人流情報の比較可視化の一手法
福手亜弥（指導教員：伊藤貴之）

1. 概要ている．
スペクトラルクラスタリングのアルゴリズムを以下に示

時々刻々と変化する人の流れを人流といい，ある場所における人々の歩いた動線や，その動線数を表す流量を人流情報す（図 1 参照）．という．これらの人流情報は都市開発・広告注目指標・施設

1.

ラプラス固有写像を用いて，各要素を k 次元空間の特徴空間に写像する．

運営の効率化など多方面に利用できる可能性を秘めている．
近年，商業利用を目的として人物追跡や人流シミュレーショ

2.

特徴空間内で k-means 法を実行する．

ンの研究が盛んに行われており，さまざまな場所に設置されk-means 法を実行する前にラプラス固有写像を適用するこたカメラから長期間の人流情報を正確に取得し，蓄積することで，要素が適切に分離されるような特徴空間を得られるたとが可能になってきた．しかし，人流情報を取得・蓄積する

め，2.で実行する k-means 法の結果が初期値に依存しにくくだけではなく，その分析によって将来のために知見を得るこなる．とが商業の観点からも重要である．さまざまなデータに対する分析の中でも，蓄積されてきた長期間にわたる人流データの分析において，時期ごとの人流の違いを比較することで，人流に関する興味深い知見の発見が期待される．そこで本研
究では同一場所における異なる時期の人流情報の比較のための可視化手法を提案する．

2. 既存研究
本章では人流情報の可視化における関連研究を紹介する．
既存の可視化手法は，短期間に蓄積されたデータを対象とし

図 1：スペクトラルクラスタリングの流れて可視化するものと，長期間にわたって蓄積されたデータをスペクトラルクラスタリングを用いて，すべての比較デー対象として可視化するものに大別される．短期間データを可タを統合したデータに対してクラスタリングを実行し，動線視化する代表的な研究として薮下らによる研究[1]があげらを主要な経路に分類する．

れる．この研究は，蓄積された経路情報から経路を近似・量3.2 ThemeRiver による流量可視化

子化し，類似経路を要約して表現しており，一つの画面で経先のクラスタリング結果を用いて，比較データそれぞれに路とその流量をまとめて可視化している．一方，長期間のデ対し，各クラスタの時間別動線数を計算する．それをもとに，ータを可視化する手法として，大西らによる研究[2]があげら

ThemeRiver[4]を用いて，比較データそれぞれの各クラスタのれる．この研究は，最尤推定によって特定方向の動線数がど時間別流量を可視化する．のように変化しているかをモデル化・グラフ表示することで，ThemeRiver とは，要素数の時間的推移を川の流れのように異なる期間や場所の動線がどのように変化しているかを比提示する可視化手法で，各要素を色で，各要素の値の大きさ較し，効率よく動線の増減を可視化している．

を垂直方向の幅で，横軸で時間を表現し，複数の要素の時系3. 人流情報の可視化

列変化を積み重ねて表示する．この手法は，値の大きさが塗本手法では，同一場所における時系列順に並べられた，人り分けの幅に対応しているため，どの要素が大きく変化して物座標値の変化のデータ全般を対象とする．それらのデータいるかをユーザは一目で知ることができる．新聞のトピックの中で比較したい時期のデータを主要経路ごとに分類し，全数の時間的変化を ThemeRiver で表示した例を図 2 に示す．

体の流量とともに各経路の流量を可視化する．

図 2 は新聞のトピックを色で表し，トピック数を垂直方向の幅で表現しており，複数のトピックの時間推移の同時把握を3.1 主要経路への分類容易にしている．

経路ごとの流量がどうなっているかを知るためには，比較したい時期の人流データ（以下，比較データ）の各動線がどの経路に属しているかを知る必要がある．そこで，動線のクラスタリングを行う．
クラスタリング手法としては非階層型クラスタリング手法である k-means 法が広く用いられている．しかし，k-means法にはクラスタリング結果が初期値に依存するという欠点が存在する．そこで本研究では，この欠点を克服したスペクトラルクラスタリング[3]を用いる．スペクトラルクラスタリ

