案内情報を認知していない場合（Ｓ３３：ＮＯ）、シミュレーション管理部３０は、Ｓ３４の処理をスキップしてＳ３５へ処理を進める。
【００６９】
次いで、シミュレーション管理部３０は、歩行者エージェントＡ０の現在位置が目的カテゴリの目的エリアであるか否かを判定する（Ｓ３５）。現在位置＝目的エリアである場合（Ｓ３５：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、このステップで施設情報（施設への案内情報）を入手（認知）しているか否かを判定する（Ｓ３６）。具体的には、シミュレーション管理部３０は、このステップにおける認知情報Ｉを参照し、現在位置である目的エリア内の施設についての案内情報が認知情報Ｉに含まれているか否かを判定する。
【００７０】
歩行者エージェントＡ０が施設への案内情報を入手（認知）している場合（Ｓ３６：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、歩行者エージェントＡ０の想起施設集合から施設の選択を行う（Ｓ３７）。具体的には、歩行者エージェントＡ０が認知している施設（想起施設集合）の中から、歩行者エージェントＡ０の目的や状況により移動対象の施設を選択する。
【００７１】
例えば、シミュレーション管理部３０は、想起施設集合の中で施設を利用し終わるまでの時間が所定の閾値を超えるものはカットオフすることで、施設の選択を行う。一例として、（施設までの見込み移動時間）＋（待ち時間）＋（利用時間）＜閾値である施設へ絞り込む。
【００７２】
次いで、絞り込んだ集合の中から移動対象とする施設の選択は、離散選択モデルなどの公知の方法を用いて行う。例えば、Ｐ（ｉ）＝（選択集合に含まれるもの（施設ｉ））×ｅｘｐＵ（ｉ）／ΣｅｘｐＵ（ｎ）を演算し、値の高いものを選択する。なお、Ｕ（ｉ）＝（施設ｉの魅力度）＋β１・（施設ｉまでの見込み移動時間）＋β２・（施設ｉの待ち時間）であり、β１、β２は予め設定された重み付け値である。ここで、Ｕ（ｉ）は効用関数と呼び、Ｕ（ｉ）で計算された値は効用値と呼ぶ。
【００７３】
次いで、シミュレーション管理部３０は、現時点までに歩行者エージェントＡ０の行動を逐次シミュレーションした結果をもとに、歩行者エージェントＡ０について、目的達成および目的カテゴリの変更判定を行う変更判定処理を行い（Ｓ３８）、処理をリターンする。なお、シミュレーション管理部３０は、現在位置＝目的エリアでない場合（Ｓ３５：ＮＯ）または歩行者エージェントＡ０が施設への案内情報を入手（認知）していない場合（Ｓ３６：ＮＯ）は、Ｓ３７、Ｓ３８をスキップして処理をリターンする。
【００７４】
図１３は、目的カテゴリの変更判定処理を例示するフローチャートである。図１３に示すように、処理が開始されると、シミュレーション管理部３０は、現時点までの歩行者エージェントＡ０の行動をもとに、歩行者エージェントＡ０の目的達成（商品購入などの）の有無を判定する（Ｓ３８１）。具体的には、シミュレーション管理部３０は、歩行者エージェントＡ０が移動対象とする施設に到達し、到達した施設において商品購入などを行って目的達成したか否かを判定する。なお、到達した施設における商品購入など歩行者エージェントＡ０の行動については、所定の確率に基づいて判定を行うものとする。
【００７５】
目標達成の場合（Ｓ３８１：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、歩行者エージェントＡ０が有する購買行動目標（目的カテゴリ）については目標到達としてシミュレーションを継続する。具体的には、シミュレーション管理部３０は、カテゴリスイッチを０とし（Ｓ３８２）、変更判定処理を終了する。
【００７６】
目標達成ではない場合（Ｓ３８１：ＮＯ）、シミュレーション管理部３０は、現時点までに歩行者エージェントＡ０の行動を逐次シミュレーションした結果（歩行者エージェントＡ０の状態）がカテゴリスイッチ条件を満たすか否かを判定する（Ｓ３８３）。
【００７７】
