待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究

待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究 Interaction of Meeting People Incorporated in Agent Model Simulation System

大西 直徳

「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

■ はじめに 東京はとにかく人が多い。 東京の大学に入るまで、私にとって群馬での閑散とした風景 が全てあった。 新宿駅を初めて訪れたときなどは、その人の多さに正直どこ に足を踏み出せばいいのかすら躊躇したものだ。人の流れに翻 弄され、何度も人とぶつかりそうになったり、また事実ぶつか った。 そして東京に住み始めて 3 年。そうした人の流れにも慣れ、 駅などを観察もできるゆとりができてきた。 すると、駅にはその場に滞留している人が相当いるというこ とに気がついた。特に新宿駅の場合などは彼らのために歩ける 範囲が狭まり、より人の流れが複雑になっているように思われ る。 こうした事態を事前に予測することはできないのだろうかと 考え、この研究を始めるに至った。

早稲田大学 理工学部 建築学科 渡辺仁史研究室 2004 年度 卒業論文 はじめに

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

■ 目次 ■ はじめに ■ 目次

□ 1 章 研究目的

�

■ 研究目的

□ 2 章 研究背景

�

■ 1 研究背景

�

■ 2 本研究の位置づけ

�

�

1 シミュレーション研究での位置づけ

�

�

2 流動、滞留研究での位置づけ

�

■ 3 語句の定義

□ 3 章 研究方法

�

■ 研究概要

□ 4 章 研究結果

�

■ 1 調査結果

�

�

1 駅改札口前における待ち合わせに滞留行動の研��

究 �

�

2 駅における待ち合わせ行動予測モデル

�

�

3 駅構内における滞留行動に関する研究

�

�

4 流動の影響を考慮した立ち止まり行動のモデル

�化に関する研究 �

■ 2 本研究で用いる待ち合わせモデルの選定

�

■ 3 携帯電話が待ち合わせに及ぼす影響

□ 5 章 システムの概要

�

■ 1 システムの概要

�

■ 2 プログラムの構成

�

■ 3 空間モデル

�

■ 4 人間基本モデル

�

�

1 人間の基本情報

早稲田大学 理工学部 建築学科 渡辺仁史研究室 2004 年度 卒業論文 目次

3

「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

�

�

2 経路選択

�

�

3 歩行の基本ルール

�

■ 5 待ち合わせモデル

�

�

1 待つ人の行動ルール

�

�

2 待ちポテンシャルの生成方法

�

�

3 探す人の行動ルール

�

�

4 待ち合わせ終了条件

□ 6 章 ツールの手引き � �

■ ツールの手引き

�

�

Step1- 図面の用意

�

�

Step2- 各パラメータの設定

�

�

Step3- プランデータの出力

�

�

Step4- シミュレーションの実行

�

�

Step5- 分析

□ 7 章 ケーススタディー

�

■ 1 柱スパンの広いプランと狭いプランの比較

�

■ 2 KIOSK 配置検討

□ 8 章 まとめと展望

�

■ 1 まとめ

�

■ 2 展望

■ おわりに ■ 参考文献

■ 付録 Rendezvous ソフトウェア �

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

■ 1 章 研究目的

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■ 研究目的 待ち合わせ行為による群衆流動変化を含めた空間評価指標の 確立を目的とする。

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■ 2 章 研究背景

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■ 1 研究背景 現在駅前では非常に多くの人々が待ち合わせをしている。 例えば新宿駅南口改札前。この空間では、待ち合わせをして いる人が、電車利用者の人数よりも多いのではないかと思って しまうほど存在する。

待ち合わせをする人々のため、駅前空間は狭まり、人の流れ を遮る要因となっている。 また、待っている人のもとへ駆け寄る人も、人の流れを横切る、 時には逆流することによって人の流れを遮ることになる。 これらのことは駅前空間の混雑に繋がっていると考えられる。 しかし、現在まで 流れの中での待ち合わせ行動を考慮し

た研究はない。 こうした状況を施行前に見越し、混雑が起こりやすい場所を 予測し、さらにそれが周囲の人々の流れにどう影響するは人間 の頭では難しいことだ。 しかし、コンピュータという高い計算能力と記憶力をもった 道具を使えばそれも可能となる。

図：2-1 新宿駅南口での待ち合わせ

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■ 2 本研究の位置づけ 2-1 シミュレーション研究での位置づけ 既往研究では、災害時の避難シミュレーションや都市のシミュ レーションなどがよく行われてきた。 しかし、これらのシミュレーションの大半はエージェントが 皆一律に同じ行動をするものが大半であった。 このような一律行動のシミュレータで新宿駅南口のシミュ レーションを行ったものが図 2-2-1-1 である。

図：2-2-1-1 全員一律に目的地に向かうシミュレーション

このようなな光景は現実にはありえず、新宿駅のシミュレー ションになっているとは到底いえないものである。 それに対し、図 2-2-1-2 は本研究で構築したシミュレ－タで ある。待ち場所への移動、待っている人のもとへの移動といっ た多様な行動パターンが組み込まれており、より現実に近い空 間が再現できている。

図：2-2-1-2 待ち合わせを考慮したシミュレーション

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

しかし、これまでこのような複数の行動パターンをもったシ ミュレータはあまり存在しない。 日常

都市 シミュレータ

本研究

多様な行動

一律な行動

災害避難

シミュレータ

非日常

災害時など 図：2-2-1-3 シミュレーション研究での位置づけ

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2-2 流動、滞留研究での位置づけ 流動、滞留研究は大きく分けて 3 つのタイプに分かれる。 一つめはデータをもとに数値的な分析を行うタイプである。 これは、一人一人の所作に対して考慮するものの、結果が数値 やグラフといった人間がその結果を見て、直感的に分かりづら いといった欠点があった。すくなくとも、その分野に関する専 門的知識を必要とする場合が大半であり、素人には分かりづら いものである。 二つめはオートマトン法などを用い、滞留が生じやすい場所 を洗い出すタイプである。これらの研究は結果出力が図面の形 で出力され、直感的には理解し易くなっている。しかし、入力 が建築的な要素のみで、一人一人の所作に対し考慮しないといっ た欠点もある。また、こうしたオートマトン法の出力は一つの プランに対し、唯一無二のものとなる事が多く、信憑性に欠け る面がある。 三つめは本研究のような人間エージェントをもちいたシミュ レーションタイプの研究である。これは、出力がムービー

