芸術科学会論文誌 Vol. 22, No. 3, pp. 8:1 – 8:10 (2023)

コロナ禍における近接者ネットワークをもとにした人流の可視化
森越彩楓 1) (非会員)

大西正輝 2) (非会員)

1) お茶の水女子大学

伊藤貴之 1) (正会員)

2) 産業技術総合研究所

People Flow Visualization based on Proximity Network
during the COVID-19 pandemic
Sayaka Morikoshi1)

Masaki Onishi2)

Takayuki Itoh1)

1) Ochanomizu University
2) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology{g1820540, itot} ＠ is.ocha.ac.jp
onishi-masaki ＠ aist.go.jp

概要
新型コロナウイルスの世界的な感染拡大に伴い，人々には 3 つの密 (密閉・密集・密接) を避けた行動が強く求められている．このような背景から，人の歩行情報を分析し，歩行状態や歩行パターンを発見する研究が活発化した．その分析手法として可視化を用いた研究が近年多数発表されている．感染防止の観点から，イベント開催時の混雑緩和は特に重要な課題である．中でも「人の近接を減らす」ことの効果は大きい．一方で人流の可視化において，人の近接にもとづいた手法は少ない．そこで本論文では，近接状況を近接が発生した歩行者間を連結してできるネットワークとして可視化するとともに，ネットワークから検出される近接者グループの歩行経路から感染リスクの高い歩行パターンを可視化する手法を提案する．具体例として提案手法をスタジアムで計測された実際の人流データに適用し，歩行者の近接を可視化した事例を報告する．

Abstract
The global spread of COVID-19 has highlighted the importance of avoiding the Three Cs (closed spaces, crowded places,
and close contacts) to reduce the risk of infection. As a result, research on analyzing human ﬂow to recognize walking
states and patterns has gained traction. Visualizing people ﬂow has been used in several studies as a means of analysis.
From the perspective of infection prevention, reducing congestion during events is a crucial issue. Furthermore, decreasing
the proximity between individuals is particularly eﬀective. However, there are few and far between the visualization ofhuman ﬂow based on proximity methods. In this study, we propose a method for visualizing proximity status throughthe creation of a network formed by connecting pedestrians in proximity. We aim to visualize walking patterns witha high risk of infection by analyzing the walking paths of proximity clusters detected from the network. Additionally,
we present a case study of the application of the proposed method for visualizing pedestrian proximity using real-world
human ﬂow data collected at an event site.

– 8:1 –

芸術科学会論文誌 Vol. 22, No. 3, pp. 8:1 – 8:10 (2023)

本論文では人流の「近接状態」という特徴に着目し，

1 はじめに人々の近接状況を可視化するとともに，近接した人物

新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) が世界中にの歩行経路を可視化することで，感染リスクのある歩行広がった 2020 年以降，マスクの着用や手洗いをはじめパターンを観察できる可視化手法を提案する．本手法はとした感染症対策という新たな習慣が増えた．またこれ

以下に示す 3 つの情報で 1 つの可視化画面を構成してらの基本的な感染防止対策に加えて，不要不急の外出禁

いる．

止や飲食店の営業時間短縮などによって，日常生活や経• 歩行者をノードとし，近接関係にある歩行者同士を済活動に大きな制約が生じている．特にスポーツ観戦やエッジで結んだネットワーク

コンサート・ライブといった大勢の人が集まるイベント• ネットワークで選択された歩行者群の歩行経路の開催は中止や延期を余儀なくされてきた．これまで，• 各時間に出現している歩行者の数を表す棒グラフ

観客数に上限を設けたり，検温等の実施，大声・飲食の制限，といった感染防止対策を行うことで多くのイベン

これらの 3 つの可視化のうち，近接した歩行者間を連トが開催されてきた．最近では観客数の上限が撤廃され結してできるネットワークの表示によって，人々の近接たり，声出し応援が段階的に導入されたりとコロナ前のがどのように発生しているかを把握することができる．

