【資料1-2】
新宿駅周辺地域の滞在者属性と地震時を想定した群衆移動のイメージ-シミュレーションによる新宿ルールの適⽤効果の検証国⽴特定研究開発法⼈ 産業技術総合研究所
情報・⼈間⼯学領域研究戦略部 研究企画室 企画主幹
⼈⼯知能研究センター 主任研究員
⼭下 倫央
新宿駅周辺防災対策協議会 新宿駅周辺地域都市再⽣緊急整備協議会 共催
2016年度第3回セミナー
2016年10⽉12⽇(⽊)⼯学院⼤学 新宿キャンパス ⾼層棟28階 第1第2会議室

1

発表内容• 発表概要• 研究紹介• シミュレーション環境の構築– 歩⾏者シミュレータ CrowdWalk の開発• シミュレーションの適⽤– 新宿エリアの地震時を想定した群衆移動

• まとめ

2

発表概要
• 新宿駅周辺地域の滞在者属性と地震時を想定した群衆移動のイメージ– 前半：現状の把握「どのような⼈が、いつ、どこから来て、どこに滞在しているのか」• 各種データから現在の新宿エリアの⼈々の状況を分析– 後半：状況の予測「どのくらいの⼈が、どう動くと、どうなるのか」• 分析結果を⽤いて新宿エリアにおける混雑状況を算出
新宿駅周辺の混雑が避難者数や避難⾏動によって⼤きく変化

⾃由流速度で移動する歩⾏者
停⽌している歩⾏者

3

群集流動の制御に向けたサービス設計⽀援技術の適⽤
平常時および⾮常時の群集流動における・⽬的
安全性・快適性・効率性の向上

適⽤事例1

北千住エリアを対象とした複合災害における避難シミュレーション

・対象– 警備関係者，⾃治体(消防・警察)– 施設管理者，イベント運営者

・研究事例– 歩⾏者シミュレータ CrowdWalk の開発• 数⼗万⼈の群衆流動の⾼速計算技術

適⽤
事例2

関⾨海峡花⽕⼤会における⼈流計測とシミュレーション

適⽤事例3

わかやま国体開会式の出席者が乗るバス運⾏計画の検証– 既存の誘導計画の分析– 新たな対策の試⾏錯誤的な⽴案– ⼈流計測技術の開発• ステレオカメラによる歩⾏者の⾃動追尾– 歩⾏者の数、速度、密度、属性の把握• RFID や GPS による経路計測– 出発地→⽬的地への経路把握– 交通シミュレータの応⽤• 遅延のない交通計画の検証・⽴案

これまでの研究• 歩⾏者シミュレータCrowdWalkの開発と応⽤– ⼀次元空間モデルを実装(従来モデルに⽐べて最⼤100倍の計算速度)

避難訓練におけるステレオカメラを⽤いた⼈流の計測(北九州)

関⾨海峡花⽕⼤会における⼈流計測とシミュレーション

浸⽔データを重畳した北千住エリアの避難シミュレーション

・2009-2011年度 NEDO産業技術研究助成事業「ステレオビジョンとシミュレーション技術の統合による⼤型複合施設での⼈流解析と新しいサービスモデルの創出

・2011-2014年度 JST さきがけ「情報環境と⼈」「複合階層モデルを⽤いた都市エリアシミュレーションの開発と利⽤⽅法の確⽴」

・ 2014-2018年度 内閣府 SIP:レジリエントな防災・減災機能の強化「巨⼤都市・⼤規模ターミナル駅周辺地域における複合災害への対応⽀援アプリケーションの開発」

5

ＳＩＰ課題:レジリエントな防災・減災機能の強化「巨⼤都市・⼤規模ターミナル駅周辺地域における複合災害への対応⽀援アプリケーションの開発」
・⼯学院⼤学、東京電機⼤学、⼟⽊研究所、産業技術総合研究所-代表：久⽥ 嘉章 教授（⼯学院⼤学 建築学部）

・対象地域：巨⼤都市の⼤規模ターミナル駅（新宿駅、北千住駅）周辺エリア
・開発項⽬：災害関連情報に対する適切な「対応」⾏動の実現を⽀援するアプリケーション「予測」・「予防」のためのシステムとアプリケーション

産総研担当：

群集シミュレーションによるハザード・リスク評価

⼟⽊研
産総研

⼯学院⼤

東京電⼤

図1 浸⽔データを重畳した北千住エリアの避難シミュレーション(7万⼈)