このカテゴリスイッチ条件としては、シミュレーション中において、購買行動目標（目的カテゴリ）を変更せずに（同一の購買行動目標のままで）歩行者エージェントＡ０の行動が継続した場合にカテゴリスイッチを行うものとしてもよい。これにより、シミュレーション管理部３０は、例えば購買行動目標を変更しない行動が継続することで同じ購買行動目標による施設の探索に飽きてしまい、別の購買行動目標に変更するような、歩行者の意思決定を再現できる。
【００７８】
一例として、購買行動目標を変更せずに、訪問した施設の数が予め設定された所定数に到達した歩行者エージェントＡ０について、シミュレーション管理部３０は、カテゴリスイッチ条件を満たすものと判定する。または、シミュレーション管理部３０は、購買行動目標を変更しない状態でシミュレーションのステップ数が所定数進んだ（購買行動目標を変更しない状態で所定時間経過した）歩行者エージェントＡ０について、カテゴリスイッチ条件を満たすものと判定する。
【００７９】
また、カテゴリスイッチ条件としては、シミュレーション中において、歩行者エージェントＡ０の現在の購買行動目標から共起する別の購買行動目標がある場合にカテゴリスイッチを行うものとしてもよい。例えば、シミュレーション管理部３０は、歩行者エージェントＡ０の現在の購買行動目標で行動した歩行者エージェントＡ０の状態、例えば認知情報Ｉより所定の確率（スイッチ確率）で共起する購買行動目標がある場合に、共起する購買行動目標に変更するようにカテゴリスイッチ条件を満たすものとする。
【００８０】
一例として、認知情報Ｉに別の購買行動目標（目的カテゴリ）にかかる情報（例えば施設Ｐ２またはサインＰ３を示す情報）が含まれている場合、シミュレーション管理部３０は、スイッチ確率で別の購買行動目標に変更するように、カテゴリスイッチ条件を満たすものと判定する。これにより、シミュレーション管理部３０は、所定の購買行動目標から別の購買行動目標に気づいて購買行動目標を変更するような歩行者の意思決定を再現できる。
【００８１】
カテゴリスイッチ条件を満たす場合（Ｓ３８３：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、カテゴリスイッチを行うもの（カテゴリスイッチ＝１）とし（Ｓ３８４）、処理を終了する。なお、共起する購買行動目標などのスイッチすべきカテゴリがある場合、シミュレーション管理部３０は、カテゴスイッチあり（カテゴリスイッチ＝１）とともに、スイッチすべきカテゴリを示す値を返すものとする。
【００８２】
カテゴリスイッチ条件を満たさない場合（Ｓ３８３：ＮＯ）、シミュレーション管理部３０は、カテゴリスイッチを行わないもの（カテゴリスイッチ＝０）とし（Ｓ３８５）、処理を終了する。
【００８３】
図５に戻り、歩行者行動実行部５０は、各歩行者エージェントＡ０についてＳ５で更新された認知情報ＩおよびＳ６で決定された意思をもとに、各歩行者エージェントＡ０の歩行行動をシミュレーションする（Ｓ７）。具体的には、歩行者行動実行部５０は、各歩行者エージェントＡ０が認知した認知情報Ｉおよび決定した意思に従い、ステップ内に歩行する方向および歩行量を算出する。これにより、各歩行者エージェントＡ０について、購買行動目標に応じた施設を巡る施設探索行動などが再現される。このＳ７のシミュレーション結果は、シミュレーション管理部３０に出力されてエージェント情報格納部７０に格納される。
【００８４】
なお、各歩行者エージェントＡ０が認知している認知情報Ｉが制限されている場合または目標とするエリアが決まっていない場合には、周囲のＷａｙｐｏｉｎｔをランダムに選択し、選択したＷａｙｐｏｉｎｔを目指す歩行（方向および歩行量）を算出する。これにより、現実的な人の動きである「うろうろする」、「道に迷う」等の目的地と自分の位置との関係性を見失った行動を再現することができる。
【００８５】
次いで、シミュレーション結果出力部６０は、エージェント情報格納部７０に格納されたシミュレーション結果をもとに、仮想空間Ｐおよび仮想空間Ｐ内の各歩行者エージェントＡ０を表示装置の画面に描画する（Ｓ８）。
【００８６】
例えば、シミュレーション結果出力部６０は、ステップごとに算出されたシミュレーション結果をもとに、仮想空間Ｐ内における各歩行者エージェントＡ０の現在位置および移動した経路を描画する。このとき、シミュレーション結果出力部６０は、回遊中、待機中、探索中などの歩行者エージェントＡ０の状態に応じて表示態様（例えば色）を変えてもよい。また、シミュレーション結果出力部６０は、ステップごとに算出されたシミュレーション結果をもとに、各施設Ｐ２の状態（集客人数、待機人数）を描画してもよい。これにより、ユーザは、ステップごとの各歩行者エージェントＡ０の動きを容易に認識できる。
