エージェントベースシミュレーションによる空港などの大型施設におけるサインシステムの評価○島田英里子(早稲田大学) 大堀耕太郎(富士通研究所) 山根昇平(富士通研究所)
山田広明(富士通研究所) 高橋真吾(早稲田大学)
Agent-Based Simulation for Evaluation of Signage System in Airport Passenger Terminals
and Other Large Facilities* E. Shimada (Wasedw University), K.Ohori(Fujitsu Laboratories LTD.), S.Yamane(Fujitsu Laboratories LTD.), A.Yamada(Fujitsu Laboratories LTD.) and S.Takahashi(Wasedw University)
概要－ 空港の旅客ターミナルや駅，ショッピングモールなどの大型公共施設では，施設利用者が快適に移動できるようにサインシステムが導入されている．従来のサインシステム評価では，サインシステムの計画要素である情報内容，表現様式，空間上の位置を網羅的に考慮することができていない．本研究では，歩行者が複数あるサインから表現様式を考慮して 1 つのサインを選択する行動に注目する．「誘目度」という指標を提案し，歩行者エージェントシミュレーションシステムの開発を行う．
キーワード: サインシステム，表現様式，エージェントベースシミュレーションたシミュレーションモデルを提案した．サインシステ
ムの設置方法の効果の違いをより明らかに表現するこ
サインシステムは，空港などの大型施設において施とが可能になった．
設利用者が快適に過ごせるように設置されている．サ
サインの整備や評価に際して重要となる要素としてインシステムは，特定の施設やエリア内である目的に「情報内容」「表現様式」「空間上の位置」の 3 つが沿った情報提供を行うサイン類全体と定義されており， ある 1)．3 つの要素を工夫することで，エージェントサインの表示内容や表示方法に相関関係が与えられてのタイプや事前の行動によって，サインへの反応度合いる 1)．
い(“attention”や“interest”)を変化させることができる．
サインシステムの評価は，サインシステムを設計す
例えば，日本語表記しかないサインシステムでは，海るにあたって非常に重要だが，従来のサインシステム
外からの観光客は情報を取得できなかったり，数分前の評価は，主にサインシステムの要件に基づいたチェに見たサインに書かれていたマークと同じマークがあックリスト等を用いた定性的な視点からの評価にとどれば，そのマークが書かれたサインを追っていくといまっている 2)．定性的な視点からの評価では，個別のう行動が起きたりする．
点検項目が良かったとしても，施設全体での総合的なサインシステムの表現様式には，単純性，明瞭性，評価として利用者の快適性の評価は十分には行えない． 統一性，連続性，システム性が存在する 1)．単純性とこれらの定性的な原則に沿ったサインシステムの計画
明瞭性は，サインに記載されている情報の受け取りやでは，実際に運用してみて初めて問題が見つかることすさや分かりやすさを表している．統一性と連続性，がある．また，一度設置されたサインシステムの改修
システム性は，サイン間の関係の分かりやすさやサイは，物理的にも予算的にも困難なことが多い．サインンの存在の認識しやすさを表している．公共交通機関の上から張り紙をして一時的な修正をしているものは旅客施設のガイドライン 6)では，サイン設置時の検討よくみかける．
すべき項目として，ピクトグラムや多言語表記，デザ
Florian et al.3)は，public display の評価方法の例をイン，文字サイズ，照明などを挙げている．これらは，Asking Users, Ethnography, Lab Study, Field Study の４つ
サインの表現様式の要素のうち単純性と明瞭性にしかに分類しているが，歩行者の流れを動的に評価するシ着目できていない．NEXCO 東日本や荒巻ら 7)は，空港ミュレーションモデルはまだ開発されていないと述べ利用者の属性を常用者，非常用者，高齢者，インバウていた．そこで，従来考慮されていなかった利用者がンドなどに分類している．様々なタイプの利用者が存情報に基づいて行動するという動的視点から，サイン在する空港ターミナルでは，利用者によってほしい情システムを導入前に定量的に評価できるシミュレーシ報やわかりやすい情報は異なる．
ョンシステムの開発が求められる．
Wayfinding は歩行者エージェントモデルで中心的なOhori et al.4)は，エージェントベースシミュレーショ役割を担っている．Wayfinding は，目的地へ向かう前ンを用いたサインシステム評価を行った．しかし，歩の経路選択と選択した経路に従って移動する行動に分
行者エージェントの情報探索行動の特性を考慮したモけられる 8)．経路選択行動(decision making)では a peデルが構築されていないため，サインシステムの設置
destrian's sensory attention と memory，navigational be方法によっては，行きたいところはあるが経路が分か
haviors が重要である．Schrom-Feiertag Helmut et al.9)は，らない状況になることが増え，十分にサインシステム
visual attention と navigation behavior，pedestrian moveを評価できていない．そこで，Shimada et al.5)は，歩行ment からなる the Sense-Plan-Act パラダイムに従うエ者エージェントの情報探索行動と視野の関係を考慮しージェントを用いた wayfinding 行動のシミュレーショ