図2 東京都の進める⼆段階避難を北千住エリアのシミュレーション(7万⼈)で検証

産総研の開発する歩⾏者
シミュレータ CrowdWalk で広域避難の⾼速な検証を実現

⼯学院⼤
東京電⼤

新宿エリア（震災）：⼯学院⼤、北千住エリア（⽔害）：東京電⼤千住エリアにおける⼆段階避難の評価• 千住エリアにおける災害状況に応じた避難者数の推計– ⼀時集合場所が避難先として選ばれていない– 道路混雑により⾃宅滞在者数が増加• 群集流動シミュレーションによる⼆段階避難の評価– 全体としての時間的・空間的な分散が重要– ⼀時集合場所を利⽤した⼆段階避難は有効な避難⽅法

避難⽅法1：全員が広域避難場所に直接移動
経路分散1：全員が同じ経路で移動

避難⽅法3：全員が⼆段階避難
経路分散3：３分割して異なる広域避難場所に移動
再移動開始分散1：発災後30分後or50分後or70分後に再移動開始

7

平常時への適⽤• 来場者へのアプローチを含めた総合的な⽀援– 情報配信・計測・シミュレーション技術を運営サイドに提供
何が起きるか？

どうやって変えるか？

・歩⾏者シミュレーションに⼈の流れの よる⼀⻫帰宅防⽌策の検証

・混雑情報配信ウェブサイトの実施
・ガイドプロジェクションの実施

⼈の流れの誘導

関⾨海峡花⽕⼤会の歩⾏者シミュレーション

予測

⼈の流れのデザイン

⼈の流れの計測

何が起こっているか？

・ステレオカメラ、ビデオカメラによる帰宅状況の計測
混雑情報配信ガイドプロジェクションのサイト
実施例「じーもの花⽕混雑マップ」

ステレオカメラによる⼈流計測の例

平常時への適⽤• 来場者へのアプローチを含めた総合的な⽀援– 情報配信・計測・シミュレーション技術を運営サイドに提供
ーション
ン技術を運営サイドに提供

どうやって変えるか？

・歩⾏者シ
・歩⾏者シミュレーションにシミュレーションによる⼀⻫帰宅防⽌策の検証
帰宅防⽌策策の検証
⼈の流れのの流れの よる⼀⻫帰

・混雑情報配信ウェブサイトの実施
・ガイドプロジェクションの実施

⼈の流れの誘導

関⾨海峡花⽕⼤会の関⾨
関⾨海峡花⽕⼤会の歩⾏
歩⾏者シ者 ミュレーション
歩⾏者シミュレーション

何が起きるか？
何が起起きるか？

予測
予
測⼈の流れのデザイン
れのデザイン

⼈の流れの⼈の流れの計測
計測

何が起こっているか？
何が起こってているか？

・ステレ
・ステレオカメラ、ビデオ
レオカメラ
ラ、ビデオ
カ
メラによる帰宅状況のの計測
カメラによる帰宅状況の計測
混雑情報配信ガイドプロジェクションのサイト
実施例「じーもの花⽕混雑マップ」