という直感的に理解しやすい形式を持つ。これは、現実 の世界の出来事をあたかもビデオで撮影した様な映像とな り、素人目にも分かりやすく、その理解に専門的な知識を 必要としない。さらにエージェント一人一人が人間の所作 を模倣し、現実の人の流れをリアルにシミュレートできる といったメリットがある。 現在、人々の待ち合わせ行動を考慮にいれたシミュレー タは存在しないため、本研究は有意義であると考える。 一人一人に対して 考慮

本研究 既存の流動、滞留に 関する研究 （データ分析型・数値）

直感的に

直感的に

理解しやすい

理解しづらい

既存のモデル （オートマトン法）

一人一人に対して 考慮しない

図：2-2-2-1 流動、滞留研究での位置づけ

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■ 3 語句の定義 用語の定義 ［群集流動］群集歩行を歩行者の単一の流れあるいはいくつかの 流れの集合として捉えた概念。

[ 待ち合わせ ] あらかじめ時間・場所を定め、そこで落ち合うよ うにする（広辞苑より）

［待ち行動］所要の人物を待つことを目的として、一定の限られ た範囲内に留まっていること。

[ 待つ人 ] 待つ人とは、待ち合わせ場所に先に着いた人を示す。

[ 探す人 ] 探す人とは、待ち合わせ場所に後で着いた人を示す。

［滞留行動］人間が空間内のある地点で滞留している間の行動な ど全般についての概念。

［流動］群集歩行を歩行者の流れとして捕えた概念。

[ 駅前空間 ] 駅前空間とは、改札口から駅出入口付近までの空間 を示す。

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■ 3 章 研究方法

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■ 研究概要 待ち合わせとその発生場所の関係性を文献および、過去の論 文に関して調査を行った。これにより得られたデータを基に、 待ち合わせ行為をルール化し、シミュレータを作成した。

待ち合わせ行為に関する文献 および論文調査

・待ち合わせ行為と空間の関連性の収集

収集した待ち合わせ特性の 分類と分析

・待ち合わせ行為のチャート作成

システムの構築 ・ツールの考察

ケーススタディー ・プランの検証 ・考察

図：3-1 研究フロー

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■ 4 章 研究結果

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■ 1 調査結果 1-1 駅改札口前における待ち合わせによる滞留行動の研究 （中丸 隆二：1997 年早稲田大学） この研究では駅における滞留行動についての基礎的な行動特 性がまとめられており、滞留行動を柱や壁付近に発生する『柱・ 壁依存型』とそれ以外の『独立型』に分類している。中丸氏は 論文中で、 「一般にスムーズな人間流動を考慮する際、柱などの構造物はそ の妨げになると考えられるが、柱が少なくなると依存型滞留よ り流動の妨げになると考えられる独立型滞留を招きやすいとい うことになる。よって待ち合わせによる滞留者が多くなると考 えられる空間において、スムーズな流動を優先して柱を減らす ことは、独立型滞留の誘発し逆に混雑を招くこともあり得ると いえる。」 という流動の結節点における滞留者の問題点を指摘している。 （図 4-1-1）

図 4-1-1 改札口からの距離と滞留者の人数（平均）

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1-2 駅における待ち合せ行動予測モデル （梅澤�力：1998 年早稲田大学） この研究では、改札口付近における待ち合わせ行動について、 待ち合わせ行動の分類と滞留者の位置を予測するモデルを作成 し、待ち合わせを考慮に入れた平面計画の検討を行っている。 予測モデルは、改札からの距離を主なパラメータとし、平面要 素から待ち合わせのポテンシャルマップを作成することで、想 定した人数の待ち合わせ位置を予測するものである。また、駅 における待ち合わせ空間が少ないことから、待ち合わせ行動が 改札付近で行われていることも述べられている。（図 4-1-2）

図 4-1-2 新宿西口の待ち合わせ分布予測

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

1-3 駅構内における滞留行動に関する研究 （今井�志帆：2000 年早稲田大学） この研究では、ラチ内のコンコースで発生する滞留行動全般 について、行動の種類を分類し、交通弱者と健常者というパラ メータから、滞留行動の発生を予測するポテンシャルモデルを 作成している。また、論文中で 「交通弱者の多くは流動上に滞留する傾向にあり、壁や柱などの 影響力は受けにくい。しかし流動上に滞留することは、流動す る人、滞留する人の両者にとって不快を与えてしまう原因であ る。（中略）歩行中に目的地までのルートを理解できなくなり、 仕方なくその場に立ち止まってしまう、という一つの行動パター ンを想定することができる。」 という流動上で発生する滞留の問題点が指摘されている。 しかし、流動と滞留の関係については明かされず、ポテンシャ ルモデルでは主に壁や柱などの建築的要素による影響を受けや すい滞留行動と、対象者の属性から滞留が予測されている。 （図 4-1-3）

図 4-1-3 新宿南口での滞留の分布予測

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1-4 流動の影響を考慮した立ち止まり行動の モデル化に関する研究 （田口�想：2003 年早稲田大学） この研究では、駅改札口前で発生する立ち止まり行動につい て、歩行者の流動と立ち止まり行動の関係を明らかにし、立ち 止まりと流動の両方を再現するモデルを作成している。 ( 図 4-1-4) しかし、待ち合わせ行為に関する滞留は考慮されておらず、 あくまで流れの中での立ち止まりのみを考慮したモデルとなっ ている。

図 4-1-4 立ち止まりやすいグリッドの割合の時間平均ごとの変化

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■ 2 本研究で用いる待ち合わせモデルの選定 本研究でエージェントが待ち合わせ場所の選定に方法は、梅 沢氏の「待ちポテンシャル」を用いることにした。 その理由は、以下の三項目である。 (1)「壁や柱から 4m はその壁に依存して待ち合わせを行う」と いった表記や、「改札から見えない場所での待ち合わせ発生確率 が 1/10 である」といった数値が具体的であること。 (2) 今井氏のポテンシャル法に比べ、より緻密にプランの形状を 反映した待ちポテンシャルの生成が可能であること。 (3) どこに待ち合わせが発生するのか、かなりの精度で予測が可 能なこと。

