情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

161C71
2016/3/2

都市空間シミュレーションシステムを用いた空間構成要素への注視行動による景観評価
川合 康央†1

高橋 徹†1

概要：現在，様々な情報技術が新しい展開を見せているが，その社会への活用は不十分である．本研究は，これらの技術を都市デザインに展開するものとして，ゲームエンジンを用いた一人称視点の街区レベルでの都市空間シミュレ
ーションシステムを開発し，これを用いて景観を評価するものである．都市を構成する様々な空間構成要素を詳細に再現し，これらを景観法に基づく様々な条件について再現可能なよう，対話的インタフェースを用いて操作できるものとした．本システムを用いて，どのような性質を持つ空間構成要素が都市景観へ大きい影響を与えるかを，注視ロ
グを用いた評価実験によって明らかにし，景観法に基づく将来の景観計画に利用可能な基礎的なデータを得ることとした．

Evaluation of Urban-scape by Gaze Behavior of Spatial Component
Elements using the Urban Space Simulation System
YASUO KAWAI†1TOHRU TAKAHASHI†1

Abstract: Recently, new information technology came out a lot, but spread to other field is still low. Our purpose is urban designusing information systems. We have created the urban space simulation system from a first-person perspective through creating a
3-D model to scale of the city by using a game engine. The design of spatial component elements such as the signs and buildings
is that can be switched out with ease in this system, and can interactively-replicate developmental actions that require notificationin accordance with the Landscape Laws. By analyzing the log gaze elements, we got the data that can be utilized in the future oflandscape planning.

1. 研究の背景と目的

ステムの評価を踏まえ，都市レベルの広範囲な景観条例対
象地区を対象とした，大規模都市空間シミュレーションシ

近年の情報通信技術は，頭部搭載型ディスプレイ（Head

ステムの開発を行う．都市レベルでの大規模モデリングをMounted Display，HMD）やモーションセンサなどのインタ

行い，景観法に基づくまちづくりの際に必要となるシーン

フェース機器の高性能化及び低価格化，開発環境におけるである建造物・工作物の新築，改築，大規模修繕などの状

フリー・オープンソースソフトウェア（Free/Libre and Open

態を再現可能なインタラクションを施した．さらに，ゲー

Source Software，FLOSS）の普及等にみられるように，ハームエンジンを用いることで可能になる表現として，発光すドウェア，ソフトウェアともに様々な新しい展開を見せてる空間構成要素に点光源を埋め込み，太陽光を表す平行光いる．しかし，社会の幅広い分野に対しての利活用が期待

源，環境光源と，これらの点光源群を切り替え可能なものされているにも関わらず，新しい情報技術の社会におけるとすることで，夜間景観の再現を行った．これら本システ

実用的な展開は不十分なものとなっている．

ムを用いて，空間構成要素の注視傾向を評価する．

本研究は，ゲームエンジンやコンピュータグラフィック
スなどの FLOSS を用いた統合開発環境と，HMD やモーシ

2. 研究対象地区

ョンセンサ，立体音響システム等の入出力インタフェース

本稿では，神奈川県藤沢市に位置する「湘南台景観まちを複合的に組み合わせた，都市空間シミュレーションシスづくり地区」（図 1）及び神奈川県茅ヶ崎市に所在する「茅テムの開発を行う．さらに，本システムを用い，ユーザのヶ崎駅北口周辺特別景観まちづくり地区」（図 2）を研究対

空間構成要素への注視行動を分析することにより，都市景象地区とする．

観の評価を行うものである．

湘南台景観まちづくり地区は，藤沢市北部の都市拠点と本研究ではこれまでに，湘南台景観形成地区（神奈川県

して，3 路線が接続する湘南台駅を中心に，駅周辺の商業藤沢市）及び茅ヶ崎駅北口周辺特別景観まちづくり地区（神地域，近隣の住居・工業地域，近郊の文教施設への交通タ

奈川県茅ケ崎市）の一部を対象として，システムを開発し，ーミナルで構成されている．また，景観まちづくりの観点

その評価を分析した[1][2][3][4]．結果，本システムの一定のからは，湘南台地区の高い利便性の都市環境と残された緑有効性といくつかの課題が明らかとなった．本稿では，シの自然環境の調和を計り，良好な都市環境を形成していく†1 文教大学
Bunkyo University© 2016 Information Processing Society of Japan

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図 1
Figure 1

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湘南台景観まちづくり地区

Landscape City Planning Area of Shonandai.
図3

都市空間シミュレーションシステムによる昼間景観の表示
Fig.3 Display of the Daytime Landscape by Urban Space
Simulation System.