日常を取り戻しつつある．それでも依然として，会場のまたネットワークから近接者のグループ*1 を発見し，こ

混雑緩和は重要な課題となっている．この課題を解決す

れを選択することで，近接している人々の歩行経路を確る手法として，人の歩行情報の分析と可視化が注目を集認できる．
本論文では，提案手法をイベント会場で計測された実めている．
人の歩行情報は，カメラで撮影された動画像や GPS

際の人流データに適用し，歩行者の近接を可視化した事データから取得され，日々蓄積されている．これらの例を報告する．なお本論文は著者らによる口頭発表論文

データを分析することによって，人の行動パターンや歩[6] を拡張したものであり，具体的には 5 節に示す時期ご行状態などの多様な知見が得られる．そのため人流の分との可視化結果の比較を追加している．

析は，観光や都市計画 [1]，防災 [2]，マーケティング [3]など，多岐にわたる分野で活用されており，人々の生活を支えている．そして人流の分析手法として，可視化を

2 関連研究2.1

歩行経路の可視化

用いた手法が多数発表されている．可視化によって人流歩行経路を直接描くことで人流を可視化する手法は，の混雑を把握する方法として，密集状態をヒートマップ

従来から多数発表されている．例として McArdle ら [7]で可視化する手法 [4] が報告されている．また，歩道をは，時空間キューブ（STC）を用いることで歩行経路をエッジ，交差点をノードとし，各ノードに歩行者が交差

3 次元で表示し，時間情報・空間情報の両方を可視化で点を通過する際に生じるエネルギーを割り当て無向グラきる手法を提案している．この手法によって歩行者の停フで可視化する手法 [5] も報告されている．感染症対策

止状態や歩行者間の関わりなどを読み取ることができるの観点では，混雑の発生に加えて混雑した場所にいた人が，このような特徴を発見するためには多くの操作が必

物の歩行経路を知ることは大きな意味を持つ．しかし従要である．

来の可視化手法では，混雑した場所にいた人物の歩行経

また歩行経路の可視化において，歩行者が増えるにつ路の特定までは踏み込んでいない．新型コロナウイルス

れて経路が重なり視認性が下がるという問題がある．1の感染拡大後，人々には 3 つの密 (密閉・密集・密接) を万人を超える歩行者の経路情報（4 節にて後述）をその避けた行動が強く求められている．このような状況で開まま描画した例を図 1 (a) に示す．この描画例では線が催されるイベントで特に注意すべき混雑は，歩行者の接近 (近接) を伴った人の流れの滞留状態であるが，これま*1 ネットワーク中で密接に連結されたノード群を本論文ではグでの人流の可視化の研究において，人の近接にもとづいループと称する．クラスタと称することもあるが，感染者集団を意味するクラスタと区別するために，本論文ではグループと称することにする．

た手法は少ない．

– 8:2 –

芸術科学会論文誌 Vol. 22, No. 3, pp. 8:1 – 8:10 (2023)

本手法では，近接している歩行者の経路のみを可視化することで経路の視認性の問題解消を目指すとともに，3つの可視化手法を組み合わせることで歩行経路の特徴を
時間・空間の両面から読み取れる可視化を目指している．
(b)100 人(c)500 人

2.2

新型コロナウイルスと人流分析

新型コロナウイルスの感染拡大に伴い，緊急事態宣言などの行動制限が人流に及ぼす影響 [11][12] や，感染拡大前後における人の行動パターンの比較 [13][14] など，(a)10000 人(d)1000 人

人流の分析にまつわる研究が活発に報告されている．

(e)5000 人

ソーシャルディスタンスは COVID-19 の拡散を遅

図 1: 一万人の歩行経路をそのまま描画した結果．

らせる効果的な感染対策である [15]．このことから，

Mahdi らは監視カメラで取得された画像データからリア複雑に絡まりあっており，経路の特徴を発見することはルタイムにソーシャルディスタンスの違反を検知するシ困難である．一方で，図 1 (b)∼(e) が表す 4 つの歩行経

