Itoh Laboratory,
Ochanomizu University

お茶大伊藤研における人流可視化の取り組み
伊藤貴之
お茶の水女子大学
スマートIoT推進フォーラム テストベッド分科会
2022年12月25日

講演者の経歴
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Ochanomizu University• 1992年 早稲田大学大学院理工学研究科修士課程修了
日本アイ・ビー・エム（株）入社・東京基礎研究所配属– 1997年 博士（工学）– 2000年 米国カーネギーメロン大学客員研究員 (半年間)– 2003年 京都大学情報学研究科COE研究員 (2年間)• 2005年 日本アイ・ビー・エム（株）退職
お茶の水女子大学 助教授（准教授）– 2011年 同大学教授– 2019年 同大学文理融合AI・データサイエンスセンター長兼任– 2022年 同大学ジェンダード・イノベーション研究所研究員兼任
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可視化の研究をしてきました
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階層データ可視化(2004 IEEE TVCG, 2006 IEEE CG&A)

ネットワークデータ可視化(2015 IEEE CG&A, 2020 IEEE TVCG)

多次元データ可視化(2017 JVLC, 2022 JOV)
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可視化の適用事例：お茶大伊藤研の場合
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流体

生命情報

音楽

購買情報

人流

ライフログ（写真）人間関係

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今日の話題は…人流Itoh Laboratory,
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歩行者の流れを知りたい
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例1：スクランブル交差点で多くの人が向かう人にどの広告が眼に入るかを知りたい

例2：駅や空港で利用者が交差せずにスムーズに人が流れているかを知りたい5

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課題1: 歩行経路を要約する

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歩行者の動きを要約する
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あまりにも多種多様な人の流れどこからどこに行く人が全体的に多いの？

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お茶大における歩行者の動きを追跡する
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Ochanomizu University• 高いフロアから中庭を30分撮影 → コンピュータで人物追跡
学食の入り口
ゴミ箱

自販機

中庭

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お茶大における歩行者の動きを要約する
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自販機に寄る
人が少ない（ここでいいの？）学食の入り口自販機

学食の入り口これでは狭い？

ゴミ箱

講義棟へ
これでは人数を把握しにくいので…

色や太さで歩行者数を示してみる
9歩行経路要約のための処理手順
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STEP 1: 経路の量子化

STEP 3:束線分の連結

STEP 2: 経路の併合（束化）10抜き打ち避難訓練における人の流れ
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Ochanomizu University• 2008年にアメリカの学会で公表されたデータ• 架空の爆弾宣言 → 4ヶ所の出口から80人が避難
青：出口

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抜き打ち避難訓練における人の流れ
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Ochanomizu University• 色と太さで人数を表せば、問題点が浮き彫りに右往左往してしまう

混雑した道を選択してしまう

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課題2: 時間変化を観察する

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歩行者の時間別分布を観察する
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いつどこへ行く人が多い？

特徴的な日時に何が発生しているか？

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歩行者の時間別分布を観察する
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Ochanomizu University• 歩行経路の時間別分布• 歩行速度の時間別分布15

東京の商用ビルでの長期間撮影から
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エスカレータの前にて2階から3階へ3階から4階へ

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歩行経路を5つのクラスタに分類
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2階から4階へ

3階から4階へ

2 to 32 to 4

3階から4階へ

2階から3階へ

3 to 4

2階から3階へ17

長期間にわたって歩行者数を集計する
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2010年11月～2011年4月の毎週金曜日について

2 to 32 to 43 to 4

国民の祝日

東日本大震災

東日本大震災の翌週
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長期間にわたって歩行者数を集計する
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3階には通常の人数

4階には少なめの人数

休日：3階（レストラン）には通常の人数

3階には少なめの人数

4階には通常の人数

震災翌週：4階（オフィス）には通常の人数
19歩行者の時間別分布を観察する
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Ochanomizu University• 歩行経路の時間別分布• 歩行速度の時間別分布20歩行速度の空間/時間分布表示
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歩行状態の分類

赤
遅

黄緑

青
速

歩行速度の空間分布

歩行速度の時間分布• 各地点での該当人数を8方向のオブグラフで表示• 静止人数を数字と八角形の色の濃さで表示• 各地点での該当人数を積み上げ折れ線グラフで表示

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ポスター発表会場での適用事例
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Ochanomizu University•••

2017年にポスター発表会場で取得した5時間の人流1時間に8人が発表、5セッション実施、参加者は40人
5時間の人流データを全てを保存したファイルと1時間ずつ分割したファイルをそれぞれ可視化
CameraPoster

ポスター会場マップ22

実行例(1) 5時間のデータから

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壁(ポスター)
静止人数
少ない

静止人数多い壁(ポスター)••

ポスター周辺は静止人数が多い
ポスター位置によって滞在人数が異なる•

約60分おきに人数が大きく減少＝ポスターセッションの区切れ目の時間

23実行例(2) 1時間のデータから

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歩行状態の分類
1時間目

赤 黄
遅

5時間目

1時間目を選択緑青速•中央部の移動のパターンが異なる•約6分ごとに大きく移動する→説明が約6分で終了する？

4時間目を選択24

実行例(3) 1時間のデータから

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どちらも1時間目を選択

30〜90秒間静止した人の数(通路部分に人が多い)

570秒以上静止した人の数(片側のポスター付近に人が多い)
立ち止まって長時間活発に議論していたポスターの位置である可能性が高い
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課題3: 近接人物に着目する

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公共スペースでの感染の原因究明
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思わぬ近接が誰との間に発生しているか思わぬ近接がいつどこで発生しやすいか

27開発した可視化システム
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近接者の歩行経路

近接者ネットワーク

時間別の歩行者数

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サッカースタジアムでの計測データ
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Ochanomizu University• 計測場所• サッカースタジアムのコンコースの一部• 14m × 19mの空間• 計測時期• 感染者数が増加傾向にあった時期• 詳細情報• 開始前から終了後の約6時間• 1万人を超える歩行者情報を取得

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近接者ネットワークの例
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Ochanomizu University• 近接の多くは試合前の時間帯に集中60秒以上近接していた歩行者のネットワーク

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近接者ネットワークからの経路抽出
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Ochanomizu University• 近接の発生した2クラスタの経路
試合前の時間帯に発生した
特徴的なクラスタとその歩行経路

ノード①とノード②の接近で2グループが接続• 集団間のの接近が意図せずに起きている• 感染経路不明の感染につながる危険性がある

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近接者ネットワークからの経路抽出
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Ochanomizu University• 5人以上を含む全てのクラスタの歩行経路• 近接が発生しやすい場所が2箇所存在• 全て試合開始前の時間帯• 座ることが可能な空間32まとめ・議論
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Ochanomizu University• 人流可視化に関する3つの課題– 歩行経路を要約する– 時間変化を観察する– 近接人物に着目する• 議論– 可視化結果の中には「自明な知見」が含まれている• 例1: ポスターセッションでの60分おきの人の流れ• 例2: 座りやすい場所での近接の発生– たとえ自明な知見であっても「実際に起こっているのか」「どの程度起こっているのか」を確認することに意義がある

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可視化について詳しく学ぶなら…
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意思決定を助ける 情報可視化技術- ビッグデータ・機械学習・VR/ARへの応用 1. 情報可視化の定義・歴史・展開
2. データ構造と情報可視化手法
3. 情報可視化の操作と評価
4. 視覚特性から考える情報可視化デザイン
5. 情報可視化の適用事例
6. ビッグデータと情報可視化
7. 機械学習と情報可視化
8. VR/ARと情報可視化
9. 情報可視化の研究開発の展望

第3版増刷！
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