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■ 3 携帯電話が待ち合わせに及ぼす影響 文献調査や Web 調査の結果、携帯電話の主な使用目的の上位 に待ち合わせがよく挙げられことがわかった。 Yahoo! リサーチ調べ (http://research.yahoo.co.jp/) による と、携帯電話利用者の 66％が待ち合わせのために携帯電話を利 用し、また iMi 調べによるプリペイドメールの使用目的の第三 位にも待ち合わせが挙げられている。 携帯電話が普及した現在、携帯電話の待ち合わせ行為に対す る影響を無視することはできない。

図：5-5-1-1 携帯電話普及率の変化

プリペイドメールの利用目的（iMi調べ）

連絡を取る

近況のお知らせ

待ち合わせ

暇つぶし

自分の気持ちや 思いを伝える

0.0%

第三位

10.0%

20.0% 20 0%

30.0% 30 0%

40.0% 40 0

図：5-5-1-2 プリペイドメールの利用目的 http://www.imi.ne.jp/imi/cgi/cap.cgi?1+kekka50.tpl

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■ 5 章 システムの概要

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■ 1 システムの概要 本研究におけるシミュレーションモデルは、設計実務の場に おいて避難計画策定のための群集流動シミュレーションツール の一端として位置づけられる。本研究で開発を行ったこのツー ルを「Rendezvous」と名付けた。 本章ではまずこのシステムの構成を説明し、この群集 流動シ ミュレーションツールを実務で適用するための方法、および使 い方を提示する。

図：5 −１ Rendezvous ロゴ

SimWalk からの変更 本システムは、災害避難シミュレータ SimWalk をベースとし て作られている。主にベースとした部分は人間の基本行動の部 分である。 SimWalk は災害避難シミュレータであり人数が特定されてお り、全員が一定の目的地に向かう。それに対し、本システムは より日常的な空間での人の流れを再現するために、人それぞれ 目的地が異なっていたり、人数が特定できないといった相違点 がある。 そのため、結果的に本システムは SimWalk とはかなり異なる 構造をもったシミュレーションシステムとなった。 この章では、本シミュレータのシステムの構造を紹介する。

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■ 2 プログラムの構成 本システムは以下に示す 4 つの概念グループと？？のクラス からなる。

2-1 概念グループ 壁、部屋など個々の定義をしたクラスを、それらが記述する 概念、機能によって次の４つの部分に分けている。

[Simulation�System] シミュレーションを動かす部分。 空間データの入力、画面へのシミュレーション経過の出力な ど入出力を管理し、シミュレーションのためのメインループ など実行する。

[Geometry] 幾何学的要素の定義。 シミュレーションの空間を組み立てる小要素、概念要素を定 義している。

[Space] 実際の空間要素スケールでの空間モデルの定義。 歩行可能領域、歩行不可能領域などの要素。

[People] 人間モデルの定義。 人間個体の性質と行動法則を定義している。

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2-2 クラス 各クラスには、各オブジェクトの概念と振る舞いが記述され ている。 本システムは以下のクラスに分かれている。

SWMainWindow

SWMain

SWSpace

シミュレーションを

シミュレーションを

建物を構成する

画面表示する

実行する

空間要素の

ウインドウの定義

上位概念をまとめたもの

���������� ������

SWFileloader VectorWorksから

����� SWObject

アプリケーション全体の

書き出された 図面データを読み込む

上位に位置し、 共通する概念を収容する

EXGenerator

人発生地点に関する定義

EXDestination

目的地に関する定義

SWPoint

座標の定義 SWVector ベクトル(x,y)

SWPolygon

ポリゴンの定義

に関する定義

��������

������ SWAxistranslator

SWPeople 人(トランザクション)の

座標変換をするクラス

SWXPotentialData

SWXPotential

距離格子点の定義

ポテンシャルマップ、 およびその生成に

行動を定義

関する定義

図：5-2-2 概念グループとクラスの関係

以降に、主要なプログラムの概要を ・空間モデル ・人間モデル に分けて説明する。

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■ 3 空間モデル 3-1 空間モデルの構成 空間モデルは、空間（SWSpace）を基本的な構成単位として 成り立つ。 空間は人 (SWPeople) と距離格子 (SWPotential) から構成さ れ、また空間内にいる人のリストを管理する。

������� peopleList �������������

����� SWXPotential SWXPotential SWXPotential ・ ・ ・

����� �������� �������� �������� ・ ・ ・

図：5-3-1-1 クラス SWSpace の構成

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SWPotential 距離格子点はシミュレーション空間の絶対座標上に、x 軸、 y 軸に沿って間隔 gridInterval( ※ ) で配列される。

gridInterval

ポテンシャル値 格子点pp(x,y,p)

歩行可能領域

歩行不可能領域

図：5-3-1-2 格子点の概念

( ※ )GridInterval(mm) について これは、シミュレーションの精度を表す値である。本シミュ レータは建築プランを正方形の碁盤目状に近似して計算する。 GridInterval とは、この正方形の一辺の長さのことである。 この値が小さければ小さいほど精度は高くなるが、計算にか かる時間、および必要なメモリが多くなるといったトレード オフの関係がある。 初期設定値は 250mm。

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

3-2 空間モデルの生成 次に、実際に空間モデルを作成するしくみを説明する。 SWMain のコンストラクタ内より SWFileloader が呼び出され、 VectorWorks より書き出されたデータが読み込まれる。 それらのデータには以下のような変数に格納される。

roomDataList 歩行可能領域、および目的地のデータ generatorList 人間発生地点のデータ peopleDataList 人間のデータ wallDataList 躯体のデータ holeDataList 躯体のデータ（抜き型） objectDataList 障害物のデータ roomPotentialAreaDataList ルーム内のポテンシャルを作 成するエリアのデータ obstaclePotentialDataList roomPotentialAreaDataList から障害物をオフセットしたポリゴンで抜き取るためのデータ allPotentialDataList 階全体でポテンシャルを作成する エリアのデータ

これらのデータを元に、空間に存在する歩行可能領域、歩行 不可能領域（躯体、障害物など）、人間、人発生地点、目的地な どのオブジェクトを作成する。

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前記のメソッドの手順をフローにすると、図：5-3-2-1 のよう になる。

何も存在しない空間を作る (SWSpace) 躯体のポリゴンを作る 障害物のポリゴンを作る ポテンシャルを作成するエリアのポリゴンを作る 目的地のポリゴンを作る 歩行可能領域、 歩行不可能領域の判定 人間のオブジェクトを作る (SWPeople,EXGenerator)