ステムを開発した [16]．また大西ら [17] は，イベント会

路は，1 万人の歩行者のうちランダムに 100 人，500 人，

場で計測された人流データに関して，各歩行者の半径 21000 人，5000 人を選択しその歩行経路を描画した結果メートルの範囲内にいる人数の平均を折れ線グラフで表である．このように，描く経路の本数を減らすことで，示することで，混雑の様子を可視化し，感染拡大前後で各経路を視認すること自体は可能になる．しかし，ランの混雑状況の変化を比較している．

ダムに描く経路の本数を減らすだけでは，感染に関係の感染は感染者との接触によって起こる．そのため，感ある特徴を明確に表示できるとは限らない．この問題に染症の蔓延を抑制するためには，人々の接触の機会を対して，経路群に対してクラスタリングやサンプリング

抑え，密集度の高い状況を回避することが効果的であるを適用し，特徴的な経路のみを描画する手法がいくつか[18]．そこで人々の近接状態を観察することが重要にな報告されている．例として Yabushita ら [8] は，2 次元

るが，近接状態にもとづいた人流の可視化手法は少ない．

の格子で歩行経路を近似し，通過人数の多い類似した歩提案手法は「近接状況を可視化することで，感染リスク

行経路を束にして描画することで，人流を要約可視化すの高い歩行経路を絞り込む」ことに重点を置いたというる手法を提案している．この手法は通路が存在しない自点で従来手法とは異なる．

由に移動可能な空間で取得した動線に対して，高い視認性を維持した可視化を実現している．

3 可視化システム

一方で，人流情報は大規模な時空間データとなること

本論文で提案する可視化システムの全体図を図 2 に示が多く，1 つの静的な可視化画面で表現するには限界がす．提案システムではまず，図 2 (a) に示すように，入ある．この問題を検証した研究として，Wielebski ら [9]力データ中の歩行者間の近接関係をネットワークで表現は同じ歩行経路を 6 種類の可視化手法で描画し，そのする．このネットワークを観察することで，計測場所に比較実験結果を報告した．実験結果から，1 つの可視化

おいてどのように近接が生じているかを理解できる．こ

手法に全ての情報を含めることは難しいため，複数の可のネットワーク表示への対話操作により 1 人または複数視化手法で個別に発見された特徴の相関関係を明確にすの歩行者を選択すると，図 2 (b) に示すように，選択さるのがよいと結論づけている．複数の可視化手法を併用れた歩行者の経路を表示する．この経路表示から，歩行した手法の例として Fukute ら [10] は，スペクトラルク

者の行動パターンを推察することができる．さらに図 2

ラスタリングを用いて経路をいくつかの主要経路に分類(c) に示すように，歩行者数の時間別集計を観察するこし，経路自体をクラスタごとに色分け表示するとともに，とで，歩行者の行動パターンの時間変化を考察すること

ThemeRiver という手法を用いてクラスタごとの流量のができる．
本節では以下，提案システムの処理手順を説明する．

時間変化を可視化している．

– 8:3 –

芸術科学会論文誌 Vol. 22, No. 3, pp. 8:1 – 8:10 (2023)

図 2: 可視化システムの全体図(a) 近接状況を表すネットワーク．(b) 選択された歩行者の歩行経路．(c) 歩行者の時間分布を表す棒グラフ．

3.1

人流データの取得

本研究で使用する人流データは，レーザ光を用いて対象物までの距離を 3 次元で計測するセンサ (LiDAR) を用いて取得する，具体的には以下の情報を記録している．
同じ識別子をもつ歩行者の座標を時系列順に連結することで，各歩行者の経路を得ることができる．