図 2
Figure 2

茅ヶ崎駅北口周辺特別景観まちづくり地区
Special Landscape City Planning Area around North
Exit of Chigasaki Station.

よう，湘南台景観形成地区と景観形成基準が定められており，2012 年 10 月より運用が開始されている[5]．この景観形成地区では，都市景観に配慮した建築物，商業サインのデザインが望まれており，地区内での建築物または工作物の新築，増改築，移転，外観を変更することとなる修繕，

図4

都市空間シミュレーションシステムによる夜間景観の表示
Fig.4 Display of the Nighttime Landscape by Urban Space
Simulation System.
制定し，茅ヶ崎市景観計画の運用が開始された[6]．

模様替え，色彩の変更などの開発行為を行うときは，景観

茅ヶ崎駅北口周辺特別景観まちづくり地区でもまた，景形成基準に適合した計画とし，その届け出が必要となった．

観法第 16 条に基づく対象について，届け出が必要となる．

茅ヶ崎駅北口周辺は，茅ケ崎市の顔となる中心都市拠点

この景観形成基準の及ぶ要素としては，建物用途，建物デであり，商業施設で構成される商業街区，公共施設で構成

ザイン，建築物等の位置，自転車置き場，色彩，広告物（看される行政街区，国道一号線に沿った東海道街区の 3 つの板），夜間景観，設備類，駐車場，緑化となっている[7][8]．

特性を持った街区で構成されている．茅ヶ崎市では，1998

また，茅ケ崎市では景観法に基づく届出対象行為を実施す

年に「茅ヶ崎市都市景観基本計画」を策定し，2000 年に「茅る前に，合成写真（CG）や模型，バルーン等を用いて，想ヶ崎市景観条例」を施行するなど，景観法施行以前から独定される状況を模擬的に作成し，周辺環境に与える影響を

自に良好な市街地景観の形成をはかってきた．2001 年には検証することを義務付けている[9]．

景観まちづくりを重点的に推進する地区として「茅ヶ崎駅北口周辺特別景観まちづくり地区」が指定されている．さ3. 都市空間シミュレーションシステムの開発

らに，2004 年に景観法が公布され，2005 年に全面施行され本研究では，研究対象地区の既存建築物及びこれに付随ると，茅ケ崎市は景観行政団体として茅ヶ崎市景観条例をする工作物等の空間構成要素について，CAD による詳細な© 2016 Information Processing Society of Japan

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3 次元形状モデルの作成を行うとともに，商業サインや店

らに，電線・電柱の地中化，看板の抑制など，都市空間に舗などの自律的に発光する空間構成要素に対して点光源をおける景観に関するプロパティの変更が可能なものとした．

埋め込んだ．これらの点光源は平行光源とともに発光の切

また，タッチパネル型のディスプレイを採用することにより替えができるものとすることで，昼間景観と夜間景観のって，画面上に表示されているオブジェクトを視点座標か再現を行うことが可能なものとした（図 3，4）．

ら自由に操作可能なものとした．システムの実行は，HMD

既往研究において建造物のみのモデリングによるシミュレーションを行い実空間との比較を行った．その結果，を用いても表示可能なものとすることで，高い没入感を持
たせることが可能となった．

人々は景観に対して建築物全体ではなく開口部や店先など

一方「注視モード」では，マウスクリックによって，画の部分，またサインや植栽などの細部となる空間構成要素

面中央に表示されたマーカー上のオブジェクトを記録すると，人物や車両などの動的な要素に対して，多くの注視をものとした．これは，マウスクリックされた際，マーカー行っていることが分かった．そこで本稿では，既存都市空の直線上にあるポリゴンが所属するオブジェクトの識別子

間に対する測量データと写真データに基づいて，対象地区を獲得し，これをログとして保存するものである．この「注全ての建築物を CAD による 3 次元形状モデルによって詳視モード」を用いて，昼間景観と夜間景観における注視傾

