利用者の購買心理を考慮した大型商業施設に おける行動シミュレータの開発

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設に おける行動シミュレータの開発 A Clients Distribution Simulator in Commercial Complex by Quantifying Consumer Psychology

はじめに

はじめに 古代では建築は利用者が自ら作り、使っていた。 しかしながら、現代においては建築家と施主と利用者は異なる人になっている。 少子高齢の時代において、建物が飽和状態にある現在、すべての建築は選ばれる存在に なっている。 私は建築とは利用者のために作られるべきであって、利用者が使いやすく、快適で安心 な建築こそ最も素晴らしい建築であると思っている。 使いやすいとは何か？ 空間によって、人の行動が変わりそれが感じ方に変わる。 現在のシステムでは個人住宅などの、お金を払う人と利用者が同じ人である場合には問 題がないが、施主と利用者が異なる商業施設や駅空間などの公共施設では特に、空間の 評価方法が施主の視点になってしまっている。 しかし、私は建築は利用者のために作られるべきだと思っているため、利用者が使いや すい建築を作ることで、利用者に選ばれる建築になり、施主にも利益があるような建築 の評価方法を作りたいと思った。 また、受注生産のため大量生産品に比べると安全性が低いにも関わらず、建築の評価は、 一般的には完全な物として考えられている。 そのため、建築の長所 ( 満足 ) よりも短所 ( 不満 ) の方が目立ってしまう。特に、商業 施設のような楽しみを求めて行く場合は、不満を減らすことが商業施設に対して良い印 象を与えると考え、本研究を始めた。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

