MAS を用いた商業施設の核店舗及び休憩場所の最適配置に関する研究
Study on Layout Optimization of Anchor Store and Break Placein Commercial Facility Using Multi Agent System and GA○髙田 大輔*1，山邊 友一郎*2，谷 明勲*3
Daisuke TAKADA＊1, Yuichiro YAMABE＊2 and Akinori TANI＊3*1 神戸大学大学院工学研究科

大学院生

Graduate Student, Graduate School of Engineering, Kobe University*2 神戸大学大学院工学研究科准教授

博士(工学)

Associate Professor, Graduate School of Engineering, Kobe University, Dr. Eng.
*3 神戸大学名誉教授

博士(工学)

Professor Emeritus, Kobe University, Dr. Eng.
キーワード：マルチエージェントシステム; 遺伝的アルゴリズム; 商業施設; 核店舗;休憩場所

Keywords: Mas; ga; commercial facility; anchor store; break place.

1. はじめに出入口 2)設けて入退店を行う。

商業施設の計画を行う際には、構造やデザイン、避難面からの計画に加えて、購買活動などの日常的な施設運営面からの検討も行う必要がある。また近年、百貨店などの商業施設の売り上げが、少子高齢化や人口減少、インターネットショッピングへの移行などの要因により、年々減少している 1。そのため、集客や売り上げを意識して購買客の購買活動を分析するなどの施設運営面からの計画はより重要な課題となっている。既往研究 2~5 では、顧客の心理
図 1 シミュレーション対象フロア状況を踏まえた評価でテナントの最適配置を検討していたが、施設運営面からの検討は行われていなかった。
そこで、本研究では、商業施設の 1 フロアを対象として、2.2. テナント構成

施設運営の観点から、核店舗(商店街やショッピングセン

本研究では、図 1 に示す 10 店舗の内、2 店舗を核店舗、ターなどで顧客吸引の中心的な役割を果たす店舗)の配置

1 店舗を休憩場所、その他 7 店舗を一般店舗とした 3 種類

計画を行う。まず、買い物時の消費者の購買行動を反映しの店舗を配置する。これらの店舗を 10 箇所の店舗位置にたマルチエージェントシステムを構築した。次に、購買客遺伝子情報に従って配置し、その後、複数の購買客が設定が入店してから目的の店舗を経由して退店するまでのシした行動ルールに基づいて購買活動を行う。

ミュレーションを行い、滞在時間や目的店舗以外の前を通過した数を評価した。
本稿では、核店舗の集客力を利用し、それ以外の店舗へシミュレーション実行中の画面を図 2 に示す。紫の店舗が核店舗、黄色の店舗が休憩場所、緑の店舗が一般店舗である。の非計画購買を促すことができる核店舗と休憩場所の最適配置と休憩行動が購買客の購買行動に与える影響について検討することを目的とする。
2. システム概要
2.1. フロア構成
本研究では、対象空間を図 1 に示すように、30m×50m の商業施設の 1 フロアをシミュレーション対象フロアとして設定する。①~③、⑧~⑩は 10m×7m の店舗で、④~⑦は5m×9m の店舗とする。出入口は下側に 2 箇所(出入口 1 と日本建築学会情報システム技術委員会
第 44 回情報･システム･利用･技術シンポジウム論文集， 595-598 ， 2021 年 12 月，京都
Proceedings of the 44th Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 595-598 ， Dec. ， 2021 ， Kyoto

図 2 シミュレーション実行中の画面－ 595 －

2.3. エージェント構成

3. 評価指標

本研究では、一回のシミュレーションにおける購買客の数は 70 人で、100 ステップ(10 秒)毎に 1 人が出入口 1 また核店舗と休憩場所の配置計画は、以下の 3 つの指標により評価する。

は 2 からランダムに入店する。実際の購買活動における計画購買にあたるものを、入店前に 2 つの核店舗と 1 つの一

3.1. 滞在時間(𝐸𝑉1)

般店舗を目的店舗としてあらかじめ購買客 1 人ずつに設定

この評価指標は、購買客の滞在時間が長いことが売上のする。今回は、一般店舗には集客力の差はないものとし、増加につながると考えて設定した。EV1 は式(2)に示すよう1~7 番目に入店する購買客に、①〜⑩のうちで核店舗と休に、入店してから退店するまでの全ての購買客の滞在時間