1研究背景­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­
第18回社会システム部会研究会 (2019年3月17日-19日・沖縄)- 25 -

PG0002/19/0000-0025 © 2019 SICE

ンをおこなった．また，Peter Michael Kielar et al.10)は，歩行者のある地点への興味によって目的地を選択するモデルを提案し，各地点の混雑度を予測するための歩行者行動のシミュレーションを行った．このように，歩行者行動において各歩行者が持っているサインへの反応度合い(“attention”や“interest”)はサインの選択行動と関係がある．大型施設の管理者が施設利用者のに基づいたサインシステムをデザインし，歩行者の利用ニーズの側面を組み入れてサインシステムを評価することは有効である．

2モデル(3.2 節)，サインの情報を取得しながら環境上を歩行する歩行者エージェントモデル(3.3 節)から構成される．
3.1 環境モデル
環境モデルは，エージェントが移動する Cell，エージェントが移動する際に目的地となる Node，進行可能な Node 同士をつないだ経路である Edge から構成される．歩行者エージェントは施設間を移動するために経路に従って歩行する(Fig.1, Table.1)．

研究目的

本研究の目的は，計画したサインシステムについて歩行者の動的視点から事前に定量的に評価し，サインシステムの設計，実装時の意思決定の支援することができるように，とくにサインの表現様式に着目して，サインの 3 つの要素すべてを用いたシミュレーションシステムを開発することである．これまでのサインシ
ステムの評価 4),5)では，サインの要素のうち情報内容とFig. 1: 環境モデル: Node と Edge の関係
空間上の位置しか考慮されていない．表現様式が不明
瞭の場合，情報伝達性能が低下し，施設利用者へ情報Table. 1: Cell が持つ Node の種類を正確に伝えにくくなるため，施設管理者は施設利用
Node の種類
Node の役割者へ情報が伝わりやすいように利用者のニーズに適しWaypoint
エージェントが障害物を避けてた表現様式を設定する必要がある．
移動するための経路上の通過点
手続き施設
環境モデルにおいてエージェントが表現様式が考慮されていない場合，あるサインをみ必ず手続きを行う施設
た全ての歩行者エージェントが取得できる情報に差が商業施設
環境モデルにおいて各エージェントがなく，サインに対する反応度合いにも違いが表れにく目的に沿って利用する施設
い．歩行者エージェントは歩行中に出会ったサイン全
最終目的地
エージェントの消失地点てから情報取得するため，情報の有用性には着目して入口エージェントの出現地点いない．空港内には多様な目的を持つ人が存在し，目
3.2 サインモデル
的によって求める情報は異なるが，従来のサインシス
テムの評価モデル 4),5)では，歩行者エージェントの情報
サインシステムはサインモデルの集合体として表現取得に関する違いは，視野の大きさのみで判断される． する．サインモデルは，設置される座標 sign(x, y, floor)，
本研究では，表現様式を考慮することで，歩行者エ
サイン番号 signFid，表示面の向き signDirectoin(sightx,ージェントのニーズを評価モデルに組み込むことがでsighty) ， エ ー ジ ェ ン ト に 情 報 を 受 け 渡 せ る 角 度
きるようになる．ニーズとは，「あっちへ行きたい」
signTheta と 距 離 signR ， 表 現 様 式 に 関 す る 属 性「あれが好き」といった歩行者エージェントの内的なsignPropertyset，サインタイプ signType で構成される．
特性を表す．さらに，サインの情報内容や表現様式に4 つの変数 sign(x, y, floor)，signDirectoin(sightx, sighty),応じて，歩行者エージェントが各サインに引きつけら