各目的地ごとに ポテンシャルを作成する

図：5-3-2-1 空間生成のフロー

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■ 4 人間基本モデル 4-1 人間の基本情報 行動のパラメータと制限 標準速度 normalSpeed 現在の速度 speed

単位時間あたりの方向転換の最大角度 衝突回避 rotateMax�

=�90°

目的地 現在の目的地 me_potential これから行く目的地のリスト destinationIDList

位置と向き 自分の中心位置 centerPos,�centerPos_next 自分の向いている向き angle,�angle_next

現在の状態 現在のポテンシャル値�nowPotential

人体と周辺の領域（判定領域） 前述の通り、本モデルでは人体領域と 2 つの周辺領域を用 いた回避を行う。プログラム中においては人体領域を area、2 つの周辺領域を判定領域 DArea_S、DArea_M と呼び、以下のよ うな数値を用いる。 なお、判定領域は常に単位時間後の自分の位置と向きに沿っ て作られるものとする。

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

Fruin 人体楕円・円

Horowiz 近接距離分布

歩行帯と知覚帯

シミュレーション用に チューニング

人体領域

判定領域

area

DA_S

DA_M 左側 判定領域

左側 判定領域

右側 判定領域

625 mm

410 mm

250 mm

420mm

右側 判定領域

210mm

335mm

図：5-4-1 Rendezvous の基本寸法の基データと チューニング後の値

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

4-2 経路選択 目的地に向かうまでの経路選択 人間の周辺領域の距離格子点を参照し、一番ポテンシャル の値が小さい距離格子点を目指して経路を選択する。 このポテンシャルは目的地点を最小値の０とし、そこから の距離に比例してポテンシャルの値も増加するようになって いる。よって、上記の経路選択の方法により、人を目的地に まで導くことが可能である。( 図 5-4-2-1)

図：5-4-2-1 ポテンシャルによる人間の誘導

目的地

図：5-4-2-2 目的地から発生したポテンシャルの例

目的地に着いた際の経路選択 目的地に着いた際、まだ destIDList が空になっていないの なら、destIDList の先頭に格納されている目的地のもとへ向 かう。

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

4.3 歩行の基本ルール 空間の歩行においては、周囲 (SearchArea の範囲 ) の距離格 子点の値をみて、最も値が小さい値を目標地点とする。 また、同じポテンシャルのものを二つ検出した場合には、より 少ない角度の回転でいけるポテンシャルを目的地とする（直進 性の保持）。なお、壁や人に遮られて視認できない格子点は目標 地点としない。 いづれの場合も、目標地点は単位時間が経過するたびに再計 算される。 ここで決定した目標地点の位置に体の向き angle を変え、そ の方向に標準速度 normalSpeed で移動する。ここまでの処理を calcNextStepInit というメソッドで行う。その後、進行方向に 他の人や躯体などの障害物がある場合には、方向転換、および 減速によって回避を行う。この回避の処理は collisionCheck で 行う。 つまり、始めに calcNextStepInit で次に進む位置の決定、お よび暫定的な場所の移動を行い、collisionCheck でもしも衝突 判定領域に障害物があったら回避を行い、衝突が起こらないよ うに次の自分の位置を微調整しているといえる。 calcNextStepInit

collisionCheck 速度に応じて

人や壁に遮られずに、 自分の視界から見える範囲を SearchAreaとする。

衝突判定領域を変える

衝突判定 ����������の範囲にある格子点を 参照し、最もポテンシャル値の 低い格子点を目指す。

衝突がない

速度を計算

衝突がある

目的地の方向を向く

両側で衝突

左側で衝突

右側で衝突

衝突した方向と 逆の方向へ回転

ランダムで回転

次のΔでの座標と向きを計算

回転角度(rotate)と 最大回転角度(rotateMax)の 大きさの比較

rotate >= rotateMax

rotate < rotateMax 回転による回避

繰り返しの上限を 超えている yes

速度を0にする

No 減速

次のΔtの位置に人を 移動する End

図：5-4-3-1 基本行動のフロー

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■ 5 待ち合わせモデル � 改札口を抜けた後、待ち合わせがある人は 1/2 の確率で待ち行 動か、待っている人の元へ向かう行動を行う。1/2 という確率 は、待つ人の数と、その人の元へ向かう人の数が丁度 1:1 になり、 どちらかー方のみが増え続けるといった不具合が発生しないよ うにしてある。 ただし、待っている人がいないときに、待っている人の元へ向 かう行為が行われるのはおかしい。そこで、待っている人がい ない場合には、100% の確率で待ち行為をするものとする。

目的地についた

待ち(wait(発生%))が 設定されている

待ち(wait(発生%))が 設定されていない

確率(発生%)で 待ちor探しを発生

待ちor探しを発生

確率1/2

確率1/2、 または待っている人が 存在しない

待ちor探しを 発生しない

探す人

待つ人

待っている人の中から ランダムで一人を選びだす

待ちポテンシャルより 待ち場所を決定

その人の場所へ移動

その場所へ移動

二人の距離が 話せる距離内になったら

待ち合わせ終了

次の目的地に向かう

図：5-5 待ち合わせ行動発生フロー

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

5-1 待つ人の行動ルール

待つ人 待ちポテンシャルより 待ち場所を決定

その場所へ移動

(1) 発生条件 50% の確率で発生する。待っている人が一人もいない場合には、 100% の発生確率。 (2) 待ちポテンシャルより、待ち場所を決定 後述する待ちポテンシャルに基づいて、この人が待つ場所を 決定する。待ちポテンシャルの値に比例して、そこで待つ可能 性が高くなるよう設定してある。これにより、待ちポテンシャ ルを正確に反映したシミュレーションを可能とした。

図：5-5-1-1 待ちポテンシャルの分布

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

(3) その場所へ向かう (2) での処理により待つ場所が決定されたので、その待ち場所 に移動する。 もし、その待ち場所から 70cm 以内の位置距離についたのなら、 その場所に止まり、滞留を行う。 この 70cm という値は、吉沢進氏の論文「都市における携帯電 話使用者の行動特性に関する研究」にある携帯電話使用者の壁 や柱からの滞留距離が 70cm であるという記述を基にした。

