歩行者シミュレーションと画像 AI 分析を活用した歩行空間評価
エンジニアリング本部 都市環境計画部 社会マネジメントユニット

山本 遼
田村 紳

１. 背景

対象の空間がどれだけ達成できているかを定量的に我が国において、将来少子高齢化を背景に、人評価して検証する方法が確立されていない点である。

口が拡散的に減少していくことが予想される。市街地

二つ目に 、評価のために必要な歩行者の属性や移の衰退やコミュニティ活動の弱体化、都市生活の質動方向等のデータを入手しようとしても、従来の調査の低下といった問題が生じるのではないかとの懸念

員による手動計測では時間と労力がかかり、現状のを多くの自治体が共通して抱いている。この課題解分析に十分な量・質を満たしたデータを確保できな決に向けて国は、居住・都市機能を集約するコンパい点が挙げられる。長期的な取り組みを検討・実施

クトシティ政策や、ICT や IoT 技術を用いて社会インするためには、空間内の歩行者の実態をできる限りフラを最適化するスマートシティ構想を進めている。

正確に反映したデータの蓄積、さらに数値的根拠にこのような都市再生政策の一環として、街の中に基づいた計画・設計のための検証と評価が必須とな人が集まり、にぎわいをもったウォーカブルな空間づる。

くりを目指す取り組みが多く見られるようになった。
「ウォーカブル(walkable)」とは直訳すれば「歩きやすい、歩行可能な」という意味であるが、都市計画の分野においてはより広い意味で用いられている。国土交通省によると「にぎわいのある歩きたくなるような魅力ある空間」と定義づけている 1)。また、姜らはウォーカビリティとは「良好な地域コミュニティが形成されている、車を使わない、環境にやさしい、身体面・精神
図 1 ウォーカブルな空間のイメージ 1)面にも健康なライフスタイルが送れるといった歩く行為を促進する生活環境全般を含む概念である」2)と述

そこで本稿では、歩行者の行動を表現することでべている。
こうした広義の意味をもつウォーカブルな空間づくりを目指すにあたって、二つの課題が存在する。一つ目に、「ウォーカブル」という抽象的なコンセプトを空間を評価する技術として歩行者シミュレーションを、また現状の歩行者情報を低コスト・高精度に取得する技術として AI カメラによる人流計測技術を紹介する。

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２. AI カメラによる人流計測

入退室管理

２．１ AI カメラとは公衆トイレのような出入口が一つしかないような

本稿において AI カメラとは、カメラにより撮影して施設を想定し、入出時・退出時の撮影データから得た情報をもとに AI アルゴリズムによる推論結果を滞在時刻に関する時間情報についてログをとるこ出力するデバイスの総称を指す。とができる。
属性識別

従来、主流であったのは取得データをサーバー上に送り、そこで処理するクラウドコンピューティングに人の動きを撮影し、その人がどのような属性(性より解析処理をする方法である。しかし最近は、端末別・年齢)を持つのかを推定する技術である。エッ側に AI を搭載した装置を内蔵して取得データを処ジコンピューティングを用い、画像そのものではな理し、解析後のデータのみをサーバーに送信する

く、端末で解析した結果データのみを送信し、プラエッジコンピューティングという手法が注目を集めてイバシー上の問題の解決を図っている。

いる。エッジコンピューティングにはプライバシー保

滞在時間割り出し

護や、導入ハードルとコストの低下の面でメリットがあある特定の場所の撮影映像からある人が特定の領域にどのくらい存在しているかを計測する技るとされている 3)。

術である。ベンチの平均滞在時間や行列待ち時間を算出することができる。

２．２ AI カメラによるデータ収集技術
当社では Intel 社製のエッジコンピューティング向
け AI 開発ツール OpenVino を用いて AI による動画

これらの技術を用いて、施設内において「いつ・ど解析技術の検討を行った。以下、特に空間づくりののような人が・どこからどこへ移動したか」に関する情現場における歩行者データ蓄積に役立てられる技報の収集、利用実態分析データの蓄積を目指して術を紹介する。

いる。これらのデータに基づいて「にぎわいのある居人流計測
AI カメラで撮影すると、人物ごとに ID を付与し、移動履歴を追跡することができる。この移動履歴を心地のいい空間づくり」に向けてより効果的な施策に繋げることが可能となる。

もとに、左から右、上から下など移動方向別の通過人数をリアルタイムに計測することも可能である。

図 3 AI カメラによるデータ蓄積とその活用図 2 AI カメラによる人流計測の様子

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３. 歩行者シミュレーション

歩行者については、歩行速度や目的地などを当社では、マルチエージェントシステム（以下、歩行者ごとに設定が可能である。そのため、現地MAS）を用いた歩行者シミュレーションによる流動予調査や、AI カメラから得られる人流データを用いる測、その結果を用いた交通計画検討などを行っていことで、特定の日時と時刻、状況に応じた歩行者る。

設定が可能となる。

本章では MAS シミュレーションによる空間と歩行

このように空間と歩行者、それぞれの条件を忠者行動のモデル化、またシミュレーションから得られ実にモデル化することにより、様々な状況についる空間の評価指標について紹介する。てシミュレーション上で再現することができる。

