既存地下広場改善への行動観察，人流シミュレーション技術の応用
大西

道隆1・浜田朋之2・粕谷

1非会員

大阪ガス（株）

2非会員（株）日立製作所

3フェロー会員

太郎3

行動観察研究所
機械研究所

都市地下空間活用研究会

都市地下空間活用研究会大阪分科会が研究対象としているJR大阪駅近くの「阪神百貨店前地下広場」において，歩行者の安全性や快適性の向上を目的とした調査・分析を行った．同様の調査においてはこれまで，事前に検討した仮説をアンケート等のデータから検証する形が多かったが，大阪ガス行動観察研究所の独自の手法によって，実際に人の行動を観察し，人間工学や社会心理学等の科学的分析によって課題を明らかにし，空間の構造やデザインに関する改善案を抽出した．さらにこれら改善案による効果を定量的に評価するために，（株）日立製作所の人流シミュレーション技術を応用した．
平日夕方に広場で待ち合わせをする人が多く，通行の妨げとなることが課題の一つとして挙げられたが，待ち合わせ場所を新たに設置した場合の人の流れをシミュレーションし，異なる時間帯や待ち合わせ場所のパターンによって動線の交差割合がどの程度現状より改善するか検証を行った．

Key Words : 行動観察 サービスサイエンス

人間工学 心理学，人流シミュレーション

1. 背景と目的

本研究では，都市地下空間活用研究会大阪分科会が研究対象としているJR大阪駅近くの「阪神百貨店前地下広地下街・地下通路の交通結節点には，地下広場が計場」での調査を行った．図-1.1のとおりJR大阪駅南側で画・整備され，地下鉄道の利用者をはじめ多くの人が通

大阪市営地下鉄御堂筋線の南改札付近で，7つの路線の行し，また待ち合わせ場所としても利用されている．しかし既存地下広場では，動線が交錯し，利用者にとって駅が集積した交通結節点となっている．床面積は約82,000㎡であり，この周辺に訪れる人々の重要な歩行者利用しやすい空間になっているとは言い難く，改善すべネットワークになっている．7つの路線の1日の乗降客数

き課題が多い．

は240万人（平成19年都市交通年報より）で，研究対象
地下広場には1時間あたり2万人もの利用者が6方向から一方，サービスを科学的に分析し，サービスを改善或流入する世界でも珍しい地下広場である．

いは新しいサービスを開発するサービスサイエンスの取り組みが近年加速している．大阪ガス行動観察研究所に(2) 地下広場の概要

よるサービスサイエンスは，例えばイベント会場での人の行動を観察し人間工学や社会心理学等の科学的知見に対象の既存地下広場は，混雑がひどく，利用者にとっ基づき分析し，動線改善や売り上げアップにつなげるこて歩行しづらくストレスを感じる場所になっている．混とができる．（株）日立製作所による人流シミュレーシ

雑する理由としては，地下広場周辺に7つの駅が点在しョン技術では空間のレイアウトなどを元に，変容・複雑ており，核鉄道駅に乗り換える場合にこの地下広場を介化する人の流れを定量的に予測・適正化することができして目的方向へ向かうルートが，最短ルートであることる．

から，大阪駅周辺でも非常に多くの通行量のある空間になっている．

本研究では，これら2つの技術を用いて，既存地下広場の改善方法を検討し，検証を行うものとする．
(1) 研究対象とする地下広場
1サービスサイエンスで扱うデータをここではサービスデータと呼ぶ．サービスデータは，顧客が家庭で商品をどう使っているか，イベント会場でどう行動しているか，従業員がオフィスや現場でどう作業しているかなど人間の行動に起因するデータである．本節ではサービスサイエンスの方法論を構成する三つのステップについて述べる．
a) サービスデータの収集サービスを根本から見直すためには，サービスの現場を徹底的に観察しなければならない3)．観察手法は人の動線，動作などを人間工学の専門知識をもとに解析する技術である．観察手法は心理学やエスノグラフィー（民族誌学）の専門知識をもとにしたインタビュー手法と組