細に再現するとともに，各種サイン，植栽，都市施設に対向から，本システムで再現された都市空間における空間構しても可能な限り詳細なモデリングを行った．また，ゲー

成要素の性質を明らかにする．注視要素のログを分析する

ムエンジンを用いた人工知能によって自律的に行動することによって，景観のイメージを形成する主要な要素につNPC の人物及び車両モデルを用意した．

いて特定を行い，今後の景観計画に活用できるデータを得

この大規模都市モデルをインタラクションが可能になることとした．

るようゲームエンジンへと読み込ませる．本研究で使用す

また，対象地区における実空間の全天空写真を用意し，るゲームエンジンとして，統合開発環境である Unity を採これを球状オブジェクトの内側にテクスチャとして貼り付用した[10]．都市レベルの大規模 3 次元モデルデータは膨けたものを用意し，場所ごとにシミュレーション画像と実大なポリゴン数のものとなり，容量が非常に大きいもので空間画像を切り替え可能なものとした（図 5）．

あるため，形状データおよびテクスチャデータを建築敷地ごとに作成したものを読み込み，ゲームエンジン上にて配置を行う手法をとった．また，ゲームエンジン上では，オ

4. 都市空間シミュレーションシステムによる空間構成要素の評価

クルージョンカリングを使用し，視点となるカメラから見本システムの注視モードを用いた評価実験として，被験たとき，他のオブジェクトにより視線が遮られているオブ

者に気になる要素をいくつでもクリックするよう指示を行ジェクトについて予めレンダリングを行わないような処理

い，その注視要素のログを分析することで，景観のイメーを行った．

ジを形成する主要な要素について特定を行う．本評価実験

ゲームエンジン上に配置した各モデルに対し，空間構成

では，茅ヶ崎駅北口周辺特別景観まちづくり地区のうち，要素ごとに識別子を割り当てる．建築物を，建物外壁であ茅ヶ崎の駅北東に位置する商店街である，「エメロード」をる「壁面」，窓などの「開口部」，店先の商品や自動販売機

対象とした．人は景観を連続継起的なシークエンス景観となどの「仮設物」に分解し，これらを「建築物グループ」

して認識するため，駅から出発して商店街を抜ける「西進として識別子を設けた．また，交通標識などの「交通サイン」，常設された看板などの「商業サイン」，のぼり型やス
タンド型などの「仮設サイン」を「サイングループ」として識別子を作成した．さらに，道路に沿った「街路樹」や植木やプランターなどの「植物」を「植栽グループ」として，「街灯」「電柱・電線」「車止め」「マンホール」を「都市施設グループ」として識別子を施し，モデルの作成を行った．
本システムは，「景観モード」と「注視モード」の二つの機能を持たせた．
「景観モード」では，既存都市の建築物に対し，マウスクリックによって，建築物モデルの入れ替えによる建て替えや，外壁テクスチャの変更による大規模修繕のシミュレーションを行うことができるものである．さ© 2016 Information Processing Society of Japan

図5

都市空間シミュレーションシステムによる実空間全天空画像の表示
Fig.5 Display of the Real Landscape All Sky Image by Urban
Space Simulation System.

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するシークエンス」と，商店街を抜けて駅へ向かう「東進表 1

西進するシークエンスにおける昼間時又は夜間時に注視率が 20％以上ある空間構成要素

するシークエンス」の 2 ルートを用意する．このそれぞれのルートに対して，今回作成した昼間時景観と夜間時景観

Table 1

での注視される空間構成要素の比較実験を行った．被験者

than 20% in the Daytime or Nighttime in the Sequence of theSpatial Component Elements of Gazing rate of moreは総計で 404 名である．

Westward.

西進するシークエンスにおける注視率を，昼間時を横軸に，夜間時を縦軸にして空間構成要素をプロットした散布図を作成した（図 6）．注視率は，空間構成要素が注視された回数を被験者数で除したものであり，注視率が 1 の時，平均して被験者全員が注視したものである．各点と原点を結ぶ直線の傾きが 1 以下のものは昼間時の注視傾向が高い
ものであり，逆に傾きが 1 以上のものは夜間時の注視傾向が高いものとなる．例えば図右上に位置するサインは，商業施設常設サインであり，昼間時，夜間時ともに高い注視率を持つものであるが，自律して発光するサインであるため，昼間時注視率 1.09709 に対して夜間時注視率 2.09231
2.2

