写真提供：福岡
早稲田大学および富士通研究所の産業システムおよび制御システム工学部長の高橋信吾教授は、公共の場での混雑の理由を特定する技術を開発しました。 このソリューションは、人間の行動をモデル化した結果に基づいて、大量の人々の形成につながった要因を自動的に分析します。
2015年、富士通と高橋教授は、この技術を人間の行動のモデリングシステムで使用し、福岡の空港での行列をなくすための対策を分析しました。 彼らは、専門家の分析と比較して、群衆の4倍の原因を検出することができました。 たとえば、乗客と荷物のスクリーニング中に大勢の人を分析するとき、システムは、特定のチェックインデスクに集まった乗客がチェックエリアに予期せぬ人だかりを引き起こしたことを初めて検出することができました。 シミュレーション中に、この技術により検査の通過を待つ人の数が6分の1に減少することが確認されました。 さらに、スタッフの数を3分の1削減できます。 また、分析時間は数か月から数分に大幅に短縮されました。
新しい開発では、グループを特定の共通性を持つカテゴリに結合し、移動結果のリストや数万または数十万のエージェントのルートをコンパイルすることなく、対応する「エージェント」の特性（シミュレートされた動作、人々の行動）をカテゴリの少数の組み合わせの形で表現します。 このアプローチにより、群集の原因に関連付けられたエージェントの特性を区別しやすくなり、特定の特性兆候や動きの例に関連するパラメーターを作成することができます。
人々の行動のシミュレーション図と空港での混雑の予測
以前は、エージェントの際立った特徴、認識、およびアクションに関連するデータ（たとえば、エージェントのタスクは「昼食をとる」ことであるか、エージェントはある時点でポインターを見た）であり、データベース内の数十のレコードの形式で表現する必要があるため、エージェントの特性を作成するために組み合わされたこのプロセスは、多数の組み合わせの例を作成しました。 特性の類似性を含む論理グループを作成し、各グループのエージェント特性のクラスターを作成する新しいテクノロジーにより、組み合わせ例の数を減らす機能が実現しました。 これにより、対策に直接関連する原因を検索し、群衆を減らすためにどのような対策が効果的かという質問の答えを得ることができます。
独特の特徴、行動、知覚の方法に基づいた群衆形成の理由の全範囲の特定
たとえば、ショッピングセンターの店舗AとBで発生する人のクラスタに関して、人のクラスタが検出された場合、店舗Aのクラスタはポインタを見た人によって引き起こされ、店舗Bのクラスタは食事を終えた人によって引き起こされたと判断できますカフェと全員が一緒に店に来ました。 したがって、店舗Aの混雑は新しい標識を設置することで解消でき、店舗Bの混雑はスタッフ数とサービスの速度を上げることで解消できます。
テクノロジーのおかげで受けた反作用の原因と例の特定
人間の行動をモデル化する場合、専門家は通常、試行錯誤プロセスを繰り返し、モデリングの結果として得られた大量のデータを分析し、群集の原因の仮説とその経験と情報に基づいて考えられる対策を提案し、次にシミュレーションを再実行して評価します提案された仮説。 したがって、提案された原因の分析と対策の決定には数ヶ月かかる場合があります。 また、場合によっては、アナリストが特定の理由を逃した場合、追加の問題が発生する可能性があります。 高橋教授と富士通研究所の新技術は、群衆に関連するエージェントの特性を包括的に識別します。 その結果、組み合わせ例の数が減少します。 これにより、対策に直接関連する原因を検索し、キューに対処するための対策を迅速に開発できます。
このテクノロジーにより、パラメータの迅速な評価が可能になり、取引場所、さまざまなイベントの会場、および高い出席率または集中化のために群集が形成される可能性のある他の場所での群集の形成を防ぎます。 したがって、この新しい開発により、都市環境の安全性と快適性を高めることができます。
関連性
多くの場合、大勢の人々が形成される会場、空港、ショッピングセンターは、顧客満足度、ひいては売上に悪影響を及ぼす可能性があります。 現在、この問題を解決する方法に加えて、入口、出口、訪問者を支援するために販売店に配置される人員の数を増やすなど、訪問者をより少なく忙しい施設。 ただし、フローを削減するより効果的な手段を実装するには、どのような種類の情報に応じて、どのような種類の人々がどのような種類のアクションを実行するかを理解することが重要です。
このため、「人間の行動をモデル化する」技術がますます使用されています。 スペシャリストは、「エージェント」としてさまざまな人々のグループの特徴、認識、行動のモデリングを実行します。 また、キューイング状況のコンピューターベースの仮想モデリングの助けを借りて、科学者は原因を分析し、混雑を防ぐソリューションを評価できます。