憩場所を除く 7 店舗を数字順に割り当て、8~14 番目に入を足し合わせ、一人あたりに平均したものである。

店する購買客にも同様に割り当て、以後も均等に設定した。

𝐸𝑉1 = &∑"!#$ 𝐴1! )/𝑁⑵

購買客は、遺伝子情報に基づいて配置された 2 つの核店舗

A1：購買客 i が入店してから退店するまでの経過時間と、購買客毎に割り当てた 1 つの一般店舗の 3 店舗の中でN：購買客の人数

現在地から最も近い店舗から順に訪れ、その後、2 つの出口のうち近い方の出口から退店する。この行動中に休憩場

3.2. 店舗前通過数(𝐸𝑉2)所の近くを通過した際に、購買客の疲労度がある一定以上

この評価指標は、購買者により多くの店舗の前を通過さであれば休憩場所に立ち寄って休憩し、回復すれば元々のせてより多くの入店を促すことを目的として設定したも目的地に向かって行動を再開する。疲労度は式⑴に示すよのである。EV2 は式(3)に示すように、入店してから退店す

うに、初期の体力と現在の体力の差を初期の体力で除したるまでに全ての購買客が店舗前の設定した範囲を通過しものとする。

た回数を足し合わせ、一人あたりに平均したものである。
なお、店舗前通過数をカウントする入店判断範囲は，図 4

疲労度 =初期の体力 − 現在の体力
初期の体力

⑴

購買客は図 2 に示すように直径 0.6m の円で示し、赤円●は成人の購買客、青円●は高齢の購買客を示す。成人のに示す各テナント正面 3m の水色の範囲と設定する。
𝐸𝑉2 = &∑"!#$ 𝐴2! )/𝑁⑶

A2：購買客 i が入店してから退店するまでに入店判断範囲を通過した店舗数
N：購買客の人数購買客の歩行速度は 1.0m/step、体力の初期値は 1000 と設定し、高齢の購買客の歩行速度と体力の初期値をパラメーターとしたシミュレーションを行う。体力は 1step 経過する毎に 1 減少し、休憩場所に到着すれば体力は初期値に戻る。体力が 0 になれば、3 つの目的店舗に到着していなくても途中で退店する。また、購買客の行動フローチャートを図 3 に示す。
図 4 店舗の入店判断範囲
3.3. 総合評価(𝐸𝑉)
総合評価 EV は、滞在時間(𝐸𝑉1) と店舗前通過数(𝐸𝑉2)を式(4)で総合的に評価したものである。
𝐸𝑉 = 100(𝐸𝑉1/𝐾1 + 𝐸𝑉2/𝐾2)⑷

K1：EV1 のみを適応度として最適化した場合の最高評価値
K2：EV2 のみを適応度として最適化した場合の最高評価値

4. 最適化実行結果
以下の 5 つのパラメーターを用いて GA を実行した。
①休憩行動：購買客が休憩場所の近くを通過した際に休憩図 3 購買客の行動フローチャート

報告 H122

場所に立ち寄るかどうか②エージェント(購買客)の種類：成人か高齢者のいずれか－ 596 －

③体力：1step 進む毎に 1 減少する体力④歩行速度：1step 毎に進む距離(m)⑤立ち寄り疲労度：購買客が休憩場所の近くを通過した際に休憩するかどうかを判断する疲労度
各ケースのパラメーターの設定を表 1 に、実行結果の一部を図 5~10 に、評価毎の最適化結果を表 2 に示す。
表 1 ケース毎のパラメーターの初期設定
ケース
①②③④⑤
1
成人
1000
1.02あり高齢者
7500.753
高齢者
5000.75
70
4
成人
1000
1.0なし
5
高齢者
7500.75
6
成人
1000
1.090
7
高齢者
7500.75
あり
8
成人
1000
1.050
9
高齢者
7500.75①休憩行動、②エージェント(購買客)の種類、③体力、④歩行速度、⑤立ち寄り疲労度

図 8 ケース 5 を EV で評価したときの最適配置

図 9 ケース 7 を EV で評価したときの最適配置

図 5 ケース 1, 6 を EV で評価したときの最適配置

図 10 ケース 2, 3, 7, 9 を EV1 で評価したときの最適配置
表 2 評価毎の最適化結果
ケース

図 6 ケース 2 を EV で評価したときの最適配置

123
4
5
6
78
9

滞在時間（step）
149.5
184.3
154
127.1
113.4
147.1
184.3
154.8
184.3

店舗前通過数
6.71
5.14
4.79
6.43
3.50
6.71
5.14
6.86
5.21

図 7 ケース 3, 4, 8, 9 を EV で評価したときの最適配置

報告 H122－ 597 －5. 考察本研究で実施したシミュレーション結果より、最適な核

まず、体力を変化させたケース 1~3 の結果を見ると、体店舗と休憩場所の配置、および休憩行動が購買客の購買行力の初期値が小さいほど、店舗前通過数の評価が低いこと動に与える影響に関して以下のことが明らかとなった。