ステレオカメラによる⼈流計測の例

流動制御⽀援サービスの適⽤• 来場者へのアプローチを含めた総合的な⽀援– 情報配信・計測・シミュレーション技術を運営サイドに提供
何が起きるか？

どうやって変えるか？

・歩⾏者シミュレーションに⼈の流れのれの よる⼀⻫帰宅防⽌策の検証

・混雑情報配信ウェブサイトの実施
・ガイドプロジェクションの実施

⼈の流れの誘導

関⾨海峡花⽕⼤会の歩⾏者シミュレーション

予測
測⼈の流れのデザイン
デ

⼈の流れの計測

何が起こっているか？

・ステレオカメラ、ビデオカメラによる帰宅状況の計測
混雑情報配信ガイドプロジェクションのサイト
実施例「じーもの花⽕混雑マップ」

ステレオカメラによる⼈流計測の例
⼈流計
⼈流計測
測の例

流動制御⽀援サービスの適⽤• 来場者へのアプローチを含めた総合的な⽀援– 情報配信・計測・シミュレーション技術を運営サイドに提供

どうやって変えるか？

・歩⾏者シミュレーションに⼈の流れの よる⼀⻫帰宅防⽌策の検証

・混雑情報配信ウェブサイトの実施
・ガイドプロジェクションの実施

⼈の流れの誘導

関⾨海峡花⽕⼤会の歩⾏者シミュレーション

何が起きるか？

予測

⼈の流れのデザイン

⼈の流れの計測

何が起こっているか？

・ステレオカメラ、ビデオカメラによる帰宅状況の計測
混雑情報配信ガイドプロジェクションのサイト
実施例「じーもの花⽕混雑マップ」

ステレオカメラによる⼈流計測の例

流動制御⽀援サービスの適⽤• 来場者へのアプローチを含めた総合的な⽀援– 情報配信・計測・シミュレーション技術を運営サイドに提供何が起きるか？

どうやって変えるか？

・歩⾏者シミュレーションに⼈の流れの よる⼀⻫帰宅防⽌策の検証

・混雑情報配信ウェブサイトの実施
・ガイドプロジェクションの実施

⼈の流れの誘導

関⾨海峡花⽕⼤会の歩⾏者シミュレーション

予測

⼈の流れのデザイン

⼈の流れの計測

何が起こっているか？

・ステレオカメラ、ビデオカメラによる帰宅状況の計測
混雑情報配信ガイドプロジェクションのサイト
実施例「じーもの花⽕混雑マップ」

ステレオカメラによる⼈流計測の例発表内容• 発表概要• 研究紹介• シミュレーション環境の構築– ⼤規模群集流動の制御に向けた
歩⾏者シミュレータ CrowdWalk の開発• シミュレーションの適⽤– 新宿エリアの地震時を想定した群衆移動

• まとめ

13

歩⾏者シミュレーションの課題• 技術的な課題– ⼤規模な群集流動を扱えない– 多数の試⾏を容易に実⾏できない• シミュレーション環境の構築– 基本⽅針：「モデルは軽く、試⾏は多く」• １試⾏分は分散処理せずに市販PCレベルで稼働• 多数の試⾏を⾏うことで系の振舞を把握– 歩⾏者シミュレータ CrowdWalk の開発• ⼀次元空間モデルの実装

14

⼀次元空間モデル• 実際の歩⾏者の移動状況
Room1

Room2

歩⾏可能領域をリンクで表現
Room1

Room3

Room2

Room3
：Pedestrian：Pedestrian

Corridor

Exit

Exit

Room1

x1L1 ,l1
L1 ,l1L1 ,l21x

Room2

Room3

x1L3 ,l2

L2 ,l 2x2L2 ,l1 x1

L3 ,l1L2 ,l1L1 ,l2

Corridor

L2 ,l2L3 ,l2：Pedestrian

x1L3 ,l1

歩⾏者の位置は、・リンク、・レーン、・リンクの端からの距離で表される

L2 ,l1
1xL4 ,l1L5 ,l1

L6 ,l1

L7 ,l1L8 ,l1L9 ,l1

Exit
x2L10 ,l1 x1L10 ,l1 L11 ,l1 x1L12 ,l1 L12 ,l1L10 ,l115追従モデル• 近傍の歩⾏者との相互作⽤を直前の歩⾏者1名に限定– 直前の歩⾏者との距離から加速度を決定
lane 1lane 2

GCH

lane 3 Pedestrian 2
at lane 3 in link 2

BDPedestrian 1
at lane 3 in link 2Alane 1link 1

Elink 2x2link 2,lane 3

x1link 2,lane 3v  xi (t )r  ( xi (t )  xi  w (t ))歩⾏者の速度関数
 a1 exp
mxi (t  t )  mxi (t ) a0a2(Helbing1995の応⽤)
0Driving Force(加速項)
Social Force(減速項)
mr : 歩⾏者の半径: 歩⾏者の質量
xi (t )
: 歩⾏者i の位置

a0 , a1 , a2

: 正の実数v 0 : ⾃由流速度w : 仮想レーン数
16

各空間モデルの有効な対象
⼆次元連続空間モデル

セルオートマトンモデル

⼀次元空間モデル

周囲360°に移動可能

⽬的地⽅向の空セルに遷移

ネットワークのリンクを移動

⼆次元連続空間モデル，セルオートマトン
モデルの有効な範囲

スクランブル交差点の対向流
直接的な歩⾏者
間相互作⽤の影響の⼤きさ

幅員減少
部への集中

⼤規模イベントの来場者の流動

経路合流部での集中施設からの避難⼀次元空間モデル(CrowdWalk)の有効な範囲

⾸都圏の帰宅困難者の流動

歩⾏者数
100

1,000

10,000100,000 1,000,000

17

歩⾏者シミュレータ CrowdWalk １
特徴– 計算速度：実時間の50倍(1,000⼈規模)– 津波浸⽔や気体拡散との連成

1．シミュレーションエンジン– 歩⾏者数：最⼤100万⼈– ⼀次元空間モデル上に３つの移動モデルを実装• 移動モデル– 初期設定を変えずに移動モデルの切り替え可能– 1. 追従モデル– 2. 密度モデル– 3. 期待密度モデル• 経路探索モデル– 指定経由地を最短経路を選択