３．１ 空間・歩行者のモデル化
シミュレーションするにあたって、まずは実空間をモデル化する必要がある。
空間には壁などの障害物だけでなく、階段や改札など、歩行者行動を複雑に変化させる構成要素が多数存在する。このような要素も、移動方向の選択確率や歩行速度の変化などを調整することで表現できる。

図 5 歩行者情報の取得とモデル化

図 4 歩行空間のモデル化

3/6歩行者シミュレーションを実行して得られる結果を３．２ シミュレーションによる可視化と定量的評価
MAS とは、周囲の環境を認識し、一定のルールに基づいて反応し変化するエージェントを複数用いる

図 7 に示す。この実験では、電車降車後、階段や改札に人が押し寄せて滞留する様子がみられた。
さらにここから、シミュレーション結果より得られることで、エージェント同士が影響を与え合う複雑な現象を表現することができるシミュレーションシステムで定量的評価例を示す。
図 8 から図 11 は空間をメッシュに区切って評価ある。
これにより何時、どの辺りに滞留が発生しているかしたものである。例えば、滞留人数（歩行速度が 0 になどを可視化することができる。また、移動データをなった人数、図 8）と、最大密度（図 9）をみると 2 階

もとに結果を数値化することで定量的な評価が可能の階段入口で滞留が発生していることがわかる。また、となる。

通過人数（図 10）をみると、東階段付近で通過人数

ここで本稿では、空間の歩きやすさを評価する実が多い箇所が確認できる。これを、乗車するか、降車験として、以下のような条件で歩行者シミュレーションするかで分解して見てみると、乗車・降車ともに通行を行った。

人数が多いことから、それぞれの歩行者の交錯が発
表 1 検証条件

空間生しているといえる（図 11）。

駅構内を想定1 階：改札口（改札 11 機）
2 階：のりば
1 階と 2 階の接続
東階段、西階段、エレベーター（1 機）

歩行者 歩行速度：
通常 1.0ｍ/ｓ、階段部 0.5ｍ/ｓ

図 6 検証モデル（駅構内）

降車する歩行者：400 人
開始 0 秒 ：電車 A より 200 人が降車
開始 45 秒 ：電車 B より 200 人が降車降車位置から近い階段・改札を利用
エレベーター利用者は計 20 人
乗車する歩行者
5 人/ｓで発生し、発生位置から近い改札を通過

図 7 歩行者シミュレーションの様子（46 秒経過）

通過した改札から近い階段を利用し2F へ移動し、電車 A に乗車
使用ソフト

SimTread2020（エーアンドエー株式会社）

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他にも、メッシュではなく、指定した任意領域について分析したり（図 12）、歩行者別の移動距離（図13）や移動時間（図 14）という数値にして分析したりする手法もある。
このように歩きやすさを定量的に評価することで、歩行者が不便、不快に感じる箇所の可視化と分析が
図 8 滞留人数可能となり、科学的根拠に基づいた空間の計画・設計を支援できる。

図 9 最大密度

図 12 1 階の時刻別歩行者数

図 10 通過人数

図 13 歩行者別移動距離分布

図 11 通過人数（乗車・降車別）

図 14 歩行者別移動時間分布5/6

４. まとめ
本稿では、歩行者シミュレーションによる歩きやす

表 2 ウォーカブル空間による利益
施設所有者
地方自治体
施設管理者

さの定量評価方法、AI カメラによる人流の現状把握技術を紹介した。これにより、移動のしやすさという指標において、効果的な施策の検討支援が可能であ事業者ることを示した。
また、施策実施後も再度 AI カメラでデータを取得
一般利用者し、実施前の状況と比較することで目標の達成具合

 地域のにぎわい創出 空間、地域の魅力向上
 施設管理、安全維持の高効率化
 来場者情報に基づいたマーケ
ティングの高度化
 施策の費用対効果の定量化
 居心地のよい空間での余暇、交流機会の増加
 歩行機会の増加による健康増進が評価できる。この評価結果を踏まえて、さらなる空間の改善方法を歩行者シミュレーションで検討する、＜参考文献＞というような長期的な取り組みも望める。

1） 国土交通省 「居心地が良く歩きたくなる」まちなかづくり～ウォーカブルなまちなかの形成～,
https://www.mlit.go.jp/toshi/toshi_machi_tk_00

今後の展開として、空間の「魅力」についての定量0072.html

的評価に取り組んでいる。本稿では「歩きやすさ」に

2） 姜 気賢 ：アンケート調査からみた「Walkable

注目したが、ウォーカブルな空間づくりの実現には、Neighborhood」に関する歩行者意識, 九州大学
大学院人間環境学研究院都市・建築学部門

賑わいや居心地のよさなど、さらに多くの評価指標が必要である。

vol.22, 20123） 沖電気工業, AI エッジコンピューティングで切り開く未来,

具体的には、AI カメラによる歩行者の空間利用方

https://www.oki.com/jp/AIedge/img/AIedgeCo法の判別や感情把握・評価などの実現、さらに得ら

mputing_WhitePaper.pdf

れたデータから歩行者属性と嗜好による行動選択をモデル化し、歩行者シミュレーションで表現できるようにすることを目指す。このような評価が可能になることで、表 2 のような空間に関わる全ての者が利益を享受できることが期待できる。
歩行者シミュレーションと AI カメラによる空間評価技術は、より居心地の良い空間の創出に向けて、今後さらに必要となるだろう。

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