signTheta, signR でサインがエージェントに情報を受けれる，能動的な情報取得行動を表現できるようになる． 渡すことができる範囲が決まる．サインタイプはエリ各エージェントの情報取得に関わる特性として，視野ア情報サイン AreaSign と施設情報サイン FacilitySignの大きさだけではなく，エージェントのタイプや，同に分ける．各サインは情報内容を持っている．情報内一タイプ内の個体差も取り入れる．それにより，同じ容は以下の 5 つの特徴を持つ：カテゴリーの情報
サインであっても歩行者エージェントがサインから取signCategory, 各カテゴリーの施設があるエリアの情得する情報にバリエーションを持たせることができる． 報 signArea, エージェントが取得した情報を記憶できまた，必要な情報が載っているサインであっても，情る時間 signTime,目的地までの経路 signRouteinfo,施設の報を取得できるとは限らない行動も表現できる．
情報 signFacility．
本研究では，表現様式をモデル化するために「誘目3.3 歩行者エージェントモデル度」という概念を提案し，歩行者エージェントが複数あるサインから 1 つのサインを選択する行動を表現し本節では，歩行者エージェントモデルについて述べた「誘目度モデル」を構築する．また，構築されたモる．歩行者エージェントは 3.3.1 節に述べるような属性デルの有効性を評価するためのシナリオ分析を行う．
によって特徴づけられる．歩行者エージェントは４つシナリオ分析では，設置されているサインの表現様式のステップに従って生成され(3.3.2 節)，視野(3.3.3 節)をシナリオとし，4 タイプの歩行者エージェントを発と誘目度(3.3.4 節)のモデルに従って情報を獲得し，ま生させる．
たときに情報を忘却する(3.3.5 節)．歩行者エージェン
トは得た情報に基づいて施設の選択を行い(3.3.6 節)，
3 モデル
サインから得られた経路情報に基づいてルートを決定
本研究で利用するモデルは，空港ターミナルを想定し，移動する(3.3.7 節)．
した環境モデル(3.1 節)，サインの特徴を示したサイン- 26 -

3.3.1
歩行者エージェントモデルの属性
歩行者エージェントモデルは現在の座標 agent(x, y,floor)，現在のエリア agentCurarea，情報を取得できる
角度 agentTheta と距離 agentR，チェックインや出国審査，フライトなどの時刻と位置のリスト
agentSchedulelist，歩行者エージェントが各カテゴリーを目的地として想起する確率 agentCategoryrecallset，エージェントが搭乗までに行きたい施設のカテゴリーの集合 agentCategoryset を持っている．
エージェントがサインから情報を取得し，次の目的地である施設を選択するためには以下の 11 個の変数が必要である：目的地となるカテゴリー
agentGoalcategory, 表現様式に関わる属性に対する好みの度合い agentProperties’ weightset, 各サインへの引きつけられやすさ agentAttractivenesslist, 記憶しているエ リ ア 情 報 agentAreainfo, 目 的 地 と な る エ リ ア
agentGoalarea, 目的地となる商業施設 agentFacilityinfo,利用したい施設かつ情報を取得できている施設
agentFacilitylist, 各 施 設 に 対 す る 効 用 値
agentFacilityutilityset, 各 施 設 に 対 す る 選 好agentFacilitypreferenceset, 目 的 地 と な る 商 業 施 設
agentGoalfacility, 目的地までの経路 agentRouteinfo．