図：5-5-1-2 壁から 70cm の距離で滞留

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

5-2 待ちポテンシャルの生成方法

(1) 梅沢案のフロー

梅沢氏が論文「駅における待ち合せ行動予測モデル」中 で待ち合わせ行動予測モデルのモデル作成の流れを示した のが図 5-5-2-1 である。待ち合わせを改札からの距離とい うパラメータを用いて表現し、待ち合わせをする人の柱や 壁への依存、独立型の待ちの発生などの修正を経て、待ち 合わせ行動予測モデルのモデル作成を行っている。

改札からの距離をパラメータとして、 改札からの距離に応じた待ち合わせの割合 （改札からの距離ポテンシャル）の算出

改札からの距離ポテンシャルを利用し、 待ち合わせを行う人のうち、 柱や壁に依存する人の割合 （柱・壁ポテンシャル）の算出

改札からの距離ポテンシャルを利用し、 待ち合わせを行う人のうち 柱や壁に依存しない人の割合

（独立待ちポテンシャル）の算出

各場所でのポテンシャルを全ポテンシャルで 割ることで、その場所での待ち合わせ割合 （待ち合わせポテンシャル：WP）が 算出される

図：5-5-2-1 待ちポテンシャル生成フロー

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

本論文では梅沢氏の論文「駅における待ち合せ行動予測モデ ル」の待ちポテンシャルを用い、待ち行為を行う人は待ち場所 を選ぶようにした。 以下は、梅沢氏の待ちポテンシャルの生成方法を本論文用に 修正したものである。 (2) 改札からの距離 図 4.4.1 は、待ち合わせを行う人の滞留位置と改札からの距 離の割合をまとめたものである。これをみると分かるように、 改札から 12m 離れたところに滞留者が多いことが分かる。この ことは、携帯電話が普及した現在でも変わらないことであり、 葛島知佳氏の修士論文「携帯電話が変化させる空間に関する研 究 - 待ち合わせについての研究 -」にも 「携帯電話を所有しているいないに関わらず、10m ～ 12m に滞留 者が集中している。」（引用） とある。 よって、梅沢氏のこの部分のプロセスはそのまま使用してよい と考えられる。

図：5-5-2-2 タイプ別待ち合わせ滞留者と改札からの距離

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

合成値についての回帰分析を行うと、改札から１２m を境にし て、１２m までは正の相関があり、１２m より離れると負の相関 があることが分かった。（図 5-5-2-3、図 5-5-2-4）これにより、 改札からの距離に応じた滞留者の割合（今後これを改札からの 距離ポテンシャルと呼ぶことにする）が方程式で表わせること となった。 その方程式は、

図：5-5-2-3 改札からの距離ポテンシャル (0 ≦ d ≦ 12)

Pg1=(0 ≦ d ≦ 12)

図：5-5-2-4 改札からの距離ポテンシャル (12 ＜ d ≦ 30)

Pg2=(12 ＜ d ≦ 30) となる。つまり、柱や壁が存在しなければ、改札からの距離に 応じて待ち合わせが発生する。改札からの距離ポテンシャルを 用いて待ち合わせ分布図を�作成したのが、図 5-5-2-4 である。

図：5-5-2-4 待ち合わせ分布図

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

(3) 柱と壁への依存 壁や柱から 4m 以内にいる人は、柱や壁に依存してその付近で 待ち合わせを行う。 つまり、柱や壁から 4m 以内にいる人は皆柱や壁の付近で待ち 合わせを行うので、壁や柱付近から 4m に待ち合わせが発生する 確率はすべて壁や柱の近傍に集約されることになる。

図：5-5-2-5 壁への依存

図：5-5-2-6 壁への依存 図：5-5-2-7 壁への依存が

図：5-5-2-8 柱への依存が

影響を与える範囲

影響を与える範囲

図：5-5-2-9 ポテンシャル分布

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

(4) 重複部分の処理 図 5-5-2-10 の斜線部分が、柱から 4m の部分と、壁から 4m の部分が重な る部分である。重複部分については、 重なった回数で割り、それぞれに等し いポテンシャルを分配する。 Ph1、Ph2、Ph3、Ph4 を各柱における柱 ポテンシャル、 Pk1、Pk2、Pk3 を各壁における壁ポテ ンシャルとすると。 Ph1=1/2S1+S2+1/2S3 Ph2=1/2S3+S4

図：5-5-2-10 重複部分

Ph3=1/2S6+1/2S7+1/2S8+S10+1/2S11 Ph4=1/2S11+S12

Pk1=1/2S1+S5+1/2S6 Pk2=1/2S6+1/S7+1/2S8 Pk3=1/2S8+S9 となる。 その結果、図 5-5-2-11 のような柱や壁近傍での待ち合わせの割合（待ち 合わせポテンシャル）が分布する。

図：5-5-2-11 待ち合わせ分布図

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

(4) 独立型の待ち合わせ 独立型の待ち合わせは、柱や壁などの構造物どうしの距離が ある程度離れた開けた空間にでき、周囲の構造物の重心にでき やすい。 (1) 図 5-5-2-12 で示されるように、 Dh1h4�>�2 × 4m、且つ、Dh2h3�>�2 × 4m

Dh1h4、Dh2h3 はそれぞれ h1h4 間、h2h3 間の距離を表す

ならば、独立待ち合わせが発生し、その割合（独立待ちポテンシャ ル :Ip） は h1 ～ h4、 で 囲 ま れ た 重心の位置から半径 r=2m 以内の 改札からの距離ポテンシャルと等 しくなることがわかっている。

つまり、 Ip�=�S'1 となる。

重複部分については、柱、壁ポテ ンシャルと同様に算出される。

図：5-5-2-12 独立待ちの発生 1

(2) さらに、図 5-5-2-13 で示され るように、 Dh2h3�>�2 × 4m ならば、独立型の待ち合わせが発 生し、I'p�=�S'2 となる。 I'p は r�=�1m 以内の改札からの距 離と等しくなることが分かってい る。

図：5-5-2-13 独立待ちの発生 2

(3) その結果、図 5-5-2-14 の様に、 待ち合わせの割合（待ち合わせポ テンシャル）が分布する。

図：5-5-2-14 ポテンシャル分布完成

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

(5) 改札口から見えない部分の処理 待ち合わせにおいてもっとも重要なことは、視線による相互 確認ができるということである。特に、既に駅で待っている人が、 後から来る人を認識できることが、その逆に比べ重視されるよ うである。梅沢氏の調査によると、 改札から見える場所で待つ人数：見えない場所で待つ人数 ≒ 9:1 というデータがでている。