• 時刻 t

図 3: LiDAR による計測の一例．

• 歩行者の識別子 ID• 歩行者の座標 (x, y)
人流データをカメラで撮影された映像から取得する場
合，人物の顔が記録されてしまうなどプライバシー保護

よる計測の一例を示す．

3.2

続いて本手法では，同じ時刻に出現している歩行者のに懸念がある．一方で，計測の手段としてレーザセンサを用いると，蓄積されるデータは対象物の距離と方向だけであるため，個人を特定できる情報を保存せずに人流データを得ることができる．ここで用いる識別子は抽出順に機械的に付与された番号である．図 3 に LiDAR に

近接情報の検出

座標から，一定以上の時間にわたり近接が発生している歩行者のペアを検出する．近接を歩行者間の距離が l
メートルより近い状態とし，さらに近接時間の閾値 s を決め，近接が s 秒以上続いていた歩行者を抽出の対象とする．この時 l，s は感染症対策に有効な数字を選択す– 8:4 –

芸術科学会論文誌 Vol. 22, No. 3, pp. 8:1 – 8:10 (2023)

る．検出した歩行者ペアについて，識別子と，近接状態の継続時間を記録する．

3.3

近接状況の可視化

近接状況を可視化するために，本手法では図 2 (a) に示すように，歩行者をノードとし，近接関係にある歩行者間をエッジで連結してできるネットワークを描画す
る．このネットワークでは，検出条件を満たす近接のうち計測中に見られたものを全て対象とし，近接状態にあった歩行者に対応するノードを全て表示している．こ図 4: (a) 近接状況の可視化．(b) 時間と色の対応．

のとき，合計接近時間をエッジの太さ，歩行者が出現していた時間帯をノードの色で表示することで，近接状況の特徴を強調する．カーソルをノードに重ねると，その図 5: 歩行者数の分布．

ノードに該当する歩行者の識別子を表示する．また，マウスのホイール操作によりズームイン・ズームアウトが可能である．

3.4

取ることができる．さらには，近接の発生と歩行者数の歩行経路の可視化

関係を読み取ることができる．

感染リスクがある歩行経路のみを可視化するために，本手法では図 2 (b) に示すように，近接が発生している

4 1 日分の計測データを用いた実行例

歩行者群を指定し，その歩行経路を描画する．描画領域

4.1

計測データ

は人流データが計測された空間と同じアスペクト比で表

本節では，新型コロナウイルス感染拡大後にスタジア示される．本手法の具体的な使用方法は，3.3 節で述べ

ムのコンコースの一部で計測された人流データを例にした近接状況を表すネットワークから，ノード群を選択すて，提案手法による可視化の結果を示す．この計測日にることで歩行経路を描画したい歩行者群を選ぶ．あるいは緊急事態宣言などは発令されていなかったが，感染者

はネットワークから近接者グループを発見し，各グルー数が増加傾向にある時期であった．また計測時の会場でプに属している歩行者群を選択することを想定していは，観客数に上限がかけられていた．計測領域は x 軸方

る．これによって，近接が起きた集団の歩行経路を詳細

向に 14 メートル，y 軸方向に 19 メートルの長方形でに観察できる．

ある．計測時間は試合開始前から終了後までの約 6 時間

歩行座標を表す点にカーソルを重ねると，歩行者の識で，合計 1 万人を超える歩行情報を取得した．ただし歩別子や時刻，座標など詳細な情報が表示される．歩行経

行者は計測範囲外に出た時点で識別できなくなってしま

路は歩行時間で色を変えて表示しているため，概略的うため，同一の歩行者が 2 回計測されると別の ID の歩

な時間情報を読み取ることができる．これによって例え行者として数えられている．

ば，経路自体は似ているが時間帯が異なるといった状況

4.2

を理解できる．

3.5

可視化結果

コロナ禍において厚生労働省がソーシャルディスタ

歩行者数の可視化

ンスの目安を 2 メートルとしていることから，近接を 2

さらに本手法では，図 2 (c) で示すように，各時刻でメートルより近い状態 (l = 2) と定義した．また，感染観察される歩行者の数を棒グラフで描画する．この可視者との 1∼2 分間の接触で感染した例が報告されている化によって，歩行者数の推移を表すことができる．