ものではなく，表現様式に関わる属性はいくつもあり，その属性間の関係の解釈は難しい．
誘目度モデルでは，施設管理者がサインを設置する目的に応じて複数の属性を選択できる．例えば，サインの表現様式を表す属性が 1 つの場合，ある表現様式の値を増加させると，全てのエージェントに対して選ばれやすくなってしまう．よって，本研究では表現様式の属性が 3 つの場合を想定する．このように，歩行者エージェントのタイプとサインの表現様式の関係から生じるエージェントの反応を「誘目度」という指標で算出する．誘目度の程度によって，歩行者エージェントがサインに近づく行動が変化する．
誘目度を導入する目的は 2 つある．
1 つ目は，サインの構成要素の一つである表現様式を新たに表現するためである．従来の評価方法では空間上の位置と情報内容しか考慮することができていな
い．誘目度は表現様式の違いによって歩行者が受ける意思決定への影響の度合いを表現する．サインの表現様式は，一般にデザインなどに関する複数の属性から構成されている．誘目度は，サインの表現様式に関する複数の属性とその属性間の関係から与えられる．この関係性により，表現が変化してもその連続性が保たれて，エージェントは一貫した行動がとれる．
例えば，
3.3.2
歩行者エージェントモデルの生成
空港において国内線に乗り換えるときに赤いマークを歩行者エージェントモデルの生成は 4 つのステップ追っていく場合，サインの設置状況によって，文字サに分けられる．ステップ 1 ではエージェントがどの便イズが小さくなることや，サインの明瞭性が低くなるで出発するのか決める．
ステップ 2 では空港到着時間，といった色以外の他の表現様式が変化しても，サインチェックイン時間，保安検査/出国検査ヘ向かう時間，の連続性が保たれているため，歩行者は一貫した行動フライト時間をスケジュールリストに登録する．ステをとることができる．
ップ 3 では各カテゴリーの想起確率に基づいて，フラ2 つ目は，表現様式に対する歩行者の特性に応じたイト前に利用したいカテゴリーを登録する．ステップ
サインの選択行動を表現するためである．現在のモデ4 ではサインの持つ表現様式に関わる属性とそれに対
ルでは，歩行者エージェントは自身の視野内にサインするエージェントの好みの度合いから，各サインの誘がありサインの情報伝達範囲内に自身がいるときに情目度を計算しリストに登録する．
報を取得する．表現様式に対する歩行者が持つ特性の3.3.3
歩行者エージェントモデルの情報取得行動違いを考慮しない意思決定モデルの場合，同じサイン歩行者エージェントがサインの情報受渡範囲内に存を見たエージェントは，全員同じ情報を取得するため，在し，かつ歩行者エージェントの視野内にサインがあ
サインの表現様式に対するエージェントの行動は同じる場合(Fig.2)，サインの誘目度に従って，経路情報をになってしまう．歩行者の特性の違いを表現できる誘取得しようとする．
目度を入れることで，特性に応じた歩行者行動を表現できる．たとえば多言語表記がないため情報を取得できない歩行者エージェントや，1 回前に見たサインと形式が同じサインに近づこうとする歩行者エージェン
トの選択行動の違いを表現することが可能になる．
本研究では，誘目度の考え方を表現する誘目度モデルを提案する．誘目度モデルにおいて，誘目度は多項ロジットモデルを用いて，エージェントの行動の選択Fig. 2: 歩行者エージェントの視野と情報取得確率として算出される．誘目度を導入した場合のサイ
3.3.4
誘目度
ン選択行動は 2 つのステップからなる．はじめに，式本研究の歩行者エージェントモデルでは，サインシ(1)を用いて各サインの表現様式の属性に関するサイステム評価に表現様式を考慮できるように，「誘目度」 ンパラメータ(xki),k=1,2,3…(k の値は評価したい表現様という概念を導入する．誘目度とは，サインがそれぞ式の属性数)とそれに対するエージェントの選好パラれのエージェントを引きつける度合いを表す．従来，メータ(βkn),k=1,2,3,…,により，歩行者エージェント
サインの表現様式と情報取得の関係性を評価している
agentn のサイン signi への効用 Ain を求める．
ものはない．誘目度モデルでは，歩行者エージェント(1)
は自身の特性に応じてサインを選択し，取得できる情
ただし，k=3 の場合で，αin は誤差項を表している．
報量や確率を自身の状況や特性によって変化させる．
次に，算出された効用に基づいて，誘目度 Pin を歩
歩行者エージェントに複数の属性値を与え，各属性値
行者エージェント agentn のサイン signi の選択確率としの組み合わせで多種多様なエージェントの特性を表す． て求める(式(2))．J は歩行者エージェントが選択する
サインの選択されやすさはデザインや形だけで決まる可能性のあるサイン数を表している．