目次 Index

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

第一部：本編 第 1 章  研究概要

009

1-1．研究目的

010

1-2．研究の流れ

011

1-3．用語の定義

012

第 2 章  研究背景

015

2-1．商業施設を取り巻く社会背景

016

2-1-1．郊外型大型商業施設

016

2-1-2．百貨店・商業施設での売り上げの低下

018

2-1-3．買物における web の影響

020

2-1-4．購買行動モデルの変化

021

2-1-5．経営者と利用者の意識の違い

022

2-2．商業施設でのセンサリング

024

2-2-1．利用者側のためのセンサリング

024

2-2-2．経営者側のためのセンサリング

025

2-3．商業施設における行動研究

026

2-3-1．商業施設内の移動行動に関する研究

026

2-3-2．商業施設内の休憩行動に関する研究

027

2-3-3．商業施設におけるシミュレータ開発に関する研究

028

2-4．商品版 SimTread の開発経緯

030

2-4-1．避難シミュレータとしての SimTread

030

2-4-2．群集シミュレータとしての SimTread

032

2-5．本研究の位置づけ

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

034

第 3 章  パラメータの調査・実験

035

3-1．都内の商業施設における購買行動の追跡実験

036

3-2-1．追跡実験の目的

036

3-2-2．調査場所

037

3-2-3．調査方法

038

3-2．都内の商業施設における購買行動の追跡実験結果

039

3-2-1．商業施設内滞在時間

039

3-2-2．店舗内滞在時間

040

3-2-3．店舗立ち寄り間隔

041

3-2-4．立ち戻り行動特性

042

3-3．アンケートによる商業施設の調査

047

3-3-1．2 つのアンケートの目的

047

3-3-2．商業施設での購買行動に関するアンケート方法

048

3-3-3．不満度による行動変化に関するアンケートの方法

049

3-4．アンケートによる商業施設の調査結果

051

3-4-1．商業施設での購買行動に関するアンケートの結果

051

3-4-2．不満度による行動変化に関するアンケートの結果

056

第 4 章  シミュレーション構築

060

4-1．SimTread の全体的なアルゴリズム

061

4-1-1．変更を加えたクラス

061

4-1-2．SWAgent の中での主なメソッド

062

4-1-3．開発環境の設定

063

4-2．目的地 ID の意味づけと基本行動モデル

068

4-2-1．目的地 ID の意味づけ

068

4-2-2．目的地の変数の受け渡し

069

4-2-3．目的地を決定する基本行動モデル

070

4-3．各目的地を選択する際の行動

071

4-3-1．休憩施設を目的地にする際の行動

071

4-3-2．店舗を目的地にする際の行動

072

4-3-3．ダミーノードを目的地にする際の行動

073

4-3-4．出入口を目的地にする際の行動

074

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-4．商業施設の評価のための機能の実装

075

4-4-1．Agent 属性の実装

075

4-4-2．複層階の実装

077

4-4-3．混雑水準の実装

079

4-4-4．待ち行列の実装

082

4-4-5．我慢時間の実装

084

4-4-6．歩行履歴の実装

085

4-4-7．不満度による選択視野変化モデルの実装

086

第 5 章  商業施設のシミュレーション

089

5-1．図面の描き方

090

5-1-1．SimTread 用テンプレートのセットアップ

090

5-1-2．歩行領域作成の仕方

091

5-1-3．障害物作成の仕方

092

5-1-4．発生領域作成の仕方

093

5-1-5．目的地作成の仕方

094

5-1-6．シミュレーション実行の仕方

096

5-2．シミュレーション

099

5-2-1．シミュレーション設定

099

5-2-2．吹抜け・パーティションの有無でのプラン検討

103

結果  5-2-3．不満度の考慮の有無による比較

105

5-2-4．シミュレーション結果の考察とまとめ

106

第 6 章  まとめ

107

6-1．本研究のまとめ

108

6-2．今後の展望

109

謝辞

115

参考文献

116

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第二部：資料編 第 1 章 アンケート調査資料   1-1. 商業施設アンケート用紙   1-2. 商業施設アンケート結果   1-3. 不満度アンケート入力フォーム   1-4. 不満度アンケート分析データ    第 2 章 追跡実験資料   2-1.MT 平面図   2-2.VF 平面図   2-3.RT 平面図   2-4. 追跡実験分析データ 第 3 章 分析用 VBA コード   3-1. 商業施設アンケート分析用 VBA   3-2. 歩行軌跡分析用 VBA   3-3. 不満度アンケート分析用 VBA   3-4. 店舗 ID 決定用乱数 VBA

第三部：データ編 プログラムデータ   進捗状況 .txt   SimTread プログラミング過程データ   VectorWorks2011 体験版   最終プログラムデータ () シミュレーションパラメータ   シミュレーションプラン図面データ (plan.vwx)   読み込み用プランデータ (plan.txt) シミュレーション結果データ   シミュレーション動画データ (plan.mov)   シミュレーションログデータ (plan.txt.log) シミュレーション分析用データ   VBA データ 第一部 本編データ   本編 indd データ   本編 PDF データ   第二部 資料編データ

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008

第一部：本編

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

009

第 1 章

研究概要

1-1 研究目的 1-2 研究の流れ 1-3 用語の定義

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

買物客の不満度を見える化することができるシミュレーションを作成し、購買行動時の 不満度により商業施設のプランを評価できることを明らかにし、快適に買い物ができる大 型商業施設の設計手法とすることを目的とする。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

1-1．研究目的

1-1. 研究目的

010

第 1 章 研究概要

1-2．研究の流れ

1-2. 研究の流れ  研究の流れは以下の図 1-2-1.1 のような流れになっている。なお、この流れは修士 1 年 からのもので、研究テーマの決定までの流れは省いてある。

凡例

図 1-2-1.1：研究の流れ

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011

第 1 章 研究概要

大型商業施設…本研究においては、複数のテナントが入っている低層階で各階の床面積の 広い商業施設としている。 立ち戻り行動…複数の店舗に立ち寄った後に前に立ち寄った店舗に戻る行動。 アルゴリズム…シミュレーション上での動きをさせるために動いている手順。 エージェント (Agent)…シミュレーション上の人を表す。 マルチエージェント型シミュレーション…各エージェント毎にパラメータを持たせること で、Agent 単位でより複雑な計算をすることができるようなシミュレーション。 目的地…次に向かうシミュレーション上の目的地。各目的地毎に目的地 ID が振られてい るため、区別されている。 距離ポテンシャル…シミュレーション上において現在、Agent がいる座標から目的地まで の歩行距離。 ポテンシャルマップ…シミュレーション上において、各目的地毎に全てのグリッド上の距 離ポテンシャルを求めて並べた物。Agent が目的地に向かって進む際に使用される。 歩行領域…シミュレーション上において、Agent が動き回ることが可能な空間。距離ポテ ンシャルの計算を行う範囲を決定している。 障害物…シミュレーション上において、壁や柱や置物などの歩行領域内で歩行できない障 害物。障害物上の距離ポテンシャルは -1 になっている。 ワープ領域 (Warp 領域 )…階移動の際に利用するツールで、ワープ領域に入ると、同じ ID のワープ領域の座標に変換されることによって、階移動などを実現させるツール。 発生領域…シミュレーション上において、Agent が一定間隔で発生する領域。発生する人 数は VectorWorks 上で設定することができる。 店舗…目的地の 1 つ。大型商業施設の各テナントのうち、レストランやカフェなどの滞 在型のサービス以外の、販売を目的とするテナント。目的地 ID は 1001 ∼ 4000。 男性用店舗…男性 Agent が利用する可能性がある店舗。目的地 ID は 1001 ∼ 2000。