図：5-5-2-15 視線による相互認識と待ち合わせ場所

ただし、このデータは携帯電話が普及していない頃のデータ のため、携帯電話が普及した現在のシミュレーションを行うた めには普及後のデータが必要となる。

葛島知佳氏の論文によると、携帯電話所持者は見えない場所 にいる割合が増えるとある。 葛島氏の得た結果から求められるその割合は、 改札から見える場所で待つ人数：見えない場所で待つ人数 ≒ 8.8:1.2 ということがわかった。

よって、この結果を梅沢氏のモデルに適応させた結果、改札 から見えない部分のポテンシャルを求める式は Pb: ブラインドポテンシャル

�

Pb=0.12Pb

Pd: 改札からの距離ポテンシャル

とすることにした。

相互認識不可能な場所

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

5-3 探す人の行動ルール

探す人 待っている人の中から

ランダムで一人を選びだす

その人の場所へ移動

(1) 発生条件 図：5-5-3-1 電車を降りてすぐの 携帯電話利用

探す人の発生条件は、待っている人が一人以上いるときとし た。これは、待っている人がいないにもかかわらず、探す人が 発生するという矛盾をなくすためである。 (2) 待っている人の中からランダムで一人選び出す これは、すでに待ち状態に入っている人の中から一人を選び 出すことを意味する。この人が探す人と待ち合わせをしていた 人となる。 (3) 待っている人のもとへ向かう 携帯電話が普及した現在では、待ち合わせをするにあたり事 前に場所を知らせたり、コンタクトをとるケースが非常に多く みられる。 前述したように、Yahoo リサーチ調べでは、待ち合わせのため に携帯電話を利用する人が 66%、また、iMi 調べのメールの利用 目的でも第三位になることがそのことをよく表している。

図：5-5-3-2,, 図：5-5-3-3 待ち合わせ中の携帯電話利用

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

5-4 待ち合わせの終了条件 待ち合わせが終了する条件は待っている人と、探す人 の距離が知人どうしが会話する距離以内になったときとし た。( 図 :5-5-4) これは、待ち合わせ行為が終わる際、大半の場合、待 つ人と探す人との間で会話がなされる事実をもとにしてい る。

図：5-5-4 会話をする知人どうしの位置関係 出典：建築資料集成 [ 人間 ] 日本建築学会 = 編

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

■ 6 章 ツールの手引き

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

■ ツールの手引き

������

図面の用意

図：6-1-1 VectorWorks での作業

Step1-(1)VectorWorks にて図面を引く ※このとき、注意しなくてはいけないことは、図面の壁や 柱のポリゴンをきちんと閉じることである。このことを忘 れてしまうと、Rendezvous に読み込んだ際、きちんと壁 として認識されず、エラーが発生する可能性がある。

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

���� �

各パラメータの設定

Step2-(1) レコードフォーマットを作成する 「 フ ァ イ ル 」 →「 取 り 込 む 」 →「VectorScript」 で 「MakeRecordFormat」を選択する。すると、図のようなレコード フォーマットが自動的に作成される。

図：6-2-1 レコードフォーマット作成の流れ

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

Step2-(2) オブジェクトの情報をレコードに入力する 「ウインドウ」→「パレット」→「データパレット」でデータ パレットを表示し、データパレットの「レコード」というタブ をクリックする。 図面上のオブジェクトを選択し、レコードに情報を入力する。

図：6-2-2 レコードタブの位置

必要入力項目

��������

目的地番号

���������

なし

�������

目指す目的地 歩行速度[m/s]

��������

目的地 歩行速度[m/s] 発生頻度[人/s]

空間系

オブジェクトの 種類

人間系

図：6-2-3 入力が異様図

表 :6-2 入力項目

オブジェクトの種類

図形がどのような種類のオブジェクトであるかを示す。

目的地の番号（整数値） そこが目的地の場合には、目的地の識別番号を入力する。 歩行可能領域で、かつ目的地の場合は「０」を入力。 目的地か？ 歩行速度（実数値）

目指す目的地

発生頻度[人/秒]

初期値は1.5[m/s]。 人間が向かう目的地番号を入力する。 複数ある場合には「1,4,3」のようにカンマで区切る。 1番の目的地到着後に、 30%の確率で待ち合わせを行わせる場合、 「1,wait(30),・・・（ここにはその後の目的地番号が入る）」 と入力する。 人発生地点から人を発生させる場合の頻度。

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

������

プランデータの出力

Step3-(1) 図面のデータを出力する VectorScript を実行する

図：6-3-1 OutpotPlanData の読み込み

「 フ ァ イ ル 」 →「 取 り 込 む 」 →「VectorScript」 で 「OutputPlanData」を選択し、実行する。 Step3-(2)GridInterval を入力する GridInterval(mm) これは、シミュレーションの精度を表 す値である。本シミュレータは建築プラ ンを正方形の碁盤目状に近似して計算す る。 GridInterval とは、この正方形の一辺の

図：6-3-2 GridInterval の入力

長さのことである。この値が小さければ 小さいほど精度は高くなるが、計算にか かる時間、および必要なメモリが多くな るといったトレードオフの関係がある。 初期設定値は 250mm。

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

Step2-(3) 名前をつけて保存する

図：6-3-3 保存時のファイル名の設定

出力ファイル保存ダイアログが表示されるので、名前を付け て保存する。

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

������

シミュレーションの実行

図：6-4-1 ジミュレーション実行時

Step4-(1) プランの読み込み、実行

Step3 で書き出したデータを Rendezvous に読み込む。 すると、図のような画面が表示されるので、ここに作成す るムービー名を入力すれば自動的にシミュレーションが開 始される。 適度な時間が経過した後、ウインドウを閉じることでシ ミュレーションが終了する。

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

������

分析

快適

Movieファイル

ログファイル

����������� ����������� � � ���������� ���������

通りづらい

Excelでの読み込み 画像による分析

数値による分析 図：6-5-1 分析フロー

シミュレーション結果は映像が Movie 形式、ログが text 形式で 書き出される。 図：6-5-2 減速した部分が赤くなる

Movie について Movie では人間が普段の歩行速度の半分以下に減速した場所が 赤くなるように設定してある。また、時間の経過ととも色が薄

次の目的地へ移動中

れていく仕組みになっているため、しばしば赤い部分になる箇 所は流動が滞りやすい場所であると判断できる。このことから、 どのような場所で減速が起こっているのかが評価可能である。