図-1.1 対象とする地下広場み合わせて用いることが多い．従来のアンケート手法は

2 大阪ガスによるサービスサイエンスの概要と手法

人の顕在化したニーズや問題点を調査するものであるのに比べ，この観察手法では人の潜在的なニーズや問題点を発見できることが特徴である．例えば米国先進ＩＴ企

サービスサイエンスはこれまで勘と経験を頼りにして業のＩＢＭ，マイクロソフト，インテルではエスノグラ

きたサービスという分野に科学的手法を導入し，生産性ファー（民族誌学者)や文化人類学者を採用し，オフィを上げ，イノベーションを促進するためのものである．

スや生活場面での顧客の観察調査とインタビュー調査を

サービスサイエンスは発展途上の学際的領域であり，そ行い，全く新しいＩＴ機器やサービスの開発を行っていの定義や方法論はまだ確立されていない．大阪ガスではる．
そこで，人間工学手法を導入してサービスデータを収実用的な見地から独自の方法論を構築し，サービスサイ
1)集することを考えた．すなわち人間工学専門家がサービ

エンスに取り組みはじめた ．

スの現場に出て，観察手法とインタビュー手法を組み合わせ，映像，音声，メモなどのサービスデータを収集す(1) サービスサイエンスとはる手法である．

日本やアメリカでサービス業の就業者数や国内総生産b) サービスデータの分析に占めるサービス業の比率は伸びている．このようにサービスの重要性が高まるにもかかわらず，サービス業でサービスデータの分析は，１)ファインディング（発は製造業における生産性向上のような科学的な取り組み見）の抽出，２）定性的な仮説の抽出，３）定量分析にはされてこなかった．サービスが「無形，保存できない， よる仮説の検証，の順で行う．本研究では３に当たる部作られると同時に使われる2)」という特質を持っている分で人流シミュレーション技術を応用している．

ため，これまで情報として捕らえることがあまりされてc) サービスの改善
サービスデータの収集，分析のあと，三番目のステッこなかったのが理由のひとつである．
サービスサイエンスは2002年，米ＩＢＭアルマデン研究所が提唱したもので，本来は，Service Sciences, Man-プとしてサービスを改善するソリューションを提供する．

agement and Engineering，略してサービスサイエンスと呼合，イベントノウハウデータベースを開発し，イベントばれる．サービスサイエンスは「これまで勘と経験を頼担当者間でノウハウを共有する仕組みを構築する場合がりにしてきたサービスという分野に科学的手法を導入しある．

イベント会場での展示方法などのノウハウを抽出した場生産性を上げ，イノベーションを促進する学際的な学問領域」といわれている．サービスサイエンスのポイント

3. 行動観察による調査結果は以下の二つといえる．
－サービスに科学的手法を導入し改善すること

本章では，「阪神百貨店前地下広場」における行動観－多様な分野の専門家で推進する学際的分野であること

察調査結果を紹介する．調査の概要は以下のとおり．

(2) 方法論

実施日時：2010年3月9日(火) 8:00～19:00
2調査員：計5名
調査方法：非参与観察，データ記録はメモ帳を使用
5名の配置については特に定めず，空間全体を各調査員が観察する形で調査を行った．

2人

特に人同士がすれ違う様子や，待ち合わせを行う人

4人の様子，広場の設備に対して人が取る行動，などについ

3人

1人

4人

3人

2人

3人

4人てデータを取得した．

2人

3人

行動データを分析することにより，約70個のファイン6人

ディングを抽出した．ファインディングは大きく以下の3つの大分類，そして8つの小分類に分けられる．

4人
6人
25人

【大分類】通行量が多く混雑

2人－ 広場全体の交通量が多い－ 場所によって交通量の偏りが見られる【大分類】個々人の対応によるリスク－ 多数派の流れを形成する－ 社会的弱者へ厳しい環境

図-2.1 夕方における待ち合わせの様子－ 電子機器使用によるリスク（待ち合わせ場所と人数を記載）－ 手押しカート等使用によるリスク
通行量の多いところで待ち合わせを行う理由としては，【大分類】サインが分かりにくい－ 全体地図が分かりにくい

広場にランドマークとなるような施設がないため，柱に－ 補助サインが分かりにくい寄り添って立つものと考えられる．そこで，広場内に新たに待ち合わせ場所を別途設けることによって広場の通これら小分類のうち，「場所によって交通量の偏りが行が改善される可能性がある．次章では人流シミュレー見られる」に関して，待ち合わせによる混雑について紹ション技術を用いて，この仮説について検証を行う．