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1-3．用語の定義

1-3. 用語の定義

012

第 1 章 研究概要

3000 まで。 女性用店舗…女性 Agent が利用する可能性がある店舗。目的地 ID あ 3001 ∼ 4000。 休憩施設…シミュレーション上における目的地の 1 つ。レストランやカフェやベンチな どの滞在時間の長いテナント。休憩施設の目的地 ID は 4001 ∼ 6000。 ダミーノード…シミュレーション上における目的地の 1 つ。歩行経路が変化する可能性 がある交差点や店舗の前の通路に設置する。目的地 ID は 7001 ∼ 8000。 階段ノード…シミュレーション上における目的地の 1 つ。ワープ領域の上にある目的地。 異なる階に移動する際に、一度階段ノードに向かわせることでポテンシャルのエラーを処 理するために使用している。 待ち空間…店舗や休憩施設の前にある、定員オーバーだった際に使用する Agent の溜まり 場。目的地 ID は 1。 商 品 版 SimTread… オ ブ ジ ェ ク ト 指 向 型 言 語 で あ る JAVA を 使 っ て 構 築 さ れ た シ ミ ュ レーションアプリケーション。汎用 CAD Vectorworks の国内総販売元であるエーアン ドエー株式会社から 2010 年 6 月 4 日に発売された、人の動きをシミュレーションする Vectorworks の新しいプラグインソフト。 SimTread…オブジェクト指向型言語である JAVA を使って構築されたシミュレーションア プリケーション。本研究の成果物を示す。商品版の SimTread が避難シミュレーションで あったり、目的地がほぼ決まっている群集流動などのシミュレーションしかできない事に 比べ、本研究での SimTread は経過時間や各人の心理状況に応じて目的地を決定するアル ゴリズムを持つ。 サービス水準 ( 混雑水準 )…ジョン・J. フルーインが提唱した、1 人あたりの占有面積を 元にした混雑の目安。歩行路用・待ち空間用・階段用のサービス水準がある。 我慢時間…目的地を決定してから実際に目的地に入るまでの時間。通路が混雑しているこ とでうまく歩けないことや、定員オーバーによる待ち時間などが含まれる。 不満度…商業施設入場時を 0 として、待たされたり混雑によって増加していく Agent の 心理を表す係数。 自由歩行モデル…行き先を最初から設定せずに、各 Agent がその場で行き先を考えて自由 に行動するシミュレーションモデル。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

1-3．用語の定義

男女共用店舗…男性と女性 Agent が利用する可能性がある店舗。目的地 ID は 2001 ∼

013

第 1 章 研究概要

ブジェクトモデリングのために標準化した仕様記述言語であり、グラフィカルな記述で抽 象化したシステムのモデル（UML モデル）を生成する汎用モデリング言語。UML 2.0 以 降では 13 種類の図（ダイアグラム）を必要に応じて書き分ける。 アクティビティ図…UML の図の 1 つ。フローチャートに似た図で、上流行程のビジネス プロセスの流れや下流行程のプログラムの制御フローを表すことができる図。 DFD…データフロー図 (Data Flow Diagram)。情報システムのデータの「流れ ; flow」をグ ラフィカルに表現する図。データフロー図はデータ処理の可視化にも使われる（構造化設 計）。

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1-3．用語の定義

UML…統一モデリング言語 (Unified Modeling Language)。ソフトウェア工学におけるオ

014

第 1 章 研究概要

015

第 2 章

研究背景

2-1．商業施設を取り巻く社会背景 2-2．商業施設の各所における行動研究 2-3．商業施設におけるシミュレータ開発 2-4．商業施設でのセンサリング 2-5．商品版 SimTread の開発経緯

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

2-1-1. 郊外型大型商業施設  大型商業施設の種類はリージョナル型ショッピング センター・コミュニティ型ショッピングセンター ・ネ イバーフッド型ショッピングセンターなどの種類に分 けられ、立地でも郊外型と都市型に分けられている。  不動産デベロッパー大手によって企画された国内の 有名な大型商業施設の開業日について、表 2-1-1.1 に まとめた。この表を見ると、ネットショッピングや SNS によって購買鼓動が変化している現在において も、大型商業施設の建設は行われていることがわかる。 また、図 2-1-1.2 ∼ 4 のように都心ではなく地価の安 い郊外に建設することで、広い土地を使った大規模な 商業施設を建設することができる。こういったフロア 面積の広い商業施設の場合は、滞在時間を延ばすため 迷いやすく作られていることが多く、目的の店舗がど こにあるかわからずに諦めてしまう人もいる。

図 2-1-1.2：三井アウトレットパーク多摩南大沢店外観

図 2-1-1.3：越谷イオンレイクタウン外観

図 2-1-1.4：ららぽーと豊洲外観

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

表 2-1-1.1：商業施設開業日表 商業施設名称 開業年 ラフォーレ原宿 1978 サンシャインシティ 1978 イムズ 1989 アルパーク 1990 ラフォーレ原宿・新潟 1993 横浜ランドマークプラザ 1993 ららぽーと守山 1994 三井アウトレットパーク 大阪鶴見 1995 三井アウトレットパーク 横浜ベイサイド 1998 ヴィーナスフォート 1999 三井アウトレットパーク マリンピア神戸 1999 アクアシティお台場 2000 ワールドデザインシティGIFU 2000 御殿場プレミアム・アウトレット 2000 三井アウトレットパーク 多摩南大沢 2000 三井アウトレットパーク 幕張 2000 りんくうプレミアム・アウトレット 2000 三井アウトレットパーク ジャズドリーム長島 2002 丸の内ビルディング 2002 佐野プレミアム・アウトレット 2003 六本木ヒルズ 2003 鳥栖プレミアム・アウトレット 2004 COREDO日本橋 2004 三井ショッピングパーク LaLaテラス南千住 2004 ステラタウン 2004 三井ショッピングパーク ららぽーと甲子園 2004 土岐プレミアム・アウトレット 2005 ララスクエア四日市 2005 ララスクエア宇都宮 2005 東京ビルTOKIA 2005 表参道ヒルズ 2006 横浜ベイクォーター 2006 ラゾーナ川崎プラザ 2006 三井ショッピングパーク アーバンドック らら 2006 三井ショッピングパーク ららぽーと柏の葉 2006 東京ミッドタウン 2007 ラブラ万代 2007 三井ショッピングパーク ららぽーと横浜 2007 新丸の内ビルディング 2007 神戸三田プレミアム・アウトレット 2007 港北みなも 2007 イオンレイクタウン 2008 赤坂サカス 2008 三井アウトレットパーク 入間 2008 三井アウトレットパーク 仙台港 2008 仙台泉プレミアム・アウトレット 2008 南砂町ショッピングセンター SUNAMO 2008 三井ショッピングパーク ララガーデン川口 2008 三井ショッピングパーク ららぽーと磐田 2009 あみプレミアム・アウトレット 2009 三井ショッピングパーク ららぽーと新三郷 2009 三井ショッピングパーク ララガーデン長町 2009 サクラス戸塚 2009 東久留米ショッピングセンタークルネ 2009 ヴィーナスフォート 2009 三井アウトレットパーク 札幌北広島 2010 戸塚東急プラザ 2010 三井アウトレットパーク滋賀竜王 2010 COREDO室町 2010 二子玉川ライズ・ショッピングセンター 2011 あべのマーケットパーク キューズモール 2011 テラスモール湘南 2011 LUMINE有楽町店 2011 三井アウトレットパーク倉敷 2011 東急プラザ 表参道原宿 2012 代々木VILLAGE by kurkku 2012 丸の内永楽ビルディング 2012 渋谷ヒカリエ 2012 東京ソラマチ 2012 三井アウトレットパーク木更津金田 2012 ららぽーと海老名 2015