待ち場所へ移動中

( 図：6-5-2) また、エージェントの色からそのエージェントの現在の行動

待ち場所で待機中

が把握できるようにした。( 図：6-5-3)

ログについて 待っている人のもとへ 移動中

現在ログからは経過時間、空間にいる人数、待ち合わせをして いる人数、減速した人数がわかる仕組みになっている。

図：6-5- 3 エージェントの色と行動の対応

これを Excel に読み込めば、それらの推移をグラフ化すること も可能である。

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

■ 7 章 ケーススタディー

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

■ 1 柱スパンの広いプランと狭いプランの比較 梅沢氏の論文に次の様な新駅プランの検討がある。

「一つの柱に多くの人が待ち合わせを行うことよりも、柱のスパ ンを広くとりたい場合には図 7-1-1（※）のような平面計画を行 えば良い。逆に、一つの柱に多くの人が待ち合わせを行うと困 る場合は、柱のスパンを狭くした図 7-1-2（※）のような平面計 画を行えば良い。」（引用） （※）図番号は引用者変更

しかし、梅沢氏の論文ではこのプランの場合、どちらの柱ス パンを採用すればいいのかは言及されていない。 そこで、本シミュレータを用い、二つの異なる柱スパンのプ ランのうち、どちらがより群集流動の生じないプランであるか の指標を得ることにした。

図：7-1-1 梅沢氏による柱スパンの広い新駅プラン

図：7-1-2 梅沢氏による柱スパンの狭い新駅プラン

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

シミュレーションの設定 図 7-1-3、図 7-1-4 の柱スパンの異なる改札口前の図面を用意 する。そして、待ち合わせ発生確率を 80％にし、人の発生割合 を 1[ 人 /s] としてシミュレーションを行った。80％という値は 柱の周りに多く人がの待ち合わせを行う状況を作り出すために 設定した。

人発生方向

図：7-1-3 シミュレーションで用いた柱スパンの広い新駅プラン

図：7-1-4 シミュレーションで用いた柱スパンの狭い新駅プラン

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

結果・考察 (1) ムービーの分析 ムービーの赤くなっている部分を分析する事により、柱スパ ンの広いプランの場合には改札口前にある柱に多くの人が集ま りそれが結果的に群集流動の妨げになっている事が分かった。 また、柱スパンの短い方のプランの場合では、待つ人がうまく 複数の柱に分散し、群集流動があまり妨げられていないことが 分かった。

多くの人がこの柱に集中している

図：7-1-5 柱スパンの広い新駅での結果

人がうまく分散している 図：7-1-6 柱スパンの狭い新駅での結果

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

(2) ログの分析 � さらにシミュレーション後に書き出されたログから、待ち合わ せをしている人数と、減速した人数の相関図を作成した。

柱スパンの広いのプランでの 待ち合わせをしている人数と、減速した人数の相関図 30 25 20 15

10 y = 0.4937x - 3.4117

5

R2 = 0.7739 0 0

10

20

30

40

50

-5 待っている人数（人）

図：7-1-7 柱スパンの広い新駅での待ち合わせをしている人数と、減速した人数の相関図

柱スパンの狭いプランでの 待ち合わせをしている人数と、減速した人数の相関図 30 25 20 15 10 5

y = 0.2418x - 0.9163 2

R = 0.4322 0 0

10

20

30

40

50

-5 待っている人数（人）

図：7-1-8 柱スパンの狭い新駅での待ち合わせをしている人数と、減速した人数の相関図

これにより分かることは、柱スパンの広いプランの方では、 待っている人と減速した人の間にある程度の相関があることに 対し、柱スパンの狭いプランの方ではあまり相関が見られない ということである。 � 以上のことによりもし、この駅で多くの待ち合わせが予測され るようであるならば、柱スパンの狭い方のプランを用いた方が 良いという指標が得られた。

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

■ 2 KIOSK 配置検討 駅改札前に KIOSK の配置する際、どこに設置するのが良いの であろうか。とくに待ち合わせが頻繁に行われる駅では、KIOSK の裏側や側面に待ち合わせが発生し、それが群集流動の妨げに なることが考えられる。 そこで本研究のケーススタディーの二つ目として、この KIOSK 図：7-2-1 KIOSK 写真

設置場所を■ 1 で検証したプランに配置する際、群集流動を妨 げないようにするためにはどこに置くべきかの検討を行うこと にした。

シミュレーションの設定 図 7-2-2、図 7-2-3、図 7-2-4、図 7-2-5 のそれぞれ左上、右上、 左下、右下に KIOSK を配置したプランを用意した。 今回は毎秒 0.5 人の割合で各プランの上、下、左から 1:1:1 の割合で人を発生させた。待ち合わせをするのは右側から出て きた人のみで、発生確率は前回と同様に、より待ち合わせによ る影響を顕著にするため 80％に設定した。

人発生方向

図：7-2-2 KIOSK 配置（左上）

図：7-2-3 KIOSK 配置（右上）

図：7-2-4 KIOSK 配置（左下）

図：7-2-5 KIOSK 配置（右下）

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

結果・考察 (1) ログの分析 � ログを解析した結果、待ち合わせの影響を一番受けない KIOSK の配置位置は左下であることが分かった。その逆に、一番影響 を受けてしまう位置にあるものは右上の位置に配置した場合で ある。

右上に配置した際の 待っている人数と減速した人数の相関

左上に配置した際の 待っている人数と減速した人数の相関 40

40

35

35

30

30

25

25

20

20

15

15

10

10

y = 0.7026x + 1.2697

y = 0.4792x + 7.5722

2

2

R = 0.8208

R = 0.1764 5

5

0

0 0

5

10

15

20

25

30

35

0

40

5

10

15

20

25

30

35

40

待っている人数（人）

待っている人数（人）

図：7-2-6

図：7-2-7

待っている人数と減速した人数の相関（左上に配置）

待っている人数と減速した人数の相関（右上に配置）

右下に配置した際の 待っている人数と減速した人数の相関

左下に配置した際の 待っている人数と減速した人数の相関 40

40

35

35

30

30

25

25

20

20

15

15

10

10 y = 0.2162x + 9.0261

y = 0.6188x + 4.3097

2

R = 0.0656

2

R = 0.3355

5

5

0

0 0

5

10

15

20

25

30

35

40

0

待っている人数（人）

5

10

15

20

25

30

35

40

待っている人数（人）

図：7-2-8 待っている人数と減速した人数の相関（左下に配置）

図：7-2-9 待っている人数と減速した人数の相関（右下に配置）

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

(2) ムービーの分析 ログより、待っている人の人数と減速を起こした人の相関関 係が強い順番は、右上＞右下＞左上＞左下となった。 以上のこととムービーの分析により次のことが推測できる。 右上に KIOSK を配置した場合 ( 図 :7-2-11)、丸で囲った部分 周辺に高い待ちポテンシャルが生成される。そのため、ここで 待とうとする人、および探しにきた人がこの周辺に集まり、そ れが結果として人々の歩行を妨げる要因になったのだと考えら れる。 人発生方向