介する．

4. 人流シミュレーションの概要と手法

都市地下空間活用研究会大阪分科会が同日に行った調査によると、本調査対象広場の交通量は朝が最も多く，(1) 人流シミュレーション開発の背景

調査日に広場への出入り口にあたる計7地点で交通量を測定した結果，朝が5869人，昼が3066人，夕方が4276人

街づくりや地域開発により新たなビルや設備が建設さとなった．但しそれぞれ5分間の測定結果で双方向の交れると，地下空間も含めたその周辺地域の人の流れが大通量を合算した値である．

きく変容することが考えられる．また，近年ではひとつ一方，歩行者同士で肩などがぶつかるシーンは，朝はのビルや地域にオフィスや居住設備，商業設備など複数ほとんど見られず，夕方には頻繁に見られた．図-2.1への機能が集約された複合空間が数多く形成されつつある．

示すように，待ち合わせを行う人によって通行できる領

このような複合空間では，単純に目的地へ向かう移動行域が狭くなっているため，肩などがぶつかるシーンが増動だけではなく，商店街を散策する回遊行動，イベントえているものと考えられる．通行人は待ち合わせの人になどへの滞留行動などさまざまな人の流れが発生する．

当たらないよう通行するが，壁や柱よりも，人に対してこのように変容・複雑化する人の流れを定量的に予はより距離を保って通行する．これは社会心理学におけ測・適正化することで，快適性や収益性の向上を図り，る知見の一つである，「パーソナルスペース」が要因と空間の更なる価値向上を図ることが期待できる．このよなっている可能性がある．人は相手との親密度合いにような背景のもと，（株）日立製作所では人流シミュレーって間に取る距離が決まるが，相手が全く知らない人のション技術の開発を進めてきた5)6)．

場合，その距離は長くなる傾向にある4)．このため，待ち合わせの人を避けて通行するスペースが非常に限られ(2) 計算アルゴリズムたものとなり，肩がぶつかるなどの問題が発生する．

本シミュレーション技術では，複雑で多様な人の動きを再現するため，セルオートマトンと呼ばれる計算モデ
ルを用いている．セルオートマトンは，図-4.1に示すよ3

うに格子状に区切られたセルの状態をその周囲のセルのされた．そこで，待合せ場所を広場の中央に設けた場合状態に応じて変化させることで群集の動きを再現する．と，広場の中で比較的人通りの少ない南寄りと北寄りの具体的には，セルに人がいる／いないという状態を割り部分に設けた場合の効果を検証した．

当てて，あるセルにいる人が次にどちらに移動するかを(2) シミュレーションによる動線分布の再現

周囲のセルの状態と人の行動特性に基づく状態遷移規則によって決定する．このように人の行動を単純化するこ改善効果を検証するに際して，まずシミュレーションとで，数万人規模の群衆行動を短時間で計算可能としてによる広場の動線の再現性を検証した．図-5.1は，シミいる．

ュレーションによって再現した動線密度の分布と実際の動線密度の分布を比較したものである．ここで，動線密単純な近傍則テーブル
ａ00000･･

ｂ00000･･

ｃ00001･･

ｄ00110･･

ｅ01010･･

ａ'00010･･

度とは広場内の各領域を一定時間内に通過した人の人数

大規模複雑系の挙動を再現を表すものである．
ｅｄａｅｂｄｃａ’ｂ

シミュレーションでは，広場の出入り口毎の通行量調・・・

査に基づいて流入量と目的地の配分を設定した．また，

ｃ

実測値は歩行者のサンプル追跡調査によって得られた軌セルの状態遷移跡をもとに推定したものである．
シミュレーション結果と実測値では，細かな分布に相セルの状態で人の有無を表現し、数万人規模の人間行動解析に応用
人の行動心理に違が見られるものの，ＪＲ方面（図の左上），阪急方面基く近傍則（同右上），東梅田方面（同右下）の付近の動線密度が高くなっていること，南方面（同左下）が空いていること，ＪＲ方面と東梅田方面を結ぶ斜めの動線が幾筋か見られることなどの傾向はほぼ一致している．