2-1．商業施設を取り巻く社会背景

2-1. 商業施設を取り巻く社会背景

016

第 2 章 研究背景

ショッピングセンターの分布がある。これは、西暦 2000 年∼ 2010 年までにオープンし た以下の 4 つの条件を満たす商業施設の分布を表 ( 表 2-1-1.5・6) とグラフ (2-1-1.7) とし て表している。表 2-1-1.5 は店舗数を、表 2-1-1.6 は各年次毎の地域の分布確率を表した ものである。表 2-1-1.6 によると、中心地域・周辺地域と比較すると、郊外地域の商業施 設が多いことがわかる。そのため商業施設の中でも、郊外型の大型商業施設の設計手法が 必要となる。 ○条件

西暦 中心地域 周辺地域 郊外地域 総計 2000年 13 38 111 162 1. 小売業の店舗面積は、1,500 ㎡ 以上であること。 2001年 7 9 27 43 2. キーテナントを除くテナントが 10 店舗以上含まれていること。 2002年 8 18 39 65 3. キーテナントがある場合、その面積がショッピングセンター面積の 80％程度を超えな 2003年 10 14 43 67 2004年 10 14 54 78 いこと。 2005年 9 13 56 78 但し、その他テナントのうち小売業の店舗面積が 1,500 ㎡以上である場合には、この限 2006年 9 15 60 84 2007年 17 17 68 102 りではない。 2008年 16 10 65 91 4. テナント会（商店会）等があり、広告宣伝、共同催事等の共同活動を行っていること。 2009年 11 16 34 61 2010年 8 23 24 55

表 2-1-1.5：年次別・立地別オープン SC 数

西暦 中心地域 周辺地域 郊外地域 総計 2000年 13 38 111 162 2001年 7 9 27 43 2002年 8 18 39 65 2003年 10 14 43 67 2004年 10 14 54 78 2005年 9 13 56 78 2006年 9 15 60 84 2007年 17 17 68 102 2008年 16 10 65 91 2009年 11 16 34 61 2010年 8 23 24 55 西暦 中心地域 2000年 8.024691 2001年 16.27907 2002年 12.30769 2003年 14.92537 2004年 12.82051 2005年 11.53846 2006年 10.71429 2007年 16.66667 2008年 17.58242 2009年 18.03279 2010年 14.54545

周辺地域 23.45679 20.93023 27.69231 20.89552 17.94872 16.66667 17.85714 16.66667 10.98901 26.22951 41.81818

表 2-1-1.6：各年度のオープン SC の分布率

西暦 中心地域 2000年 8.024691 2001年 16.27907 2002年 12.30769 2003年 14.92537 2004年 12.82051 2005年 11.53846 2006年 10.71429 2007年 16.66667 2008年 17.58242 2009年 18.03279 2010年 14.54545

郊外地域 総計 68.51852 162 62.7907 43 60 65 64.1791 67 69.23077 78 71.79487 78 71.42857 84 66.66667 102 71.42857 91 55.7377 61 43.63636 55

図 2-1-1.7：年次別・立地別オープン SC の分布 (2001 年以降 )

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

周辺地域 23.45679 20.93023 27.69231 20.89552 17.94872 16.66667 17.85714 16.66667 10.98901 26.22951 41.81818

郊外地域 総計 68.51852 162 62.7907 43 60 65 64.1791 67 69.23077 78 71.79487 78 71.42857 84 66.66667 102 71.42857 91 55.7377 61 43.63636 55

2-1．商業施設を取り巻く社会背景

以下に社団法人日本ショッピングセンター協会がまとめた、年次別・立地別オープン

017

第 2 章 研究背景

近年はネットショッピングの普及や不況により消費が減っているため、商業施設での売 り上げも低下している。次の表 2-1-2.1 と表 2-1-2.2 は 2011 年度における商業施設の売 上の変化を表している。表 2-1-2.1 は都市規模別・ 地域別売上高伸長率であるが、半分以上の商業施設