図 2：ThemeRiver を用いた表示例（文献[4]より転載）

ングは先の k-means 法を実行する前にラプラス固有写像を適本手法では，ThemeRiver における色を各クラスタに，垂直用するクラスタリング手法である．ラプラス固有写像とは次方向の幅を各クラスタの流量にあてることで，全体の流量変元削減法の一種であり，高次元空間におけるデータの類似度化とクラスタごとの流量変化を可視化できる．このようにしが低次元空間に写像した後にも反映されるように設計されて比較データごとに ThemeRiver を生成し，見比べやすいよ83

うに縦に配置する．

クが一気に過ぎ去る傾向にあることがわかる．一般客の多い

4．実験

日曜日は客層が様々であるため時間にばらつきがあるのに東京都の秋葉原にある複合施設のエレベータ付近に設置

対し，オフィスワーカーが多い平日は会社帰りといったようしたステレオカメラら取得した人流情報を本手法に適用しな決まった時間に訪れることが多いため，このような現象がた事例を紹介する．本事例において，月曜日の 17～23 時と起こると考えられる．

日曜日の 17～23 時の二つの異なる時間のデータを比較した．

以上のように，動線のクラスタ分布(図 4)と各クラスタの流

図 3 に画像の取得場所の再現図を示す．左にみえる赤い四量変化(図 5)を複合的に比較することで，ある一時期のデータ

角でかこまれたエスカレータは 2 階から 3 階へと上がるエスからは知ることができなかった新たな知見が得られること

カレータとなっており，右側にみえる青い四角で囲まれたエがわかる．

スカレータは 3 階から 4 階へあがるエスカレータである．図
4 は取得データに対してクラスタ数 4 でクラスタリングを実行し，動線をエスカレータ付近の主な 4 つの経路に分類したものである．黄色の経路は 2 階から 4 階へあがる人の経路，
青と緑は 2 階から 3 階へと上がってきた人の経路，赤はエスカレータ付近でうろうろしている人の経路を表している．

図 3：取得データ場所の風景

図 5：流量比較（上:月曜日，下:日曜日）

5．まとめ
本研究では，同一場所における異なる時期の人流情報を比較するための可視化手法を提案した．この比較により，一つの人流情報だけでは得られなかった，特定の時間帯のみに頻出する人流や，特異な人流の発見や分析が容易になると考えられる．
図 4：4 つの主要経路に分類した結果よりユーザに対応した人流比較を実現するために，今後の続いて，月曜日と日曜日の流量変化を ThemeRiver による課題として以下の点があげられる．

可視化結果(図 5)によって比較する．図 5 の横軸は時間，縦軸・スケッチによる経路抽出は人数を表しており，それぞれの色が図 4 の動線の色の人数・主要経路に該当する動線のサンプリング表示に対応している．また，(上)は月曜日，図 5(下)は日曜日の流・移動方向の表示量変化に関する可視化結果である．二つの ThemeRiver を見

6．謝辞

比べると，月曜日に比べて日曜日の可視化結果の幅が大きく

産業技術総合研究所大西正輝氏，NTTサイバースペース研究所なっていることから，全体的にみると日曜日の利用者の数が薮下浩子氏には細部にわたるご指導をいただきました．ここに多いと結論付けることができる．しかし，図 5 の(1)の矢印が感謝致します．

指す黄色の経路の流量を見ると，日曜日よりも月曜日のほう

参 考 文 献が全体をとおして多いことがわかる．これより，4 階は休日

[1] 薮下，伊藤，経路情報の要約と可視化の一手法，芸術科学学会論文誌，Vol. 10, No. 3, pp. 167-178, 2011.
[2] 大西，依田，大型複合施設における長期間にわたる人流
比 較 と 可 視 化 手 法 , 電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌 (D)vol.J93-D, no.4, pp.486-493,April 2010.
[3] A. Ng, M. Jordan, and Y. Weiss, On spectral clustering:
Analysis and an algorithm, NIPS, pp. 849-856, 2001.
[4] Susan, Beth, Lucy, ThemeRiver: VisualizingTheme
Changes over Time, Freshwater Biology Vol. 46, Issue 6, pp.
807-819, June 2001.の日曜日よりも平日の月曜日に利用される場所であることが推察される．これは本施設の 4 階より上のフロアには平日に利用されるオフィスがある事実とも一致している．また，
図 5 の黒色の四角で囲われた 18～20 時の部分を見ると，日曜日は比較的ゆるやかな流量変化をしているのに対して，月曜日は流量の変動が大きい．これより，月曜日は流量のピー

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