- 27 -

(2)誘目度モデルを構成するためには，まず表現様式を(2)表す属性から評価したい属性を選択する．これは施設管理者などがサインを設置する目的に応じて特定することになる．
3.3.5
歩行者エージェントの情報忘却
経路情報情報を取得/更新してから一定のステップ数が経過した場合，記憶していた経路情報を消去する．
経路情報の忘却によって，大型施設において施設利用者が自身の位置を見失う行動を表現する．
3.3.6
歩行者エージェントの意思決定
商業施設の選択では，歩行者エージェントは多段階で意思決定をする(Fig. 3)

階で意思決定する(図 3)．

サインの配置位置は，羽田国際空港の国際線ターミナルにおけるサインの配置位置を参考にする(Fig. 4)．
環境モデルは，縦 255 セル×横 570 セル(1 セルを0.5m×0.5m と想定)の仮想的な空港ターミナルを想定
し，ターミナルは出発前，出発フロア，保安検査/出国審査，出国後右，出国後左の 5 つのエリアに分かれている．今回の実験では，サインを出発前と出発フロアの 2 つのエリアに配置する．サイン 1 からサイン 5 はエリアに関する情報のみを持ち，各エリアの方向を指示するサイン，サイン 6 からサイン 9 はエリアに関する情報と施設に関する情報を持ち，目的施設までの経路を記載している．エージェントが想起する可能性がある商業施設のカテゴリーは，8 種類(食事，携帯，両替，ATM，本屋，お土産，保険，ラウンジ)あり，環境にはそれらのカテゴリーを満たす施設が合計 18 店舗存在する．今回，評価のための歩行者エージェント
数は 5000 とする．歩行者エージェントは，羽田空港国際ターミナルにおいてフライト数が多い午前 8:00 から 12:00 までのフライトスケジュールを参考にして発生させる．20000 ステップ(1step を 1 秒と想定し実時間として 5.5 時間に相当)のシミュレーションを行う．