[19] ことから，近接検出の閾値を 60 秒 (s = 60) とした．

この棒グラフも時間帯ごとに図 2 (a) と同様の色を与4.1 節で述べたデータから検出された近接情報をもとに，える．また，図 2 (a) で選択された歩行者の歩行時間は近接者ネットワークを描画した (図 4 (a))．1 万人のう色を変えて表示する．これによって，選択された歩行者

ち，抽出条件を満たしていた 156 人のみがノードとしての歩行時刻がデータ全体の中でどの位置にあるかを読みネットワーク中に出現した．

– 8:5 –

芸術科学会論文誌 Vol. 22, No. 3, pp. 8:1 – 8:10 (2023)

多数の人物を含むグループは複数のサブグループで構成されている場合がある．これは意図せぬ接近が発生していることを意味する．このようなグループ内にて感染者がいた場合には，異なるサブグループに属する感染者との接触を意識していないことにより，無意識に感染を広げてしまう可能性がある．このことからも，感染症対策を徹底し，滞留の抑制によって大きなグループの発生を防ぐことが重要である．
大きなグループの特徴を発見するために，5 人以上を図 6: (a) 特徴的なグループ．(b) その歩行経路．

含むグループの歩行経路を全て可視化した結果を，図 7に示す．この可視化結果から，2 ヶ所の地点で多くの近接が発生していることが読み取れる．この 2 地点は座ることが可能な空間であり，人が集まりやすい場所である．
以上の結果から，提案手法によって，近接が起きている人物グループの可視化，さらには近接が起きている歩行経路の時間・場所を読み取れる可視化を実現していることを確認できた．

5 時期ごとの計測データに対する可視化結果の比較
図 7: 大きなグループに属する歩行者の歩行経路．

5.1

計測データ

4 節と同様に，スタジアムのコンコースの一部においノードの色は，歩行者が出現した時刻によって 5 つにて，試合開始前から終了後までの約 6 時間の計測で得ら分けられている．この色分けは図 4 (b) に示す通り，試れた人流データを使用する．感染拡大前後での近接状態

合時間に関係している．色分けの結果として可視化結果の増減を比較するために，感染発生前の 2019 年，感染には赤色のノードが多く見られるが，これは試合開始前の拡大で中止されていた有観客の試合が再開された感染に近接の多くが発生していたことを示している．

拡大後の 2020 年，感染は収束していないが感染拡大前

各時間帯の歩行者数を図 5 に示す．試合開始前（赤色）の日常を取り戻しつつある感染定常状態の 2021 年の歩と試合終了後（青色）の時間帯に歩行者数が多いことが

行情報を可視化する．それぞれの状況において 3 試合ず確認できる．しかし試合終了後の時間帯において，近接つを選択し，2019 年に計測したデータを (1)∼(3)，2020の発生は多くなかった．このことから，試合終了後に観年のデータを (4)∼(6)，2021 年のデータを (7)∼(9) と称客の多くは速やかに帰宅していると推測される．

する．

続いてネットワークから発見した特徴的なグループに

5.2

可視化結果

ついて分析する．図 6 (a) は複数人が関係している大き計測データ (1)∼(9) から得られた特徴を表 1 に示す．

なグループの 1 つである．このグループでは 2 つの小さ

検出する近接の条件は 4 節と同じ数字を用いた．さらなサブグループが 2 つのノード (A)，(B) の接近によっに、それぞれの計測データから検出された近接情報をもて接続され，大きなグループを形成している．この 2 つとに描画されたネットワークを図 8 に表す．なお図 8 ののサブグループに属している歩行者 10 人の歩行経路を

上段左から下段右の順に計測データ (1)∼(9) のネット描画した結果を図 6 (b) に示す．この可視化結果から，ワークである．
ノードの色は 4 節と同様に試合時間を基準に 5 色で塗実際に (A) と (B) の近接によって 2 つのサブグループがつながっていることが確認できる．