18

歩⾏者シミュレータ CrowdWalk ２
2．ネットワークマップエディタ– 空間規模：最⼤10km四⽅• 歩⾏可能領域のインポート– 市販のナビゲーション道路地図– 歩⾏者ネットワークデータ

3．3Dビューア

ネットワークマップエディタ

３Dビューア19

CrowdWalk の適⽤事例
CrowdWalk の適⽤事例1
新国⽴劇場の避難シミュレーション

CrowdWalk の適⽤事例2
和歌⼭県太地町を対象とした
津波避難シミュレーション

⾃由流速度で移動する歩⾏者停⽌している歩⾏者

20

発表内容
• 発表概要• 研究紹介• シミュレーション環境の構築– ⼤規模群集流動の制御に向けた
歩⾏者シミュレータ CrowdWalk の開発• シミュレーションの適⽤– 新宿エリアの地震時を想定した群衆移動• まとめ21

⽬的• 新宿エリアにおける混雑状況を把握– 新宿ルール実践のための⾏動指針を検証
１ むやみに移動しない• むやみに移動せず、職場や外出先に待機する• 待機することが危険な場合には、地域の避難場所（東⼝地域:新宿御苑、 ⻄⼝地域:新宿中央公園）等に避難し、そこで待機する「新宿ルール実践のための⾏動指針」より– https://www.city.shinjuku.lg.jp/content/000201845.pdf– ⾏動指針が守られなかったら、どうなるか
22

シミュレーションのワークフロー
1. シミュレーションシナリオの決定– シナリオ• 初期配置、⾏動⽅針、評価値• 連成データ(津波)2. シミュレーションの実装– 新機能の追加実装

3. シミュレーションの実⾏
4. シミュレーション結果の分析
23

シミュレーションの対象範囲
歩⾏者ネットワークの設定範囲

避難者の発⽣範囲
⾚枠内をさらに縦・横に4×4＝16分割

24

シミュレーションの対象範囲

対象範囲を144のメッシュに分割 ମメッシュごとの発⽣⼈数を設定

25

避難者データの作成• 各メッシュの滞在者数の算出

1. メッシュごとに、建物の使⽤⽤途別に、延べ床⾯積を算出• 官公庁施設、教育⽂化施設、etc.

2. 各施設に定められた⼈⼝係数・時間係数を⾯積にかけて、メッシュごとの屋内⼈⼝を算出
3. 屋内⼈⼝から路上滞留者の⼈⼝を算出して、屋内と屋外の⼈⼝⽐を決定
4. 3.で決めた⼈⼝⽐でモバイル空間統計の⼈⼝を屋内と屋外に割り振って各メッシュの屋内外の⼈⼝とする• モバイル空間統計の利⽤
屋内避難者数450,887– 2015年4⽉・平⽇平均・15時を利⽤• 避難者数の決定

屋外避難者数

15,158

地下街避難者数

9,459

計475,504– 各メッシュの滞在者の中で、指定した割合が新宿ルールに従わない避難⾏動を取る• 新宿御苑、新宿中央公園の近い⽅に移動→ シミュレーションに登場する避難者となる

26

避難⾏動とシナリオの設定• シナリオ1– 避難者が新宿御苑または新宿中央公園の近い⽅に移動• シナリオ2– 避難者の50％が新宿御苑または新宿中央公園の近い⽅に移動– 残り50％は新宿駅周辺まで⾏ってから、新宿御苑または新宿中央公園の近い⽅に移動

⾚い点が新宿駅周辺を⽰す• シナリオ1、2の共通設定– 避難者発⽣期間は2時間で⼀様発⽣– 経由地点、⽬的地に対して距離最短経路で移動

27

シミュレーション設定• シナリオ1における避難者数の設定
シナリオ1

屋内からの避難者 屋外からの避数(⼈)
難者数(⼈)

屋内⼈⼝の避難場所への移動率(%)

直接移動

地下街からの避難者数(⼈)

計

522,54415,1589,459

47,161

10

45,08915,1589,459

69,706

15

67,63315,1589,459

92,25020

90,17715,158

9,459

114,79425

112,722

15,1589,459

137,33930

135,266

15,1589,459

159,88335

157,810

15,1589,459

182,42740

180,355

15,1589,459

204,97228

シミュレーション設定• シナリオ2における避難者数の設定
シナリオ2

屋内からの避難者 屋外からの避数(⼈)
難者数(⼈)