【００８７】
次いで、シミュレーション管理部３０は、予め設定された最終ステップ（シミュレーションを終了する時刻）まで処理が終了したか否かを判定する（Ｓ９）。処理が終了していない場合（Ｓ９：ＮＯ）、シミュレーション管理部３０は、ステップ数をインクリメントし（Ｓ１０）、Ｓ４へ処理を戻す。
【００８８】
処理が終了した場合（Ｓ９：ＹＥＳ）、シミュレーション結果出力部６０は、エージェント情報格納部７０のシミュレーション結果を集計した集計結果を、例えば表示装置の画面に出力する（Ｓ１１）。これにより、ユーザは、シミュレーションの集計結果を容易に認識できる。
【００８９】
図１４は、シミュレーション結果の出力例を説明する説明図である。図１４に示すように、シミュレーション結果出力部６０は、サインシステム、施設などを適宜配置した施策（計画Ａ、Ｂ、Ｃ）ごとにシミュレーションしたシミュレーション結果Ｒ１、Ｒ２を集計し、表示装置の画面に出力する。例えば、施策（計画Ａ、Ｂ、Ｃ）について、エリアごとの混雑状況（各施設の利用人数、待ち時間、移動時間、各歩行者エージェントＡ０の利用した施設数など）を棒グラフで示したシミュレーション結果Ｒ１を出力してもよい。また、施策（計画Ａ、Ｂ、Ｃ）について、各施設の利用人数を棒グラフで示したシミュレーション結果Ｒ２を出力してもよい。
【００９０】
ここで、シミュレーション中にカテゴリスイッチを行うことで生じる歩行者エージェントＡ０の行動を具体的に説明する。図１５は、各フロアにおける施設の配置を説明する説明図である。
【００９１】
図１５に示すように、フロア１Ｆには、購買行動目標となるカテゴリＡ，Ｂ，Ｃについて、全てを満たす（Ａ＆Ｂ＆Ｃ）施設｛１３，１４｝があるものとする。また、フロア２Ｆには、購買行動目標となるカテゴリＤについての施設｛１０，１１，１２｝があるものとする。また、フロア３Ｆには、購買行動目標となるカテゴリＣについての施設｛７，８，９｝があるものとする。また、フロア４Ｆには、購買行動目標となるカテゴリＢについての施設｛４，５｝と、カテゴリＢ，Ｃの両方を満たす（Ｂ＆Ｄ）施設｛６｝とがあるものとする。また、フロア５Ｆには、購買行動目標となるカテゴリＡについての施設｛１，２｝と、カテゴリＡ，Ｄの両方を満たす（Ａ＆Ｄ）施設｛３｝とがあるものとする。
【００９２】
また、シミュレーションにかかる歩行者エージェントＡ０の想起カテゴリ集合は（Ａ＝｛１，２，３，１３，１４｝，Ｂ＝｛４，５，６，１３，１４｝，Ｃ＝｛７，８，９｝,Ｄ＝｛３，６，１０，１１，１２｝）であるものとする。
【００９３】
シミュレーション開始時は、想起カテゴリ集合より、例えば優先順位順（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）によりカテゴリＡが選択される。施設については、効用関数（距離、混雑等）で選択され、例えば１→２→３→１３→１４の順に選択される。
【００９４】
ここで、１→２→３の順に施設を回った歩行者エージェントＡ０は、（Ａ＆Ｄ）の施設｛３｝において、スイッチ確率でカテゴリＤに共起され、購買行動目標（カテゴリ）が変更される場合がある。
【００９５】
ここで、カテゴリＤに変更された歩行者エージェントＡ０は、効用関数により１０→１１→１２→６と施設をまわり、例えば施設｛６｝でカテゴリＤの目標達成（商品購入）とする。
【００９６】
次いで、歩行者エージェントＡ０は、購買行動目標をカテゴリＢにスイッチし、効用関数により４→５→１３→１４と施設をまわり、例えば施設｛１４｝においてカテゴリＡ、Ｂの目標達成（Ａ，Ｂ同時の商品購入）とする。
【００９７】
次いで、歩行者エージェントＡ０は、購買行動目標を残りのカテゴリＣにスイッチし、例えば効用関数により７→８→９の順に施設をまわり、実際には施設｛８｝でカテゴリＣの目標達成（商品購入）とする。
【００９８】
このように、シミュレーション装置１では、シミュレーション中にカテゴリスイッチを行うことで、歩行者エージェントＡ０について、当初の購買行動目標とは別の購買行動目標による施設の探索を行うような、歩行者の行動を再現できる。