Fig. 3: 商業施設の選択
初めにカテゴリーの選択では，歩行者エージェントのカテゴリーの想起集合から，1 つのカテゴリーをランダムで選択する．次にエリアの選択では，取得している各エリアまでの経路情報の中から，選択中のカテゴリーを満たすエリアをランダムで 1 つ選択する．最後に商業施設の選択について説明する．選択中のカテゴリーと選択中のエリアを満たす商業施設までの経路情報を持っている場合，その商業施設の中から，商業Fig. 4: サインの配置位置
施設の利用にかかるステップ数と現在地からその商業4.2 誘目度の設定施設までの移動見込みステップ数の合計が，スケジュールリストに登録されているステップ数までの残り時
本研究では誘目度モデルの有効性を検証するために，間を超えないという条件の下で，商業施設の想起集合歩行者エージェントの効用を典型的なタイプに分類し，に入れる．各商業施設に対する選好値と現在地から商商業施設の利用目的に応じてサインシステムの表現様業施設までの移動見込み時間を用いて式(3)より各商式の違いによる効果が評価できることを示す．以下の業施設に対する効用値 U を算出し，式(4)の多項ロジッ
4 つの効用のタイプを歩行者エージェントに設定する
トモデルで確率的に目的地となる商業施設を選択する． (Table. 2)．
Table. 2: 歩行者エージェントの表現様式に対する(3)効用
ここで γns は歩行者エージェント n の商業施設 s に対す
歩行者エージェントに設定した効用
る選好，timens はエージェント n の現在地から商業施設
β1
β2
β3
TypeA 正規分布乱数
正規分布乱数正規分布乱数s に移動するためにかかるステップ数，δ は移動時間にN (0.5,0.22)
N (0.75,0.12)
N (0.25,0.12)
対するウエイトを指している．
TypeB(4)

TypeC
TypeD

ただし3.3.7
歩行者エージェントモデルの歩行行動
経路情報の有無や目的施設の有無，現在位置の状況により，エージェントの歩行行動が変化する．歩行行動の種類によって目的 Node の決定方法が異なる．歩
行行動には 4 つの種類がある：経路に従った歩行，情報探索歩行，ランダム歩行，目的なし歩行．歩行者エージェントは現在地の周囲 8Cell を探索し，その中で進入可能かつ目的 Node までの距離が最短となるセルへエージェントの座標を更新する．

4シナリオ分析

4.1 実験状況

正規分布乱数N (0.5,0.22)10正規分布乱数N (0.25,0.12)10正規分布乱数N (0.75,0.12)01

誘目度による選択確率の違いが効用関数における反応の違いに基づいており，これら 4 つのタイプのエージェントタイプは典型的な一定の行動結果を与えると期待できる．各エージェントタイプの歩行者エージェントを 1000 エージェントずつ発生させる．また，上記の 4 つのエージェントタイプに加えて，一様乱数([0,1])
で効用を設定した歩行者エージェントを 1000 エージェント発生させる．
4.3 サインの表現様式の違いによるシナリオ分析
歩行者エージェントを 5000 エージェント発生させ，サインの表現様式として 4 つのシナリオを検証する．
表現様式を表す 3 つの属性の値を以下のように設定す- 28 -

る(Table. 3)．
シナリオ 1 では，空港内に設置された全てのサインの表現様式を統一する．施設管理者がターゲットとする歩行者エージェントのタイプを決めていない場合の効果を検証する．シナリオ 2 では，サインを認知させたいエージェントの特性に従って施設の左右でサインの表現様式の特徴を設定する．例えば，施設の左側に外国人利用者と仮定したタイプ B の特性を考慮して，外国人利用者が好む免税に関する施設を多く配置したり，外国人利用者に利用してもらいたい日本らしい雰
囲気を出しているエリアを設置したりする状況を想定する．エリアサインより施設サインの方が表現様式の属性数を多くしている．これは，方向を指示するだけのシンプルなエリアサインと，地図や写真などを用いて各施設の情報を提供する施設サインとでは表現様式が異なっている状況を表している．シナリオ 3 では，サインの表現様式の特徴が異なるサインを交互に設置する．最初に見たサインの表現様式に反応できずに情報を取得できなかったエージェントでも，現在地から次に近いサインからは情報を取得しやすくなる状況を想定する．シナリオ 4 では，想定するエージェントの特性に従って，施設の手前側に設置しているエリアサインと施設の奥側に設置している施設サインの表現様式の特徴を設定する．このシナリオでは，とくに表現様式の属性に対する効用に違の大きいエージェントタイプを持つエージェントが存在する場合を想定している．たとえば空港に一度は訪れたことのある日本人利用者を想定したタイプ C のエージェントは，入口付近の大まかな情報をすぐに取得して速やかに目的施設へ向かい，一方外国人利用者を想定したタイプ D のエー
ジェントは，多言語表記がしてあり感覚的に情報を理解できる地図のようなサインから自身が理解できる情報のみを取得して施設内を歩行する状況などが想定できる．
Table. 3: シナリオ 1~4 の各属性の値
123
4x10.33
0010