表 2-1-2.2：キーテナント業態

では売り上げが落ちていることがわかる。表 2-1-

別売上高伸長率

2.2 を見ても売上高が落ちていることがわかる。

表 2-1-2.1：都市規模別・地域別売上高伸長率

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

2-1．商業施設を取り巻く社会背景

2-1-2. 百貨店・商業施設での売り上げの低下

018

第 2 章 研究背景

表 2-1-2.3：SC・百貨店・チェーンストア

百貨店・チェーンストアの売上高前年対

売上高前年対比

比である。年々売り上げが落ちているこ とがわかる。表 2-1-2.4 と表 2-1-2.5 も 前ページと同じく、売上高の伸長率を表 している。これらを見ても、売上が落ち ていることがわかり、売上を上げるため にも建築計画の面から改善が必要となる ことがわかる。

表 2-1-2.4：立地別・構成別売上高伸長率

表 2-1-2.5：立地別・地域別売上高伸長率

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

2-1．商業施設を取り巻く社会背景

表 2-1-2.3 はショッピングセンター・

019

第 2 章 研究背景

近年は商業施設に来店して購入しなくても、通販サイトであったりオンラインショップ 等、インターネットを通じて商品を購入することができる。  通販サイトなどでは売り上げが少なく、通常の店舗ではスペースの無駄になってしまう ような商品であっても、画像で見せることができるため置いておく必要がなく、通常の店 舗よりも多くの商品が販売することができる。これによってマイナー商品でも販売できる ため、図 2-1-3.1 のように利益を得ることができる。通販サイトの Amazon などがこの例 である。  また、図 2-1-3.2 のように購入の際にかかる手間がなくなり、人件費や土地の代金がか からないため、一般の店舗よりも安く仕入れることができることもある。オンラインパソ コンショップである DELL などがこの例である。

図 2-1-3.1：ロングテール現象

土地代 人件費

人件費

輸送費

輸送費

原価

原価

図 2-1-3.2：オンラインとオフラインの販売価格の違い

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

2-1．商業施設を取り巻く社会背景

2-1-3. 買物における web の影響

020

第 2 章 研究背景

また、SNS によって購買行動も変化している。中央総合研究所によって、ネットや SNS の普及により消費者の購買行動が「AIDMA（アイドマ）の法則」から「AISCEAS モデル」 に変わってきていると提唱されている。そうなると、口コミによる行動の変化などはある が、検索・比較・調査・検討の過程がある以上、実際の空間でもそのような行動がしやす い空間が必要になってくる。 「AIDMA の法則」…Attention（注意） 、Interest（関心） 、Desire（欲求） 、Memory（記憶） 、 Action（行動） 「AISCEAS」モデル…Attention（認知） 、Interest（関心） 、Search（検索） 、Compare（比較） 、 Examination（調査・検討）、Action（購入） 、Share（情報共有／感想をネットで公開）  また、2011 年に電通によってソーシャルメディア世代の消費モデル SIPS( 図 2-1-4.1) が提唱されている。SIPS は、「共感する ： Sympathize」→「確認する ： Identify」→「参 加する ： Participate」→「共有・拡散する ： Share & Spread」である。今後は建築空間で もそのような行為ができる空間が必要になってくる。

図 2-1-4.1：SIPS の消費モデル

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

2-1．商業施設を取り巻く社会背景

2-1-4. 購買行動モデルの変化

021

第 2 章 研究背景

商業施設の設計時に、経営者 ( デベロッパーや地主 ) と利用者の意識の違いがある。良 い空間を作ろうとする建築家はどちらかというと利用者側の立場に立っていると言えるか もしれない。しかしながら経営者が施主になることが多く、経営者は払った分のお金を回 収できるような商業施設を望んでいる。下記は商業施設のテナントの賃料の徴収形態につ いてまとめている PDF からの転載である。 ○ Ｓ Ｃ に お け る 賃 料 の 徴 収 形 態 ( 出 展：http://www.meti.go.jp/report/downloadfiles/ ji04_10_17.pdf) ①固定家賃型 売上額と関係なく一定額の賃料を徴収するスタイルである。オフィス等に複合される店舗 はこの形態が多い。賃料は、売上との関連性がなく決定されるため、SC には不向きである。 ②固定家賃＋売上歩合型 固定家賃に加え、売上に歩率を掛けて徴収するスタイルである。 このスタイルは、固定 家賃の設定により売上変動のリスクを出店者が負い、売上歩合は余り高くないと言う特徴 がある。 ③単純歩合型 一定の歩率を設定し、売上に対する歩合賃料のみとするスタイルである。テナントにとっ ては固定家賃的リスクが無いかわりに、高い坪当たり売上を実現した場合、高い賃料を支 払う結果になる。交渉のしやすさの観点からは最もシンプルなスタイルであるが、事業運 営主体にとって、固定家賃に相当するものがないので、事業計画が立てづらく、リスクヘッ ジができない難点がある。新規のエリア開発における SC 等、テナントが売上の予想を立 てにくい時に要求してくることが多いスタイルである。 ④最低保証付逓減歩合型（固定＋売上逓減） 基本的には売上歩合型のスタイルであるが、テナントの売上に最低保証の意味での基準売 上高を設定し、その歩合が固定家賃部分に相当するので事業運営主体にとっては売上変動 のリスクヘッジとなる。 売上歩合は基本歩率（４∼ 10％程度）を設定し、最低保証のリスクを出店者が負うかわ りに、一定の売上高を超えた額に対しては、歩率を軽減する逓減措置をとることが多い。 最低保証の基準売上高、歩率、逓減にかかる売上高等、交渉のポイントが多いために柔軟 性の高いスタイルであり、交渉のしやすさの観点からは現状の経済情勢の中では最も適し たスタイルといえる。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