【００９９】
以上のように、シミュレーション装置１の入力部１０は、ユーザより受け付けた入力情報（空間情報１１、サインシステム計画１２および歩行者情報１３）をもとに、シミュレーション管理部３０でシミュレーションを行う複数の歩行者エージェントそれぞれについて、複数の購買行動目標、当初購買行動目標、および、複数の購買行動目標を実現できる複数の施設を与える。シミュレーション装置１のシミュレーション管理部３０は、複数の歩行者エージェントそれぞれについて、シミュレーション実行時の各歩行者エージェントの購買行動目標に対応して選択される施設への施設探索行動に応じて設定された条件により、歩行者エージェントの購買行動目標を変更する。これにより、シミュレーション装置１では、例えば歩行者エージェントの行動の最中に購買行動目標が変化するような、より人間らしい行動を精度よく再現できる。したがって、シミュレーション装置１では、歩行者エージェントの行動過程を含めて精度よく人流シミュレーションを行うことができる。
【０１００】
また、シミュレーション管理部３０は、シミュレーション実行時の各歩行者エージェントにおける、購買行動目標を変更しない行動が継続した場合に、購買行動目標を変更する。これにより、シミュレーション装置１では、例えば購買行動目標を変更しない行動が継続することで同じ購買行動目標による施設の探索に飽きてしまい、別の購買行動目標による施設の探索を行うような、歩行者の行動を再現できる。
【０１０１】
また、シミュレーション管理部３０は、シミュレーション実行時の各歩行者エージェントについて、所定の購買行動目標のままで訪問した施設の数が所定数に達した場合に、購買行動目標を変更しない行動が継続したものと判定する。これにより、シミュレーション装置１では、同じ購買行動目標のまま幾つかの施設を回って飽きが生じるような歩行者の状態を精度よく再現できる。
【０１０２】
また、シミュレーション管理部３０は、シミュレーション実行時の各歩行者エージェントの行動に応じて、歩行者エージェントの現在の購買行動目標から共起する購買行動目標がある場合に、共起する購買行動目標に変更する。これにより、シミュレーション装置１では、所定の購買行動目標から別の購買行動目標に気づいて購買行動目標を変更するような歩行者の行動を精度よく再現できる。
【０１０３】
シミュレーション装置１で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro  Controller  Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウエア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。また、シミュレーション装置１で行われる各種処理機能は、クラウドコンピューティングにより、複数のコンピュータが協働して実行してもよい。
【０１０４】
ところで、上記の実施形態で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータ（ハードウエア）の一例を説明する。図１６は、実施形態にかかるシミュレーション装置１のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。
【０１０５】
図１６に示すように、シミュレーション装置１は、各種演算処理を実行するＣＰＵ１０１と、データ入力を受け付ける入力装置１０２と、モニタ１０３と、スピーカ１０４とを有する。また、シミュレーション装置１は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置１０５と、各種装置と接続するためのインタフェース装置１０６と、有線または無線により外部機器と通信接続するための通信装置１０７とを有する。また、シミュレーション装置１は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ１０８と、ハードディスク装置１０９とを有する。また、シミュレーション装置１内の各部（１０１〜１０９）は、バス１１０に接続される。