地下街からの避難者数(⼈)

屋内⼈⼝の避難場所への移動率(%)

直接移 駅周辺動経由

511,272 11,272

15,1589,459

47,161

10

22,544 22,544

15,1589,459

69,70615

33,817 33,817

15,1589,459

92,25020

45,089 45,089

15,158

9,459

114,79425

56,361 56,361

15,1589,459

137,33930

67,633 67,633

15,1589,459

159,88335

78,905 78,905

15,1589,459

182,42740

90,177 90,177

15,1589,459

204,972

計29

シミュレーション結果1
シナリオ1

屋内からの避難者 屋外からの避数(⼈)
難者数(⼈)

屋内⼈⼝の避難場所への移動率(%)

直接移動

522,544

15,158地下街からの避難者数(⼈)

9,459

計

47,16130シミュレーション結果2
シナリオ2

屋内からの避難者 屋外からの避数(⼈)
難者数(⼈)

屋内⼈⼝の避難場所への移動率(%)

直接移 駅周辺
動経由

511,272 11,272

15,158地下街からの避難者数(⼈)

計

47,1619,459

31

シミュレーション結果3
シナリオ1

屋内からの避難者 屋外からの避数(⼈)
難者数(⼈)

屋内⼈⼝の避難場所への移動率(%)

直接移動

30

135,266

15,158地下街からの避難者数(⼈)

9,459

計

159,88332

シミュレーション結果4
シナリオ2

屋内からの避難者 屋外からの避数(⼈)
難者数(⼈)

屋内⼈⼝の避難場所への移動率(%)

直接移 駅周辺動経由

30

67,633 67,633

地下街からの避難者数(⼈)

15,158

計159,883

9,45933

避難先への到着⼈数(シナリオ1)
新宿中央公園への到着⼈数の推移(⼈) 120000
100000
80000
60000
40000
20000
00100

200
300
400005:Central_Park
010:Central_Park

500
600
700
015:Central_Park
020:Central_Park

025:Central_Park

035:Central_Park

030:Central_Park(⼈)100000

900

(分)

040:Central_Park

新宿御苑への到着⼈数の推移

120000800

新宿中央公園の⾯積：8.8万㎡
新宿御苑の⾯積：58万平⽅㎡

80000
60000
40000
20000
00

100
005:Gyoen

200

300

010:Gyoen

015:Gyoen

400

500

020:Gyoen

025:Gyoen

600
030:Gyoen

700
035:Gyoen

800

900(分)

040:Gyoen

34

避難先への到着⼈数(シナリオ２)
新宿中央公園への到着⼈数の推移(⼈) 120000
10000080000
60000
40000
20000
900(分)

900(分)

00100
200
005:Central_Park
025:Central_Park

300
400
010:Central_Park
030:Central_Park

500
600
015:Central_Park
035:Central_Park

700
800
020:Central_Park
040:Central_Park

新宿御苑への到着⼈数の推移

120000(⼈) 100000
80000
60000
40000
20000
00

100
005:Gyoen

200
010:Gyoen

300
015:Gyoen

400

500

020:Gyoen

025:Gyoen

600

700

030:Gyoen

035:Gyoen

800
040:Gyoen

35

考察• 避難者の増加は混雑の悪化につながる– 新宿ルールの⾏動⽅針「むやみに移動しない」の徹底– グリッドロックが発⽣する場合もある• 避難場所に関する注意

新宿御苑の⾯積：58万㎡
新宿中央公園の⾯積：8.8万㎡– 新宿御苑はスペースはあるが⼊⼝が少ない• 周辺で混雑発⽣ → 混んでいる⼊⼝を避けて分散する誘導– 新宿中央公園は⼊⼝が多いがスペースが少ない• 公園が満杯になった場合の対策が必要• 新宿駅に⽴ち寄る⼈が増えると駅前の混雑が悪化– ⽴ち寄る前：駅周辺から移動する避難者が分散させる誘導– ⽴ち寄られた後：対向流を防ぐ誘導36

まとめ• 新宿エリアの地震時を想定した群衆移動に関して、前半の現状の把握に引き続いて、状況の可視化・予測を⾏う– 新宿エリアにおける混雑状況を算出• シミュレーションによる検証– 新宿ルール「むやみに移動せず、職場や外出先に待機する」が守られない場合には、混雑が悪化– 新宿駅に⽴ち寄ることも混雑が悪化→新宿ルールの順守の重要性

37