高い待ちポテンシャルに囲まれている

図：7-2-10 KIOSK 配置結果（左上）

図：7-2-12 KIOSK 配置結果（左下）

図：7-2-11 KIOSK 配置結果（右上）

図：7-2-13 KIOSK 配置結果（右下）

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

■ 8 章 まとめと展望

早稲田大学 理工学部 建築学科 渡辺仁史研究室 2004 年度 卒業論文 まとめ

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

■ 1 まとめ 本研究では、待ち合わせ行為を中心に文献や既往研究から調 査を行った。 この調査から得られた結果は、待ち場所の選定条件である。 それに基づいて群集流動と待ち合わせ行為を同時にシミュレー トする Rendezvous を構築した。 このシミュレータの目的は設計者が設計段階時にその空間の 評価指標を得ることである。そのために VectorWorks より図面 の読み込みが可能であり、また入力項目も最小限に抑え、設計 者が簡易に使えるよう配慮した。 シミュレータによって書き出されるムービーは減速が生じた 部分が赤く表示され、どのような部分で減速が生じるのかが直 感的に理解できる。また、書き出されるログを解析する事により、 待ち合わせ人数と減速を強いられた人の関係が分かる。様々な プランのログより得られるこの関係を比較することにより、よ り減速が起りにくい場所への柱や壁、KIOSK の配置指針も得られ た。 このシミュレータを構築することで、設計者が施行前の段階 で 待ち合わせ行為による群衆流動変化を含めた空間評価指標 を得ることが可能となった。

早稲田大学 理工学部 建築学科 渡辺仁史研究室 2004 年度 卒業論文 まとめ

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

■ 2 展望 本研究は、改札口前での待ち合わせ行為による混雑検証法と してのシミュレータを開発することを目的とした。そして、そ のために待ち合わせ行為を検証するシミュレートをするための アルゴリズムを組み込んだ。現状では、待ち合わせ行為による 混雑を検証するシミュレータとしての役割を果たすことができ るといえるだろう。 しかし、「あらゆる場所での待ち合わせを再現するシミュレー タ」 、「設計者が利用しやすいシミュレータ」を実現するには今 後さらなる改良が必要である。以下に今後の課題として考えら れるものを挙げ、詳細を述べる。

・駅以外での待ち合わせ行為の再現 現状では人モデルに待ち合わせ行為を行わせるために、設計 者が VectorWorks での入力段階で改札口前で待ち合わせを行う よう入力する。いいかえれば、Rendezvous では待ち合わせ行為 を行うように指定されていない場所では、一切待ち合わせ行為 を行わないようになっている。 しかし、実際には渋谷駅のモヤイ像の周辺や、有名百貨店前 など、様々な場所で待ち合わせ行為が発生している。 こうした部分までシミュレートをするためには、駅以外での 待ち合わせ行為の発生するメカニズムを研究する必要がある。

・VectorWorks での入力の簡略化 現状では、VectorWorks での必要事項入力段階でオブジェクト の種類を覚える必要がある。 しかし、より直感的な入力を可能にするためには、専用パレッ トなどを作成し、パレット内にあるアイコンをクリックするだ けで最低限の入力が終了する機能を備える必要がある。

早稲田大学 理工学部 建築学科 渡辺仁史研究室 2004 年度 卒業論文 まとめ

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

■ おわりに ついに長いようで長かった論文が終わった。なんだかんだ言っ ても楽しい論文執筆活動であった。 それもこれも、渡辺研究室というステキな人たちが集まる研 究室のおかげです。この研究室のおかげで毎日楽しく笑顔でい られました。このような素敵な場を提供し、指導をしていただ いた渡辺仁史先生にまず感謝の意を述べたいと思います。

また、私の担当になっていただいた田中壮作先輩、角方謙一 先輩には何度感謝をしてもし足りません。先輩たちには本当に 色々なこと学びました。白髪が交じった何十年か後も一緒にお 酒を酌み交わせる、そんな間柄でずっといられたらな、と思い ます。

Java を初歩から教えてくださった斉藤裕介先輩。ありがとう ございます。

いつも目から鱗が落ちるような助言をしていただきました。 そして、いつも楽しそうでプラス思考なところが、本当に憧れ です。木村謙さん。ありがとうございます。

行き詰まったときに良い助言をくださった佐野さん、ありがと うございます。 また、八王子合宿で夜遅くまで指導していただいた林田さん、 そして長沢さん、本当にありがとうございます。

早稲田大学 理工学部 建築学科 渡辺仁史研究室 2004 年度 卒業論文 おわりに

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「待ち合わせを考慮したエージェント指向シミュレータの研究」

■ 参考文献 □論文 梅沢 力：駅における待ち合わせ行動予測モデル 渡辺研究室修士論文、1998

今井志帆：駅構内における滞留行動に関する研究 渡辺研究室修士論文、2000

中丸隆二：駅改札口前における待ち合わせによる滞留行動 の研究 渡辺研究室修士論文、1997

田口 想：流動の影響を考慮した立ち止まり行動のモデル 化に関する研究 渡辺研究室修士論文、2003

斉藤裕介：エージェント型避難行動シミュレータの最適化 に関する研究 渡辺研究室修士論文、2003

服部純士：携帯電話使用者の歩行特性モデルに関する研究 渡辺研究室卒業論文、1999

葛島知佳：携帯電話が変化させる空間に関する研究 - 待ち合わせについての研究 渡辺研究室卒業論文、1999

□書籍 日本建築学会編：建築資料集成 [ 人間 ] 丸善株式会社

早稲田大学 理工学部 建築学科 渡辺仁史研究室 2004 年度 卒業論文 参考文献

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