1234x10.330010

1234x10.33
0.50.55Sign1x20.33
0110
Sign4x20.33
1010
Sign7x20.33
0010x30.33
100x10.330010x30.33
010x10.33
0010x30.33
0.5
0.5
10x10.33
0.5
0.5
5

Sign2x20.33
0010
Sign5x20.33
1110
Sign8
x20.3300.510x30.33
110x1
0.33
00
10x3
0.33
000x1
0.33
0.5
0.5
5x3
0.33
0.5
010x1
0.33
0.5
0.5
5

Sign3
x2
0.33
0110
Sign6
x2
0.33
00.5
10
Sign9
x2
0.33
0.5
010

Fig. 5: シナリオ 1 の実験結果

Fig. 6: シナリオ 2 の実験結果

x30.33
100x30.33
0.5010Fig. 7: シナリオ 3 の実験結果

x30.3300.5
104.4 シナリオ分析結果
各シナリオを 10 施行実行した．
各シナリオにおいて，各エージェントタイプに属する 1000 エージェントの情報取得量の合計とサインとの関係を考察する．各グラフにおける各点は 1 つの実行結果を表している．
Fig. 8: シナリオ 4 の実験結果- 29 -

サインの全属性の値を統一した場合(シナリオ 1)，全てのタイプのエージェント間で各サインの情報取得量の傾向が類似している．サイン 6 からサイン 9 において，情報取得量の差が大きい．これは，サイン 6 から
サイン 9 の施設情報サインでは，誘目度により情報取得するかを決定し，その後サインに対しての効用値によって情報取得量が変化する誘目度モデルの特徴を表している．
空港ターミナルの左右でサインの属性の値を変えた場合(シナリオ 2)，施設の左側に設置されたサイン 1，サイン 2，サイン 3，サイン 6，サイン 7，サイン 8 からの情報取得量はタイプ B のエージェントが多く，それ以外の右側に設置されたサインからの情報取得量はタイプ A のエージェントが多くなった．エージェント
は自身の誘目度が高いサインから情報を取得できていることが分かる．タイプ C とタイプ D のエージェント
は，空港ターミナルの左側奥に設置されたサインからの情報取得量にあまり差がなく，シナリオ 2 が意図している「エージェントタイプによる左右への引きつけ」に対応できていない．
属性の異なるサインを交互で設置した場合(シナリオ 3)，タイプ A，タイプ B，タイプ C，タイプ D のエージェントは自身の特性に合わせて交互に情報取得量が多くなった．タイプ A とタイプ B よりサインの属性の選好の差が大きいタイプ C とタイプ D の方が情報取得量の各サイン間の差が大きい．
空港ターミナルの手前と奥でサインの属性の値を変えた場合(シナリオ 4)，属性の傾向に従って，タイプ Cとタイプ A，タイプ B，タイプ D のエージェントで各サイン間の情報取得量の傾向が異なった．
エージェントの歩行経路を比較したところ，タイプC とタイプ D では通行している経路が違うことも分かった．サイン 5 が設置されている右側の通路でタイプC の場合のみ混雑が発生している．タイプ D のエージ
ェントは，情報を取得しやすいサインがこの通路の周りにないため，サインに引きつけられなかったことによる．このように同じサインの配置位置であっても，表現様式を工夫することで誘目度が変わり，エージェントの通過経路を変えることができる．