2-1．商業施設を取り巻く社会背景

2-1-5. 利用者と経営者の意識の違い

022

第 2 章 研究背景

具体的に賃料を算定し、設定する方法としては以下の３つの方式がある ①原価法…原価計算による床コストの把握の必要性 ②事例比較法… 周辺 SC、あるいは類似事例との比較 ③収益還元法…テナントの賃料負担能力  特定の賃料に関する効用比とは、特定の区画が、基準となる店舗ロケーションに比べて、 どの程度の不動産価値があるということであり、大きく分けてフロア指数（垂直係数）と 平面指数（水平係数）が考えられる。効用比 ( 基準階賃貸平均を 100 とした時の賃料比率 ) では日本ショッピングセンター協会の実態調査によると、Ｂ１Ｆ：75、１Ｆ：100、２Ｆ： 80、３Ｆ：65、４Ｆ：57、５Ｆ：43 という平均実態があるとされている。  この方法で賃料を決める以上、経営者は「極力吹抜けをなくし、通路を狭くして店舗面 積を増やしたい」となる。しかしながら、利用者からしてみれば店舗面積が広いよりも広 くて歩きやすく、吹抜けがあって開放的な空間の方が好まれる。ここで両者の意識の違い が現れてしまう。しかしながら、建築家は施主 ( 経営者 ) からお金をもらう以上、施主に 納得してもらわなければならないため、どうしても施主を納得させねばならない。その際 に使用されるのが客観的なデータが得られる「行動シミュレーション」である。そこで「行 動シミュレータ」が必要とされている。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

2-1．商業施設を取り巻く社会背景

○ 賃 料 の 設 定 方 法 ( 出 展：http://www.meti.go.jp/report/downloadfiles/ji04_10_17.pdf )

023

第 2 章 研究背景

2-2-1. 利用者側のためのセンサリング  近年では商業施設ができた後に商品の売上や利用者の行動などを把握するために利用者 のセンサリングが行われることがある。従来はセンシング機器がなかったために直接、人 間の目視であったり、映像を撮影して見たりなどで行われていたが、センシング機器が安 価になりつつあるため、人間の主観に頼らずに機械的に自動でセンサリングを行うことが できるようになっている。  近年注目されている屋内の測位手法として IMES が挙げられる。IMES は屋内型の GPS のような物で図 2-2-1.1 のように、屋内の天井や壁に一定間隔毎に測位用のデータ発信機 を取り付けることによって使用可能である。以下の表 2-2-1.2 はセンシング機器のうち位 置情報の測位が可能な機器をまとめたものであるが、日本国内では全ての携帯に GPS 機 器を取り付けることが義務化されているため、IMES であれば測位専用の機器がいらなく なり最も実用的と言われている。どちらかというと IMES は利用者が自分の位置を測位す ることに長けているため、店舗経営者側としては使いづらい。

図 2-2-1.1：IMES の使用イメージ 表 2-2-1.2：センサリングの種類 方式 可視光通信 赤外線通信 無線LAN IMES(屋内GPS) RFIDタグ QRコード/マーカー

仕組み

端末のハードウェア 専用デバイスが必要。携帯電話に内 LED照明から可視光で位置情報を 蔵する場合は既存の赤外線通信モ 配信 ジュールと同程度に小型化できる。 赤外線通信装置から位置情報を配 携帯電話が内蔵するモジュールな 信 ど、既存の赤外線通信端末を使え 無線LAN基地局を測位に利用。 「PlaceEngine」など既に実サービ 既存の無線LAN端末を使える。 スが始まっている。 専用装置からGPSと互換性のある 携帯電話が内蔵するモジュールな 信号を配信。 ど、既存のGPS受信機を使える。 RFIDタグに位置情報を持たせる。 専用のデバイスが必要。 QRコードやマーカーから位置情報 画像認識のためのカメラが必要。携 を取得する。 帯電話内蔵カメラを使える。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

2-2．商業施設でのセンサリング

2-2. 商業施設でのセンサリング

024

第 2 章 研究背景

前項では、利用者側の協力が必要な手法の紹介をしたが、不特定多数の利用者がいる商 業施設では全ての利用者に協力をお願いするのも難しいため、経営者側だけでできる位置 情報センサリングの方が望ましい。経営者側のみで可能なセンサリング手法として、監視 カメラやレーザー距離計や Wi-fi などを用いて位置情報を取得する方法がある。  例えば、euclid による Wi-fi を利用したリアル店舗向け顧客追跡ソリューションがある。 これは、ネットワーク接続された店内センサーを使って、顧客のスマートフォンの WiFi 信号を追跡することで顧客の買い物行動を追跡し、図 2-2-2.1 のように顧客動線、顧客ロ イヤルティー、定着率、「滞留時間」 、さらには「ウィンドウ・コンバージョン率」なるも のまで分析することができる。 （ウィンドウ・コンバージョンというのは、 顧客がショーウィ ンドウを見てから店に入る決断を下すこと）