2

1.8

1.6

1.4

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0
0

図 6

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

西進するシークエンスにおける昼間時及び夜間時に注視された空間構成要素

Figure 6

Gazing Spatial Component Elements of the属性

オブ ジェ クト名

エリア

建築物
建築物
建築物
建築物
建築物
サイ ン
建築物
サイ ン
建築物
建築物
建築物
サイ ン
建築物
サイ ン
植栽
サイ ン
建築物
サイ ン
建築物
建築物
植栽
サイ ン
建築物
サイ ン
建築物
建築物
建築物
建築物
建築物
サイ ン
サイ ン
建築物
サイ ン
建築物
建築物
建築物
建築物
建築物
建築物
建築物
建築物
サイ ン
植栽
建築物
サイ ン
サイ ン
建築物
建築物
建築物
建築物
建築物
建築物
都市施設
植栽
建築物
植栽
建築物
建築物
植栽
植栽
サイ ン
建築物
サイ ン
サイ ン
建築物
建築物
建築物
建築物
建築物
サイ ン
建築物
建築物
建築物
サイ ン
サイ ン
建築物
建築物
建築物
サイ ン
建築物
建築物
建築物
サイ ン
サイ ン
サイ ン
建築物
建築物
サイ ン

建物S5_04
建物N5_07
建物N6_01
建物N6_01仮設物
建物S3_04仮設物
建物S1_06看板
建物S1_07仮設物
建物S6_02看板
建物S1_07
建物S5_02
建物S2_03
建物S5_02看板
建物S1_06
建物N4_02看板
建物N3_05植物
建物S6_03看板
建物S2_02
建物N5_04看板
建物N5_09
建物S5_03
街路樹N5_03
建物N5_03看板
建物S1_02
建物S4_06看板
建物N1_01
建物N2_06
建物N5_12
建物N5_08
建物S2_07仮設物
建物N4_03看板
建物S5_01看板
建物N2_10
建物N5_09看板
建物S4_05
建物N4_04
建物S2_07
建物N5_04
建物N2_09
建物N4_04開口部
建物N4_02開口部
建物S6_03
建物N5_02看板
街路樹S4_01
建物N3_06
建物N4_06看板
建物S4_02看板
建物N2_05
建物N4_05仮設物
建物N4_02仮設物
建物S4_05仮設物
建物S4_01
建物N4_06開口部
N1_マンホール01
建物N3_06植物
建物N5_12開口部
街路樹N1_02
建物S3_02
建物N4_01仮設物
街路樹N1_01
街路樹S2_02
建物S4_03看板
建物N4_01開口部
建物S2_02看板
建物S2_07看板
建物N4_05
建物S6_01
建物N4_02
建物N5_03
建物S2_01
建物N1_02看板
建物N4_06
建物N1_02
建物S2_04
建物S3_01仮設サイ ン
建物S6_01看板
建物S4_03仮設物
建物S1_08
建物S4_02
建物S2_05看板
建物N1_03
建物S4_03
建物S4_06開口部
建物S5_03看板
建物S4_05看板
建物N5_12看板
建物N3_05
建物S4_06
建物N4_05看板

S5
N5
N6
N6
S3
S1
S1
S6
S1
S5
S2
S5
S1
N4
N3
S6
S2
N5
N5
S5
N5
N5
S1
S4
N1
N2
N5
N5
S2
N4
S5
N2
N5
S4
N4
S2
N5
N2
N4
N4
S6
N5
S4
N3
N4
S4
N2
N4
N4
S4
S4
N4
N1
N3
N5
N1
S3
N4
N1
S2
S4
N4
S2
S2
N4
S6
N4
N5
S2
N1
N4
N1
S2
S3
S6
S4
S1
S4
S2
N1
S4
S4
S5
S4
N5
N3
S4
N4