り分けた．可視化結果には，感染発生前・感染拡大後・– 8:6 –

芸術科学会論文誌 Vol. 22, No. 3, pp. 8:1 – 8:10 (2023)

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

図 8: 感染発生前 (1)∼(3)，感染拡大後 (4)∼(6)，感染定常状態 (7)∼(9) の近接状況の可視化結果．

感染定常状態ともに赤色のノードが多く見られることか

感染拡大後は純粋に試合を見たい人のみが観戦に来ていら，試合開始前に近接の多くが発生していたことがわかることなどが考えられる．

る．また感染発生前の計測データを示す図 8 (1)，(2) お感染拡大前後全てのネットワークに，2∼3 人のみで構よび感染定常状態の計測データを示す図 8 (7)，(8)，(9)成された小さなグループが多数見られた．このうち図 8から，感染発生前・感染定常状態には試合中の時間帯（オ(2) の拡大図である図 9 に含まれる (A) のグループの歩

レンジ色・黄色・緑色）にも近接が発生していたことが行経路を図 10 (a) に示す．可視化結果から，小さなグわかる．それに対して，感染拡大後は試合中の近接がほ

ループは経路が類似していることが多いため，友人関係

とんど発生していなかったことがわかる．考えられる要にある可能性が高いことがわかった．このようなグルー因として，通常コンコースでは食事が販売されているが，プは発生の抑制が難しいことに加えて，感染が起きた場

感染拡大後は感染症対策のため中止されていたことや，合にでも同行者以外に拡散するリスクが低いため，感染– 8:7 –

芸術科学会論文誌 Vol. 22, No. 3, pp. 8:1 – 8:10 (2023)

表 1: 計測データの特徴量．
感染発生前

(1)

(2)

(3)

歩行者数の概算

27000

70000

44000

ノード数

255

469

121

グループ数

56

59

29

最大ノード数

21

184

40

平均ノード数

4.6

7.9

4.2

感染拡大後

(4)

(5)

(6)

歩行者数の概算

3000

4000

4000

ノード数

37

66

37

グループ数

12

13

14

最大ノード数613

5

平均ノード数

3.1

5.1

2.6

感染定常状態

(7)

(8)

(9)

歩行者数の概算

48000

59000

92000

ノード数

224

259

268

グループ数

54

61

79

最大ノード数503719

平均ノード数

4.1

4.2

3.4

(a)

(b)

図 9 (A) の経路．
図 9 (B) の経路．
図 10: 図 9 に含まれるグループの歩行経路．

あることがわかった．このことから小規模なグループ間の接続によって大規模なグループが形成されていることがわかる．さらに図 9 の (C) は，100 人以上が関係している巨大なグループであった．4 節でも述べたように，大きなグループでは無意識の感染が発生する可能性が高まるため，感染症対策によってその形成を防ぐことが必要である．一方で感染拡大後には，このような大規模なグループは発生していなかった．感染拡大後は観客数が少なく混雑による密集状態が起きにくかったことに加え，観客が人との距離を確保しようと意識していることが要因と考えられる．さらに，感染発生前に近い歩行者数を記録した感染定常状態のネットワークでは，大きなグループは見られるが，その規模は感染発生前と比較す
ると小さい．さまざまな感染症対策が緩和されて，コロ
ナ前の日常を少しずつ取り戻しつつある感染定常状態でも，人との距離を確保しようという意識が残っていることが確認できた．

6 まとめと今後の課題
感染防止策の有効性を検証することを目的として本論
文では，人流の「近接状態」に着目し，近接が発生している感染リスクの高い歩行経路を可視化する手法を提案