図 2-2-2.1：euclid のリアルタイム店舗向け顧客追跡ソリューション  また、カメラを使用した画像処理によるセンシング手法がある。山岸ら ( 文 1) によっ て複数のカメラを用いることでそのカメラから人間までの距離を捉える手法を明らかにさ れた。この研究では、カメラからの距離だけしかわからず、その瞬間の人の位置はわかる が、フレーム間の人の動きまではできず、それを可能にしたのが大西ら ( 文 2) によるス テレオビジョンカメラでの動線の抽出手法の開発であった。しかしながら制度が低いため、 香川ら ( 文 3) によって赤外線付きの複眼カメラを使用して距離の測定精度を向上させる 手法が提案された。依田ら ( 文 4) によって、ユビキタスステレオビジョンを利用してリ アルタイムに正確な位置情報を得ることができるシステムが開発された。また林田ら ( 文 5) や富田ら ( 文 6) や石突ら ( 文 7) によって監視カメラを利用した、高価で特殊な機器を 必要としない位置情報の測位システムが提案された。  これらの研究によって、すでに存在する空間に対してリアルタイムにセンシングする技 術が確立しつつあるが、これらのセンサリング手法だと実際にある空間にしか適用できず、 空間の問題点が明らかになったとしても空間を大きく変更したりするにはお金がかかるた め、商品棚のレイアウトや店舗のコンテンツなどの小さい変更しかできない。そして、存 在する空間に対してしか適用することができず、これから作る建築や空間に対して検討す るシミュレーションが必要となっている。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

2-2．商業施設でのセンサリング

2-2-2. 経営者側のためのセンサリング

025

第 2 章 研究背景

2-3-1. 商業施設内の移動行動に関する研究  商業施設における行動研究は古くからおこなわれている。その中でも商業施設内をどの ように移動するか ( 図 2-3-1.1) という研究は多い。  まず渡辺仁史研究室での研究としては、志多ら ( 文 8) によって通路での移動は通路の 明るさ・幅・位置関係によって決定され、エスカレータを利用した他階への垂直移動行動 には「エスカレータの配置及び向き」と「エスカレータ周辺の建築的及び空間的構成」が 影響していることを明らかにし、加藤ら ( 文 9) によって垂直移動手段の選択と各垂直移 動手段による移動階数の実態が明らかにされた。また田中ら ( 文 10) により、大規模商店 舗における入館時の群集の行動が明らかにされた。そして、五代ら ( 文 11) によって、商 業施設内通路では行動目的によって歩行速度が変化し、時系列で歩行速度が変化していく 傾向があることが明らかにされた。通路から店舗に入る際の入りやすさについては小坂ら ( 文 12) によって商店ファサードに注目して研究され、 属性毎に店舗に入りやすくなるファ サードが異なることが明らかにされた。他研究機関による研究では、 岡本ら ( 文 13) によっ て LRF とカメラを用いた映像から、 「直行状態」 「探索状態」 「回遊状態」毎に、歩行軌跡・ 速度および首振りの頻度が明らかになった。しかしながら、これらの研究では断片的な状 態の研究であるため、これらをまとめて建築計画に生かす研究が必要となっている。

3F

店舗

通路

2F

店舗

通路

垂直移動手段

通路

店舗

通路

店舗

文 1：緑 文 2：青 文 3：黄 1F

出入口

通路

通路

店舗

文 4：緑 文 5：赤 文 6：緑

図 2-3-1.1：各既往研究の位置付け

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

2-3．商業施設における行動研究

2-3. 商業施設における行動研究

026

第 2 章 研究背景

商業施設内の休憩行動に関する研究としては、平居ら ( 文 14) によって空間の遮蔽度に よって着座行為に与える影響が明らかにされている。佐藤ら ( 文 15) によって休憩スペー スの誘引面積が明らかにされた。鈴木ら ( 文 16) によって、都市スケールでの商業地にお ける休憩需要が、無漏田ら ( 文 17) によって大規模な商業施設における空間毎の休憩ニー ズを明らかにした。長澤ら ( 文 18) によって大型商業施設における買物行動中には図 2-32.1 のように座ったり食事する以外にも休符行動と呼ばれるちょっとした休憩が見られる ことが明らかにされた。山田ら ( 文 19) によって、商業施設外の広場における滞留行動の 目的が、有光ら ( 文 20) によって商業施設に囲まれた広場での行為目的について明らかに された。赤川ら ( 文 21) によって、商業施設の屋上利用が温熱環境によって変化すること が明らかにされた。長ら ( 文 22) によって、都心部の商業施設における休憩施設群の配置 毎に利用状況が明らかにされた。