注視率
昼間
夜間
0.84466 0.16923
0.82524 0.32308
0.59223 0.10769
0.2621400.39806 0.13846
0.29126 0.15385
0.2233 0.10769
0.52427 0.43077
0.41748 0.33846
0.26214 0.18462
0.42718 0.36923
0.27184 0.21538
0.2233 0.18462
0.37864 0.35385
0.20388 0.18462
0.27184 0.26154
0.29126 0.29231
0.34951 0.35385
0.18447 0.21538
0.21359 0.24615
0.16505
0.2
0.19417 0.23077
0.38835 0.43077
0.39806 0.44615
0.24272 0.29231
0.349510.4
0.19417 0.24615
0.145630.2
0.17476 0.23077
0.126210.2
0.23301 0.30769
0.24272 0.32308
0.49515 0.58462
0.25243 0.35385
0.25243 0.35385
0.13592 0.24615
0.13592 0.24615
0.087380.2
0.09709 0.21538
0.1068 0.23077
0.20388 0.33846
0.17476 0.32308
0.12621 0.27692
0.05825 0.21538
0.1165 0.27692
0.3301 0.49231
0.41748 0.58462
0.07767 0.24615
0.08738 0.26154
0.15534 0.33846
0.05825 0.24615
0.03883 0.23077
0.04854 0.24615
0.07767 0.27692
0.05825 0.26154
0.08738 0.29231
0.33981 0.55385
0.33981 0.55385
0.13592 0.35385
0.13592 0.35385
0.13592 0.35385
0.03883 0.26154
0.31068 0.53846
0.1068 0.33846
0.08738 0.32308
0.03883 0.29231
0.17476 0.43077
0.2233 0.49231
0.05825 0.33846
0.09709 0.38462
0.09709 0.38462
0.25243 0.55385
0.12621 0.43077
0.067960.4
0.25243 0.58462
0.33981 0.67692
0.17476 0.53846
0.01942 0.38462
0.029130.4
0.66019 1.06154
0.30097 0.72308
0.14563 0.66154
0.60194 1.15385
0.75728 1.35385
0.5534 1.15385
0.26214 1.12308
0.45631 1.41538
1.09709 2.09231

平均

差分

0.50695
0.574160.349960.131070.26826
0.22255
0.16550.47752
0.37797
0.22338
0.398210.243610.203960.366240.19425
0.26669
0.29178
0.35168
0.199930.22987
0.18252
0.21247
0.40956
0.422110.26751
0.374760.220160.17282
0.20276
0.163110.27035
0.28290.539880.303140.303140.19104
0.19104
0.14369
0.15624
0.16878
0.271170.24892
0.20157
0.13682
0.19671
0.41120.50105
0.16191
0.17446
0.24690.15220.13480.14735
0.17730.15990.189840.44683
0.446830.244880.244880.24488
0.150190.42457
0.222630.20523
0.16557
0.30276
0.35780.198360.240850.24085
0.403140.27849
0.23398
0.41852
0.50836
0.356610.202020.214560.860870.512020.40358
0.87789
1.05556
0.85362
0.69261
0.93585
1.59470.67543
0.502170.484540.262140.25960.137420.11561
0.09350.07901
0.07752
0.05795
0.05646
0.03869
0.02479
0.019270.01031-0.001-0.0043-0.0309-0.0326-0.035-0.0366-0.0424-0.0481-0.0496-0.0505-0.052-0.0544-0.056-0.0738-0.0747-0.0804-0.0895-0.1014-0.1014-0.1102-0.1102-0.1126-0.1183-0.124-0.1346-0.1483-0.1507-0.1571-0.1604-0.1622-0.1671-0.1685-0.1742-0.1831-0.1879-0.1919-0.1976-0.1993-0.2033-0.2049-0.214-0.214-0.2179-0.2179-0.2179-0.2227-0.2278-0.2317-0.2357-0.2535-0.256-0.269-0.2802-0.2875-0.2875-0.3014-0.3046-0.332-0.3322-0.3371-0.3637-0.3652-0.3709-0.4013-0.4221-0.5159-0.5519-0.5966-0.6004-0.8609-0.9591-0.9952

Daytime and Nighttime in the Sequence of the Westward.

© 2016 Information Processing Society of Japan

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情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

161C71
2016/3/2と，夜間時の注視率が高いものとなっている．全ての空間

表 2

東進するシークエンスにおける昼間時又は夜間時に注視率が 20％以上ある空間構成要素

構成要素の平均注視率をみると，夜間時のほうが昼間時より高い注視傾向が見られた．また，空間構成要素の種類別

Table 2にみると，特にサイン，植栽が夜間時に高い注視を持つもthan 20% in the Daytime or Nighttime in the Sequence of theSpatial Component Elements of Gazing rate of moreのとなった．

Eastward.

さらに，西進するシークエンスにおいて，昼間時又は夜間時に注視率が 0.2（20％）以上ある空間構成要素を抽出し，これを昼間時と夜間時の差分で見てみる（表 1）．差分は昼間時注視率から夜間時注視率を減じたものであり，差分値が正の時，昼間時の注視率が夜間時より高く，昼間時に注
視優位な傾向を持つ空間構成要素であり，反対に差分値が負の時は，夜間時に注視優位な傾向を持つ空間構成要素である．
全体として，負の差分値を持つ空間構成要素が多いものとなっている．負の差分値を持つものは，自律的に発光する商業サインや，室内の明かりがもれる開口部，街灯に照らされた建築物など，点光源の影響を受けた空間構成要素が主であった．一方で，正の差分値を持つ空間構成要素は，特徴的な建築物の外壁や店先などであった．これらは夜間時には発光しない空間構成要素であるため，昼間時に図であったものが，夜間時には地となり，他の要素の背景とな
る．