図-4.1 人流シミュレーションの計算モデル(3) シミュレーションの入力と出力

朝

昼

夜

人流シミュレーションでは，まず通路や壁，階段などの空間レイアウトを設定し，そこに案内サインなどの誘導情報，店舗やイベントなど人を引き寄せるアトラクタなどを配置していく．このような形で設定された空間に流入量として指定した群集が流れ込んだ時の人の流れをシミュレーションによって再現する．
再現された人の流れは，直観的なアニメーションとして，あるいは空間の各領域における混雑度や，人と人との交差頻度を示す動線交差度などの数値指標で評価する．
人流シミュレーションでは，開発対象地域に予想される人の流れや，様々な改善案に対する人の流れの変容をこれらの指標をもとに定量的に比較評価することで，動線動線密度の高い上位１０％領域を阻害することのない空間レイアウトや，収益性を最大上位３０％領域

図-5.1 動線分布の再現結果(上段)と実測(下段)化する店舗配置などを検討することができる．
(2) 待合せ場所の集約による効果
待合せ場所を広場の中央に設置した場合と南北２箇所

5. 人流シミュレーションによる分析結果に設置した場合の効果について検証した．ここでは，改善効果の指標として動線交差の最大値と動線交差率を用いることとした．動線交差とは，図-5.2に示すようにシ(1) シミュレーションによる改善検討
行動観察の手法によって見出された課題をもとに抽出

ミュレーションにおいて人が異なる方向から一つのセルした改善案の中で，特に待合せ場所の問題に対する改善に同時に移動しようとする状態を表し，動線交差の最大効果を人流シミュレーションを用いて検証した．観察結値は個々のセルにおいて発生した動線交差の回数の最大果では，待合せをする人が広場に広く分散することが通値であり，動線交差率とは動線交差の回数の総和を流入行の妨げとなっており，待合せ場所を新たに設けて人を量で割って正規化したものである．このような交差が多集約することにより，歩きやすさを改善することが検討発することは，歩行者同士の衝突の危険が増し，歩きづ
4らい状況であることを示す．

現状

中央に設置

南北に設置

81190.98

0.95

1.00

図-5.3にシミュレーション結果を示す．広場中央に待合せ場所を設置した場合は，朝昼夜のいずれのケースに動線密度おいても現状より動線交差率が下がっており，動線交差の最大値も昼のケースを除いて下がっている．これに対して，南北に待合せ場所を設置した場合は，現状と同等かやや悪化している．

動線交差分布

動線密度の分布を見ると，広場の中央に待合せ場所を設置した場合は，ＪＲ方面と東梅田方面を結ぶ斜めの動線が分散されることで，東梅田方面付近の混雑が緩和さ

動線交差最大値
動線交差率れている．これに対して，南北に設置した場合はこのよ
うな効果は得られず，逆に阪急方面付近の空間が狭くなることでこの付近の混雑が悪化していると考えられる．
但し，いずれの場合も差は僅少であり，抜本的な改善の(b) 昼の時間帯

ためには，広場に流入する人の数を減らすなどの対策が

現状

中央に設置

南北に設置

1615171.33

1.29

1.39

必要と思われる．
動線密度

動線交差
分布

図-5.2 シミュレーションにおける動線交差の例
現状

中央に設置

南北に設置

動線交差
最大値
動線交差
率

動線密度(c) 夜の時間帯
図-5.3 待合せ場所の設置位置による動線の変化
動線交差
分布

6. まとめ
動線交差
最大値
動線交差
率

262227

1.71

1.68

1.71

本研究では，大阪ガス（株）の行動観察手法，及び（株） 日立製作所の人流シミュレーション技術を用いて，既存地下広場の改善方法を検討し，検証を行った．
JR大阪駅近辺の調査対象広場において行動観察調査を実(a) 朝の時間帯施した結果，夕方に広場で待ち合わせをすることによって，通行できる領域が狭くなり歩行しづらくなることが分かった．人流シミュレーションによって待ち合わせをする人が新たな待ち合わせ場所へ移動した場合に広場の通行がどのように変化するか検証を行い，広場中央付近に待ち合わせ場所を設置した場合，歩行者の動線が交差する割合が減少し，通行の危険性が低くなることが分かった．
謝辞：本研究においてご指導いただきました，大阪工業大学 リエゾンセンター長：村橋正武教授に，この場を5お借りしましてお礼申し上げます．また，本研究におい

3)てご指導いただきました，都市地下空間活用研究会大阪
4)分科会会員の皆様にも，この場をお借りしましてお礼申し上げます．

5)

参考文献
1)

2)

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