【０１０６】
ハードディスク装置１０９には、上記の実施形態で説明した各種の処理を実行するためのプログラム１１１が記憶される。また、ハードディスク装置１０９には、プログラム１１１が参照する各種データ１１２が記憶される。入力装置１０２は、例えば、シミュレーション装置１の操作者から操作情報の入力を受け付ける。モニタ１０３は、例えば、操作者が操作する各種画面を表示する。インタフェース装置１０６は、例えば印刷装置等が接続される。通信装置１０７は、ＬＡＮ（Local  Area  Network）等の通信ネットワークと接続され、通信ネットワークを介した外部機器との間で各種情報をやりとりする。
【０１０７】
ＣＰＵ１０１は、ハードディスク装置１０９に記憶されたプログラム１１１を読み出して、ＲＡＭ１０８に展開して実行することで、入力部１０、入力情報格納部２０、シミュレーション管理部３０、サインシステム・空間変更部４０、歩行者行動実行部５０、シミュレーション結果出力部６０およびエージェント情報格納部７０にかかる各種の処理を行う。なお、プログラム１１１は、ハードディスク装置１０９に記憶されていなくてもよい。例えば、シミュレーション装置１が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラム１１１を、シミュレーション装置１が読み出して実行するようにしてもよい。シミュレーション装置１が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等に接続された装置にプログラム１１１を記憶させておき、シミュレーション装置１がこれらからプログラム１１１を読み出して実行するようにしてもよい。
【０１０８】
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１０９】
（付記１）複数のエージェントを用いた人の購買行動をコンピュータにシミュレーションさせるシミュレーションプログラムであって、
前記複数のエージェントそれぞれについて、複数の購買行動目標、当初購買行動目標、および、前記複数の購買行動目標を実現できる複数の施設を与え、
前記複数のエージェントそれぞれについて、前記シミュレーション実行時の各エージェントの購買行動目標に対応して選択される施設への施設探索行動に応じて設定された条件に基づき、当該エージェントの行動目標を前記複数の購買行動目標の中から変更させる、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするシミュレーションプログラム。
【０１１０】
（付記２）前記変更させる処理は、前記シミュレーション実行時の各エージェントにおける、購買行動目標を変更しない施設探索行動が継続した場合に、当該購買行動目標を変更させる、
ことを特徴とする付記１に記載のシミュレーションプログラム。
【０１１１】
（付記３）前記変更させる処理は、所定の購買行動目標のままで訪問した施設の数が所定数に達した場合に、前記購買行動目標を変更しない施設探索行動が継続したものと判定する、
ことを特徴とする付記２に記載のシミュレーションプログラム。
【０１１２】
（付記４）前記変更させる処理は、前記シミュレーション実行時の各エージェントの施設探索行動に応じて、当該エージェントの現在の購買行動目標から共起する購買行動目標がある場合に、当該共起する購買行動目標に変更する、
ことを特徴とする付記１乃至３のいずれか一に記載のシミュレーションプログラム。
【０１１３】
（付記５）複数のエージェントを用いた人の購買行動をコンピュータがシミュレーションするシミュレーション方法であって、
前記複数のエージェントそれぞれについて、複数の購買行動目標、当初購買行動目標、および、前記複数の購買行動目標を実現できる複数の施設を与え、
前記複数のエージェントそれぞれについて、前記シミュレーション実行時の各エージェントの購買行動目標に対応して選択される施設への施設探索行動に応じて設定された条件に基づき、当該エージェントの行動目標を前記複数の購買行動目標の中から変更させる、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするシミュレーション方法。
【０１１４】