1.4

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0
0

図 7

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

東進するシークエンスにおける昼間時及び夜間時に注視された空間構成要素

属性

オブ ジェ クト名

エリア

サイ ン
建築物
建築物
サイ ン
建築物
建築物
サイ ン
建築物
サイ ン
サイ ン
建築物
サイ ン
建築物
サイ ン
サイ ン
建築物
サイ ン
建築物
建築物
建築物
建築物
建築物
建築物
建築物
建築物
建築物
サイ ン
建築物
サイ ン
建築物
サイ ン
植栽
植栽
植栽
建築物
サイ ン
サイ ン
建築物
サイ ン
サイ ン
建築物
建築物
建築物
建築物
建築物
建築物
サイ ン
建築物
サイ ン
植栽
建築物
建築物
建築物
建築物
植栽
建築物
建築物
建築物
建築物
建築物
サイ ン
建築物
サイ ン
建築物
建築物
都市施設
建築物
都市施設
建築物
植栽
植栽
建築物
サイ ン
建築物
建築物
サイ ン
サイ ン
サイ ン
サイ ン
建築物
サイ ン
建築物
建築物
サイ ン

建物S2_07看板
建物S3_04仮設物
建物N2_06
建物S6_03看板
建物S2_06
建物N4_05仮設物
建物S5_01看板
建物S4_03仮設物
建物S2_06看板
建物S6_02看板
建物S1_03仮設物
建物S1_06看板
建物S1_07仮設物
建物S1_04看板
建物N4_02看板
建物S1_06仮設物
建物N4_01看板
建物S1_07
建物N2_10
建物N4_05
建物S2_02
建物S4_05仮設物
建物S2_07
建物N6_01
建物S6_02
建物S1_06
建物S2_02看板
建物N3_01
建物S4_06看板
建物N4_01
建物N5_02看板
街路樹S5_01
街路樹N1_01
街路樹S2_02
建物S3_01
建物N4_03看板
建物N5_09看板
建物N2_01
安全標識N1_01
建物S1_01看板
建物S6_01
建物S2_01
建物S4_05
建物S6_03
建物N5_09
建物S5_04
建物N5_04看板
建物N5_03
建物S4_03看板
街路樹N1_02
建物N5_07
建物N2_05
建物N4_01仮設物
建物N1_01窓
街路樹S4_02
建物N1_02
建物N4_04
建物S1_08
建物S5_02
建物N5_02
建物N5_12看板
建物S4_03
建物N1_02看板
建物S2_07仮設物
建物N2_03
街頭N5_04
建物S2_03
街頭S4_05
建物S5_01
街路樹N6_01
建物N3_05植物建物S5_02窓
建物S6_01看板
建物S4_06窓
建物S3_02
建物S4_05看板
建物N6_01看板
建物S3_01仮設サイ ン
建物S5_02看板
建物N1_03
建物N4_05看板
建物N3_05
建物S4_06
建物S5_03看板

S2
S3
N2
S6
S2
N4
S5
S4
S2
S6
S1
S1
S1
S1
N4
S1
N4
S1
N2
N4
S2
S4
S2
N6
S6
S1
S2
N3
S4
N4
N5
S5
N1
S2
S3
N4
N5
N2
N1
S1
S6
S2
S4
S6
N5
S5
N5
N5
S4
N1
N5
N2
N4
N1
S4
N1
N4
S1
S5
N5
N5
S4
N1
S2
N2
N5
S2
S4
S5
N6
N3
S5
S6
S4
S3
S4
N6
S3
S5
N1
N4
N3
S4
S5