がわかる。またケース 3 では、半数の購買客が 1 店舗だけ

⑴ 休憩しない設定では、体力が尽きると、購買活動を再入店して退店する購買行動をしていた。つまり、休憩行動開できない設定としたため、滞在時間と店舗前通過数を行えず体力が尽きて退店していることがわかる。滞在時の両者とも評価が低くなった。

間の評価 EV1 では、ケース 2 で EV1 の値が高くなってい⑵ 購買者が休憩するためには、休憩場所と核店舗が隣接る。これは図 10 を見ると、2 つの核店舗が隣接しているたすること、または休憩場所が核店舗よりも出口に近くめ体力が尽きる前に経由できるからだと考えられる。また、配置される必要がある。

休憩場所が出口付近にあり、ほとんどの購買客が休憩後に⑶

高齢の購買者は成人の購買者に比べて体力の初期値再び購買活動を行えるきることも要因として考えられる。

を小さく設定したため、休憩した場合でも店舗前通過

次に、ケース 1 とケース 4、ケース 2 とケース 5 の結果数の評価は小さく、非計画購買を促すことが困難であの比較から、休憩行動を行う場合と行わない場合を比較すった。

る。休憩場所に立ち寄ると体力が回復するため、滞在時間⑷ 立ち寄り疲労度の設定を小さくする、つまり休憩行動が長くなり、その分行動できる距離も大きくなるため、店を行う基準を低くすると、休憩行動を行う購買客数が舗前通過数の評価も大きくなる。そのため、休憩行動があ増加し、滞在時間と店舗前通過数どちらの評価も高くるケースの方が EV1, EV2 のどちらでも評価が高いことがなった。

わかる。また、休憩行動を行わず、高齢者のみとしてシミ

本研究の課題は、フロアの規模が小さいため、核店舗とュレーションを行なった場合は、3 店舗全ての目的店舗を休憩場所の数や全体の店舗数が少なく、最適化結果の適応経由することができた購買客は存在せず、体力が尽きて目度の差が小さい場合が多かったことがある。今後は、実際的店舗に向かう途中で退店していた。の商業施設の核店舗の配置に適応可能なシステムを構築

次に、ケース 6 とケース 8、ケース 7 とケース 9 の結果する予定である。の比較から、立ち寄り疲労度をパラメーターとして変化させた場合で比較する。ケース 6 とケース 8 の比較では、立ち寄り疲労度を 50 にしたケース 8 が、滞在時間 EV1 と店［参考文献］

1.

日本百貨店協会 HP :令和 2 年 12 月全国百貨店年間

舗前通過数 EV2 のどちらの評価も高いことがわかる。これ

売上高概況, 2021.1.22.

は休憩行動を行う基準を低くしたことで、より多くの購買(https://www.depart.or.jp/store_sale/files/202012zenko

客が休憩行動を行った結果と考えられる。ケース 8 の総合評価(EV)の最適結果では、全ての購買客が 3 つの目的店舗

kup.pdf, 2021.9.30 閲覧)2.

を経由することができる結果となった。

ートマトンによる小売店舗内購買シミュレーショ

最後に、全てのケースを総合的に評価した EV を評価値とした場合の最適配置について考察を行う。今回の設定でン, 日本計算工学会論文集, pp.149-154, 1999.
3.

は、購買客が休憩行動を行った後に購買行動を再開するこ

長澤夏子, 佐古崇, 渡辺仁史:大規模商業施設計画のための買い物行動モデル, 日本建築学会計画系とができると、本研究で設定した滞在時間と店舗前通過数の評価を高くすることができることがわかった。購買客が森下信, 山本英臣, 大高善光, 中野孝昭:セルラオ

論文集, 第 74 巻 第 646 号, pp.2611-2616, 2009.12.
4.

楠本達平, 谷明勲, 山邊友一郎:MAS と GA を用い休憩行動を行うためには、図 5~10 で示すように、休憩場たテナント配置の最適化, 計算工学講演会論文集,所と核店舗が隣接するように配置されること、または、図第 20 巻, pp.1-4, 2015.6.

5, 6, 10 で示すように、休憩場所を核店舗よりも出口に近く

5.

阿部武彦, 山田健司, 石井和克, 中本義徳, 木村春に配置されることがより最適な配置となることがわかっ

彦:マルチエージェントを用いた小売店レイアウト

た。

支援システム, 電子情報通信学会総合大会講演論
文集, p.89, 2006.3.

6. まとめ本研究では、核店舗の集客力を利用し、それ以外の店舗への非計画購買を促すことができる核店舗と休憩場所の最適配置と、休憩行動が購買客の購買行動に与える影響について検討をすることを目的として、既往研究の問題である心理的評価ではなく施設運営面からの評価である、経過時間と店舗前通過数を用いて、シミュレーションを行った。

報告 H122－ 598 －