（付記６）前記変更させる処理は、前記シミュレーション実行時の各エージェントにおける、購買行動目標を変更しない施設探索行動が継続した場合に、当該購買行動目標を変更させる、
ことを特徴とする付記５に記載のシミュレーション方法。
【０１１５】
（付記７）前記変更させる処理は、所定の購買行動目標のままで訪問した施設の数が所定数に達した場合に、前記購買行動目標を変更しない施設探索行動が継続したものと判定する、
ことを特徴とする付記６に記載のシミュレーション方法。
【０１１６】
（付記８）前記変更させる処理は、前記シミュレーション実行時の各エージェントの施設探索行動に応じて、当該エージェントの現在の購買行動目標から共起する購買行動目標がある場合に、当該共起する購買行動目標に変更する、
ことを特徴とする付記５乃至７のいずれか一に記載のシミュレーション方法。
【０１１７】
（付記９）複数のエージェントを用いた人の購買行動をシミュレーションするシミュレーション装置であって、
前記複数のエージェントそれぞれについて、複数の購買行動目標、当初購買行動目標、および、前記複数の購買行動目標を実現できる複数の施設を与える入力部と、
前記複数のエージェントそれぞれについて、前記シミュレーション実行時の各エージェントの購買行動目標に対応して選択される施設への施設探索行動に応じて設定された条件に基づき、当該エージェントの行動目標を前記複数の購買行動目標の中から変更させるシミュレーション管理部と、
を有することを特徴とするシミュレーション装置。
【０１１８】
（付記１０）前記シミュレーション管理部は、前記シミュレーション実行時の各エージェントにおける、購買行動目標を変更しない施設探索行動が継続した場合に、当該購買行動目標を変更させる、
ことを特徴とする付記９に記載のシミュレーション装置。
【０１１９】
（付記１１）前記シミュレーション管理部は、所定の購買行動目標のままで訪問した施設の数が所定数に達した場合に、前記購買行動目標を変更しない施設探索行動が継続したものと判定する、
ことを特徴とする付記１０に記載のシミュレーション装置。
【０１２０】
（付記１２）前記シミュレーション管理部は、前記シミュレーション実行時の各エージェントの施設探索行動に応じて、当該エージェントの現在の購買行動目標から共起する購買行動目標がある場合に、当該共起する購買行動目標に変更する、
ことを特徴とする付記９乃至１１のいずれか一に記載のシミュレーション装置。
【符号の説明】
【０１２１】
１…シミュレーション装置
１０…入力部
１１…空間情報
１２…サインシステム計画
１３…歩行者情報
２０…入力情報格納部
３０…シミュレーション管理部
４０…サインシステム・空間変更部
５０…歩行者行動実行部
６０…シミュレーション結果出力部
７０…エージェント情報格納部
１０１…ＣＰＵ
１０２…入力装置
１０３…モニタ
１０４…スピーカ
１０５…媒体読取装置
１０６…インタフェース装置
１０７…通信装置
１０８…ＲＡＭ
１０９…ハードディスク装置
１１０…バス
１１１…プログラム
１１２…各種データ
１Ｆ〜５Ｆ…フロア
Ａ０〜Ａ３…歩行者エージェント
Ｈ…到達範囲
Ｉ…認知情報
Ｐ…仮想空間
Ｐ１…出現ポイント
Ｐ２…施設
Ｐ３…サイン
Ｒ１、Ｒ２…シミュレーション結果
【図１】
2019125312.tif 000003
【図２】
2019125312.tif 000004
【図３】
2019125312.tif 000005
【図４】
2019125312.tif 000006
【図５】
2019125312.tif 000007
【図６】
2019125312.tif 000008
【図７】
2019125312.tif 000009
【図８】
2019125312.tif 000010
【図９】
2019125312.tif 000011
【図１０】
2019125312.tif 000012
【図１１】
2019125312.tif 000013
【図１２】
2019125312.tif 000014
【図１３】
2019125312.tif 000015
【図１４】
2019125312.tif 000016
【図１５】
2019125312.tif 000017
【図１６】
2019125312.tif 000018