図 9: 図 8 (2) を拡大したネットワーク．

した．本手法では，大規模な人流データから近接が発生している歩行者を検出し，その経路を可視化するため，感染に直結する重要な歩行経路群に焦点を絞って，特徴症対策の観点では重要な近接ではないと考えられる．
また，感染発生前の 2019 年のネットワークには，多くのノードが関係した大規模なグループが複数個見られる．大きなグループの歩行経路の例として，図 9 の (B)に関係している歩行者群の歩行経路を図 10 (b) に示す．

の観察を行うことができる．さらに 3 つの可視化機能を統合した単一のウインドウを構築し，それぞれの結果で表示される特徴を相関づけているため，時間・空間両方の特徴を容易に発見できる．

このグループでは近接の発生がある一地点に限られており，さらにその地点までの経路にいくつかのパターンが– 8:8 –

今後の課題は以下の通りである．

• 描画手法とインタラクションの改善

芸術科学会論文誌 Vol. 22, No. 3, pp. 8:1 – 8:10 (2023)

現状の実装では，近接者を連結したネットワーク全体を表示するには，画面の大きさとの兼ね合いで限界があり，ズーム操作を繰り返しながらネットワー
クを観察する必要がある．そこでネットワーク表示に関するインタラクションの改善が課題としてあげられる．

• ノードの配置への時間情報の反映
現在の実装で採用しているネットワークの可視化手法は，エッジで連結されたノード同士を近くに配置することでグループの視認性の向上を目的とした手法であり，画面上の各ノードの位置自体に意味があるものではない．近接者ネットワークの配置に位置情報を反映させることができれば，近接と位置の関係を同時に表現できる．しかし，本手法で抽出されるネットワークは長時間にわたる計測での全ての近接状況を表示することを目的としている上に，近接は特定の場所で集中的に生じている．そのため，歩行者の位置情報にあわせてネットワークの各ノードを配置すると，異なる時間に発生した近接によるグループが画面上で同一場所に重なることが起こり，視認性のある可視化の実現が困難になる．時間と空間の情報を持つネットワークの可視化は非常に難易度の高い問題であるため，今後の課題とする．

• シミュレーションと可視化の実施
提案手法によって可視化された結果から読み取れる
感染リスクの高い歩行者の特徴をもとに，感染症対策を考案することを予定している．また，著者らによる口頭発表論文 [6] で，本手法がシミュレーション
データにも適用可能であることを確認した．そこで考案した感染症対策の効果を実証する実験として，
人流シミュレーションを用いて感染症対策を施す前後での人流の比較を行うことを検討している．