5

結論と今後の課題

本研究では，計画したサインシステムについて動的視点から事前に定量的に評価し，サインシステムの設計，実装時の意思決定の支援することができるように，サインの表現様式を考慮したシミュレーションシステ
ムを開発した．誘目度という指標を提案し，仮想的な空港ターミナルを想定し，モデルの有効性を評価するシナリオ分析を行った．誘目度の導入によりサインの表現様式を考慮できるようになり，歩行者自身の状況や特性に合った情報の取得を評価できるようになった．
また，目的地への快適な移動のためのサインという考え方だけではなく，混雑緩和や特定地点への誘導といった効果もあることが分かった．
今後の課題として，シミュレーション結果におけるマクロなシステムの特性を説明するためのエージェン
トの行動特性に関するミクロダイナミクス分析を行い，シミュレーション結果が生じた原因を特定し，仮説を生成することがある．また，空港とは異なるサインシステムを持つ大型施設において，このシステムを利用し，サインシステムの効果を検証することも挙げられる．今回のシナリオ分析では，仮想的な空港の旅客ターミナルを利用したが，空港はショッピングモールや博物館といった大型施設と比べると見通しがよく，サインの効果が出やすい可能性がある．環境モデルは，施設に応じたファイルの作成が必要であるため，ほかの大型施設のシミュレーションを行う際には，再度作成する必要がある．歩行者エージェントモデルとサインモデルについては，現在のモデルで対応できる．
今後の展開として，本研究によりモデルの有効性が確認されたので，実際の個別状況に対する評価を行うことがある．そのためには実際の個別状況において，本モデルで使用した歩行者エージェントの選択行動データを収集し，誘目度を与える各属性へのパラメータを推定することが必要となる．現在は具体的な選択行動データはないが，たとえば．IoT 技術や仮想的な状況を設定したゲーミングなどを用いることで計測が可能になると期待できる．

4.5 エージェントの行動パターンの網羅性検証
シナリオ分析で用いた 5000 エージェントが歩行者エージェントの行動パターンを網羅しているか確認す
る．表現様式に対する効用を一様分布([0,1])の乱数で設定したエージェントタイプを 5000 タイプ用意し，各タイプ 1000 エージェント発生させた．5000 タイプを50 タイプずつ 100 個のグループに分け，シナリオ 4 を用いてシミュレーション実験を行った．各グループの実験結果を分散分析したところ，グループ間での実験結果に有意差がみられなかった．
今回のシナリオ分析では一様分布の乱数で効用を設定した歩行者エージェントを 1000 エージェント用いた．
グループ間での有意差が見られなかったことから，今回のシナリオ分析では歩行者エージェントの行動パターンを網羅しているといえる．これにより，シナリオ分析から誘目度モデルはエージェントの特性に対応したサインの表現様式を表現できていることが確認できた．

- 30 -

参考文献
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5) Eriko Shimada, Shohei Yamane, Kotaro Ohori, Hiroaki
Yamada and Shingo Takahashi：Agent-based simulation forevaluating signage system in large public facility focusing on
information message and location arrangement，New Frontiersin Artificial Intelligence，pp.67-82，Springer(2018).
6) 国土交通省：公共交通機関の旅客施設に関する移動等円滑化整備ガイドライン(2013)7) 荒巻修司，細野直恒，三樹弘之：駅や空港における旅客の行動を反映した設計，沖テクニカルレビュー，第 199号，9，Vol.71，No.3(2004)
8) Isabelle Tournierab, Aurélie Dommesb and Viola Cavallob：
Review of safety and mobility issues among older pedestrians,
Accident Analysis & Prevention, vol 91, pp24-35 (2016).
9) Schrom-Feiertag Helmut, Stubenschrott Martin, Regal Georg,Schrammel Johann and Settgast Volker：Using Cognitive
Agent-based Simulation for the Evaluation of Indoor Wayfinding Systems, Proceedings of the 13th International Conference on Design & Decision Support Systems in Architecture and Urban Planning (2016).
10) Peter Michael Kielar and André Borrmann：Modeling pedestrians’ interest in locations: A concept to improve simulationsof pedestrian destination choice, Simulation Modelling Practice and Theory, vol.61, pp.47-62 (2016).

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