注視率
昼間
夜間
0.78462 0.20755
0.45385 0.13208
0.68462 0.42453
0.45385 0.20755
0.32308 0.08491
0.33846 0.13208
0.71538 0.50943
0.43077 0.22642
0.26923 0.06604
0.51538 0.33019
0.20769
0.02830.24615 0.09434
0.33846 0.19811
0.22308 0.08491
0.22308 0.11321
0.26923 0.16038
0.21538 0.12264
0.63077
0.55660.25385 0.19811
0.2 0.15094
0.43077 0.38679
0.2 0.16038
0.26923 0.23585
0.36923 0.33962
0.20769 0.17925
0.23077 0.20755
0.44615 0.42453
0.24615 0.23585
0.23846 0.23585
0.26154 0.26415
0.23846 0.24528
0.19231 0.21698
0.21538 0.25472
0.21538 0.25472
0.22308 0.26415
0.18462 0.22642
0.34615 0.41509
0.22308 0.29245
0.14615 0.21698
0.20769 0.28302
0.13077 0.20755
0.13846 0.21698
0.33846 0.42453
0.32308 0.41509
0.10769 0.20755
0.19231 0.29245
0.11538 0.21698
0.26154 0.36792
0.1 0.20755
0.11538 0.22642
0.16154 0.27358
0.60769 0.73585
0.27692 0.40566
0.13077 0.26415
0.09231 0.22642
0.16154 0.30189
0.13077 0.27358
0.1 0.24528
0.14615 0.30189
0.16154 0.32075
0.42308 0.58491
0.21538 0.38679
0.1 0.28302
0.16154 0.34906
0.13077 0.32075
0.00769 0.20755
0.4 0.61321
0.00769 0.22642
0.05385 0.27358
0.17692 0.40566
0.03077 0.26415
0 0.23585
0.20769 0.45283
0.25385 0.50943
0.16923
0.44340.71538 0.99057
0.26154 0.53774
0.06154 0.33962
0.20769 0.50943
0.35385 0.67925
0.84615 1.25472
0.28462 0.83019
0.65385 1.36792
0.14615 1.11321

平均

差分

0.49608
0.292960.55457
0.33070.203990.23527
0.612410.328590.16763
0.42279
0.118
0.17025
0.268290.15399
0.168140.21480.16901
0.59369
0.22598
0.17547
0.408780.180190.252540.35443
0.19347
0.219160.435340.241
0.237160.262840.24187
0.204640.23505
0.235050.243610.20552
0.380620.257760.18157
0.245360.169160.17772
0.38149
0.36909
0.15762
0.24238
0.166180.31473
0.153770.17090.21756
0.67177
0.341290.19746
0.159360.23171
0.20218
0.172640.224020.24115
0.503990.30109
0.191510.25530.22576
0.107620.5066
0.11705
0.16372
0.291290.14746
0.117920.33026
0.381640.306310.85298
0.399640.20058
0.35856
0.51655
1.050440.55741.01089
0.62968

0.577070.321770.26009
0.24630.238170.206390.20595
0.204350.203190.18520.179390.151810.14035
0.138170.10987
0.10885
0.09274
0.074170.05573
0.04906
0.04398
0.039620.03338
0.02961
0.028450.023220.021630.01030.00261-0.0026-0.0068-0.0247-0.0393-0.0393-0.0411-0.0418-0.0689-0.0694-0.0708-0.0753-0.0768-0.0785-0.0861-0.092-0.0999-0.1001-0.1016-0.1064-0.1075-0.111-0.112-0.1282-0.1287-0.1334-0.1341-0.1403-0.1428-0.1453-0.1557-0.1592-0.1618-0.1714-0.183-0.1875-0.19-0.1999-0.2132-0.2187-0.2197-0.2287-0.2334-0.2358-0.2451-0.2556-0.2742-0.2752-0.2762-0.2781-0.3017-0.3254-0.4086-0.5456-0.7141-0.9671

次に東進するシークエンスにおける注視率を散布図か

Gazing Spatial Component Elements of the

ら見てみる（図 7）．全ての空間構成要素の平均注視率をみ

Daytime and Nighttime in the Sequence of the Eastward.

ると，西進するシークエンスと同様に，昼間時に比して夜Figure 7間時に高い注視傾向が見られたが，その傾きはやや緩やか© 2016 Information Processing Society of Japan452