参考文献[1] N. A. Koshak, “A GIS-Based Spatial-Temporal Visualization of Pedestrian Groups Movement to and from
Jamart Area”, Proc. of International Conference on
Computers in Urban Planning and Urban Management (CUPUM), 2005.
[2] M. Imanishi, T. Sano, “Route Choice and Flow Ratein Theatre Evacuation Drills: Analysis of Walking
Trajectory Data-Set”, Fire Technol, Vol. 55, pp. 569‒ -593, 2019.
[3] K. Teknomo, G. P. Gerilla, “Pedestrian static trajectory analysis of a hypermarket”, Proceedings of theEastern Asia Society for Transportation Studies, Vol.
7, pp. 220, 2009.
[4] A. Alia, M. Maree, M. Chraibi, “On the exploitation of GPS-based data for real-time visualisationof pedestrian dynamics in open environments”, Behaviour & Information Technology, 2021.
[5] J. Wang, Z. Wood, M. Worboys, “Conﬂict in pedestrian networks”, Geospatial Data in a Changing
World. Springer, Cham, pp. 261–278, 2016.
[6] 森越, 大西, 伊藤, “コロナ禍における近接者ネットワーク
をもとにした人流の可視化”, NICOGRAPH 2022, F-1,
2022.
[7] G. McArdle, U. Demsare, S. van der Spek, S.
McLoone, “Classifying pedestrian movement behaviour from GPS trajectories using visualization andclustering”, Annals of GIS, Vol. 20, pp. 85–98, 2014.
[8] H. Yabushita, T. Itoh, “Summarization and visualization of pedestrian tracking data”, 15th International
Conference on Information Visualisation (IV2011),
pp. 537–542, 2011.
[9] L. Wielebski, B. Medyńska-Gulij, L. Halik, F. Dickmann, “Time, spatial, and descriptive features ofpedestrian tracks on set of visualizations”, ISPRS International Journal of Geo-Information, Vol. 9, No.
6, pp. 1–20, 2020.
[10] A. Fukute, T. Itoh, M. Onishi, “A Linked Visualization of Trajectory and Flow Quantity to Support
Analysis of People Flow”, 17th International Conference on Information Visualisation (IV2013), pp. 561–
567, 2013.
[11] J. Shen, “Measuring the impact of mitigation measures on infection risk of covid-19 in Hong Kong since
February 2020”, Cities, Vol. 114, 2021.
[12] M. Arimura, T. V. Ha, K. Okumura, T. Asada,“Changes in urban mobility in Sapporo city, Japandue to the Covid-19 emergency declarations”, Transportation Research Interdisciplinary Perspectives,
Vol. 7, 2020.
[13] R. Askarizad, H. Jinliao, S. Jafari, “The inﬂuence of
COVID-19 on the societal mobility of urban spaces”,
Cities, Vol. 119, No. 6, pp. 377–387, 2021.
[14] R. Xin, T. Ai, L. Ding, R. Zhu, L. Meng, “Impact of
the COVID-19 pandemic on urban human mobility A multiscale geospatial network analysis using New
York bike-sharing data”, Cities, Vol. 126, 2022.
[15] C. Courtemanche, J. Garuccio, A. Le, J. Pinkston,
A. Yelowitz, “Strong Social Distancing Measures In– 8:9 –

芸術科学会論文誌 Vol. 22, No. 3, pp. 8:1 – 8:10 (2023)

The United States Reduced The COVID-19 GrowthRate: Study evaluates the impact of social distancing
measures on the growth rate of conﬁrmed COVID-19
cases across the United States”, Health aﬀairs, Vol.
39, No. 7, pp. 1237–1246, 2020.
[16] M. Rezaei, M. Azarmi, ”Deepsocial: Social distancing
monitoring and infection risk assessment in covid-19
pandemic.” Applied Sciences, Vol. 10, No. 21, 2020.
[17] 大西, “AI が最適な避難誘導を実現する”, 別冊ニュートン ゼロからわかる人工知能仕事編 [増補第 2 版], pp.
78–87, 2020.
[18] J. Rocklöv, H. Sjödin, “High population densities
catalyse the spread of COVID-19”, Journal of Travel
Medicine, Vol. 27, No. 3, 2020.
[19] 日本災害看護学会, “新型コロナ Q & A その 30 - 3”,
2021.

森越 彩楓

2022 年お茶の水女子大学理学部情報科学科卒業．現在
お茶の水女子大学大学院人間文化創成科学研究科理学専
攻博士前期課程在学中．
大西 正輝

2002 年大阪府立大学大学院博士後期課程修了．同年理化学研究所バイオ・ミメティックコントロール研究セン
ター研究員．2006 年産業技術総合研究所情報技術研究部門研究員，現在同研究所人工知能研究センター社会知能研究チーム長．博士（工学）．人の流れの計測とシミュ
レーションに関する研究に従事．
伊藤 貴之

1992 年早稲田大学大学院理工学研究科電気工学専攻修士課程修了，日本アイ・ビー・エム (株) 東京基礎研究所
研究員．1997 年博士 (工学)．2005 年お茶の水女子大学
理学部情報科学科助教授．2011 年同大学教授．2017 年まで同大学シミュレーション科学教育研究センター長兼任．2019 年から同大学文理融合 AI・データサイエンスセンター長兼任．情報可視化，マルチメディア，インタ
ラクションなどの研究に従事．

– 8:10 –