情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

161C71
2016/3/2

なものとなっている．また，夜間時に高い注視率を持つ空間構成要素も，西進するシークエンスに対して，その値はやや控えめなものであった．これは，西進するシークエン

謝辞
本研究は JSPS 科研費 25350026 の助成を受けたものです．

スが駅から商店街に向かうものであるのに対して，東進するシークエンスは商店街から駅へと向かうものであり，商業サインや店舗などは，駅からの歩行者に対して注視を促

参考文献

す性質をもった空間構成要素となっているため，東進する

1) 青柳春樹, 蛭間渡, 渡辺智子, 川合康央: ゲームエンジンを用いた景観シミュレータの試作, 情報システム学会第 8 回全国大会・研究発表大会, B1-1 (2012).
2) 川合康央, 池田岳史, 益岡了：ゲームエンジンによる都市空間
シミュレーションシステムの開発と評価- 湘南台景観形成地区におけるコンピュータグラフィックスと写真の比較, デザイン学研
究. 研究発表大会概要集, No.60, pp.174-175(2013).
3) 川合康央，池辺正典：ゲームエンジンを用いた景観シミュレー
ションシステムの開発，ヒューマンインタフェースシンポジウム
2013 論文集, 3315S(2013).
4) 川合康央，池辺正典，益岡了：ゲームエンジンを用いた景観シ
ミュレーションシステムの開発(2) ,ヒューマンインタフェースシ
ンポジウム 2014 論文集, 2423(2014).
5) 藤沢市計画建築部景観課: 湘南台景観形成地区景観形成基準
藤沢市景観計画 良好な景観形成に関する方針/行為の制限・屋外
広告物に関する事項,
http://www.city.fujisawa.kanagawa.jp/keikan/machizukuri/kenchiku/kek
an/chiku/documents/000360433.pdf (2015-12-19 アクセス)
6) 茅ヶ崎市都市部景観みどり課：茅ヶ崎市景観計画，
http://www.city.chigasaki.kanagawa.jp/machidukuri/keikan/1008080.ht
ml (2015-12-19 アクセス)
7) 茅ヶ崎市都市部景観まちづくり課：景観法に基づく建築行為等の届出ガイドブック商業街区編，
http://www.city.chigasaki.kanagawa.jp/_res/projects/default_project/_pa
ge_/001/008/108/shogyo.pdf (2015-12-19 アクセス).
8) 茅ヶ崎市都市部景観まちづくり課：茅ヶ崎駅北口周辺特別景観
まちづくり地区パンフレット，
http://www.city.chigasaki.kanagawa.jp/_res/projects/default_project/_pa
ge_/001/008/108/leaf_north.pdf (2015-12-19 アクセス)
9) 茅ヶ崎市都市部景観まちづくり課：景観模擬実験(景観シミュ
レーション)パンフレット，
http://www.city.chigasaki.kanagawa.jp/_res/projects/default_project/_pa
ge_/001/008/083/leaf_simulation.pdf (2015-12-19 アクセス)
10) Unity Technologies : Unity-Game Engine, http://unity3d.com/(2015-12-19 アクセス)

シークエンスの夜間景観はやや注視率の低い傾向となるのではないかと考えられる．
また，東進するシークエンスにおいて，昼間時又は夜間時に注視率が 0.2（20％）以上ある空間構成要素を抽出し，これを昼夜間時の差分で見てみる（表 2）．西進するシークエンスと同様に，全体として負の差分値を持つ空間構成要
素が多いものとなっているが，その分散は西進シークエンスに比して東進シークエンスでは小さいものとなっている．
したがって，西進シークエンスが夜間賑わいを持つ景観を構成しているのに対して，東進シークエンスの景観はやや穏やかなものとなっている．
西進するシークエンスと東進するシークエンスでは，昼夜間時の注視率の変化などが異なる傾向を持つ空間構成要素が確認された．これら差分の大きい空間構成要素が，シークエンス空間における街並みのイメージに大きな影響をもたらすものであることが明らかとなった．

5. まとめ
本研究は，ゲームエンジンを用いた都市空間シミュレー
ションシステムを開発したものであり，その評価を踏まえ，
ゲームエンジンを開発環境に用いることで可能になる特有の表現として，昼間時，夜間時の切り替えが可能なシステ
ムを作成することとなった．また，本システムを通じて，注視率を測定し，これを分析することによって，昼間時及び夜間時の空間構成要素に対するいくつかの特性を明らかにすることができた．特に本対象地区では，駅からの人の流れに応じて異なる注視特性を持つ空間構成要素が確認され，同一の空間構成要素で構成される街路であっても，昼夜間で差があることを確認するとともに，シークエンスの方向性によっても異なる印象を与えることが明らかとなった．
本システムによって再現される空間を，実空間と比較することによって，システムの精度の向上をはかるとともに，さらに広範囲の都市空間モデル上での景観評価を行うこと
で，大規模モデルによるシステムの実証実験を行っていく．
また，本システムを応用し，都市空間内における広告や車両など，様々なオブジェクトの認知についても検証を行う
予定である．

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