図 2-3-2.1：買い物行動中に見られる休符行動

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

2-3．商業施設における行動研究

2-3-2. 商業施設内の休憩行動に関する研究

027

第 2 章 研究背景

商業施設における各空間における移動行動と休憩行動が明らかにされた上で、シミュ レーションによって、それらを建築計画に生かそうとされている。建築計画に利用されて いるシミュレーションでは、避難や群集流動などの安全性を検討するための研究がされて きた。  商業施設内の群集流動シミュレーションでは、小島ら ( 文 23) や後藤ら ( 文 24)( 文 25) により、巨視的な視点で利用者行動を捉え、通路形状の検討を行うことのできるシミュレー ションモデルが提案された。また田中ら ( 文 10) によって、大型商業施設が最も群集密度 が高くなってしまい危険である入館時の行動を群集流動としてシミュレーションすること を可能にした。角方ら ( 文 26) により、待ち行列ができる程の初売りの催事場において、 商品棚やレジの配置などを検討することのできるシミュレーション (SimTread の前身であ る SimWalk) を開発した。しかしながら、これらの研究では群集流動としての発生地点と 目的地が最初からわかっている一方通行の空間でしかシミュレーションすることができな い。  豊嶋ら ( 文 27)( 図 2-3-3.1) によって、顧客の入店から滞在時間や目的地の決定や移動 経路の決定などをエージェントが考えて行うことのできるシミュレーションモデルを開発 した。山邊ら ( 文 28)( 図 2-3-3.2) によって、複数の目的地を持たせた、商業施設のテナ ントの配置を検討するためのマルチエージェントシミュレータが開発された。

図 2-3-3.1：豊嶋らのモデル

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

図 2-3-3.2：豊嶋らのモデル

2-3．商業施設における行動研究

2-3-3. 商業施設におけるシミュレータ開発に関する研究

028

第 2 章 研究背景

されていたため、佐古ら ( 文 29)( 図 2-3-3.3・4) によって、目的地の有無という状態毎の 購買行動とその状態の遷移を考慮したマルチエージェントシミュレータが開発された。こ れらの研究によって大型商業施設での回遊行動がしやすい通路形状であったり店舗配置が 検討できるようになった。しかしながら、これらのシミュレーションモデルでは人間の行 動履歴や心理がまったく考慮されておらず、時系列での行動の変化であったり、人間の心 理に基づいた商業施設の利用しやすさの検討という点では利用することができない。

図 2-3-3.3：状態遷移図

図 2-3-3.4：シミュレーションのフロー図

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

2-3．商業施設における行動研究

しかし、各エージェントの状態がまったく考慮されておらず、完全な乱数で行動が決定

029

第 2 章 研究背景

2-4-1. 避難シミュレータとしての SimTread  SimTread は元々 SimWalk という名前だった。同名のシステムがあることで SimTread と名前を変更したため、昔は SimWalk という名称で論文発表等がされている。  木村ら ( 文 30) によって施設の規模設定や避難計画に適用することを目的として構築さ れた。図 2-4-1.1 のような衝突判定領域と呼ばれる領域を設定し、そこに人が入らないよ うに移動方向を変えたり停止したりし、エージェント同士がぶつからないようにすること で各エージェントのパーソナルスペースを守りながらの避難行動の再現を可能とした。そ して、秒数のカウントを行うことで、全員が避難を行う際にどのくらいの時間がかかるの かということを測定することができるようになっている。図 2-4-1.2 のように室内に人を 適当に配置し、シミュレーションを開始すると、最寄りの 2 つの扉から部屋を出て最寄 の階段を目指す様子が SimWalk 上で再現される。ボトルネックがあると前のエージェン トによって、後ろのエージェントが詰まってしまう様子が再現された。しかし、流動係数 であったり、衝突判定領域が実際の値とかけ離れていることが問題だった。

図 2-4-1.2： オ フ ィ ス ビ ル で の 図 2-4-1.1：エージェントの領域と衝突判定領域

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

SimWalk のシミュレーション過程

2-4．商品版 SimTread の開発経緯

2-4. 商品版 SimTread の開発経緯

030

第 2 章 研究背景

した SimWalk が開発された。譲り合い行動モデルによって、扉などでのボトルネックで の譲り合いによって流動係数が増加し、実際の値に近くなった。そして、この時に CAD 上での設定ができるようになり、設計者が簡単にシミュレーションできるようなインター フェースが完成した。図 2-4-1.3 は各時刻での流動係数のグラフとその時刻での避難状況 である。流動係数測定ラインを引くことで簡単に流動係数をグラフ化することができるよ うになっている。そして後に、峯岸ら ( 文 32)( 文 33) によって流動係数の妥当性に関し て検討がなされて仕様が変更されている。  その他の避難シミュレーションの例として、菊池ら ( 文 34) によって避難の観点から大 学キャンパスの教室配置の検討が行われ、峯岸ら ( 文 35) によって、大規模ホールにおけ る避難の検討がされた。また、木村ら ( 文 36) によってオフィスビルでの避難において、 群集歩行形状の再現がなされた。

図 2-4-1.3：譲り合い行動モデル実装済みの SimWalk のシミュレーション経過

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

2-4．商品版 SimTread の開発経緯

それらの問題を解決するために、斉藤ら ( 文 31) によって、譲り合い行動モデルを実装

031

第 2 章 研究背景

そして田中ら ( 文 37) によって、 駅の待ち合わせ行動を実装した SimWalk が開発された。 図 2-4-2.1 がそのシミュレーションモデルのフロー図である。この研究によって、避難シ ミュレーション以外にも、駅空間の柱スパンの検討やコンビニ配置スペースの検討などに 応用することが可能になった。図 2-4-2.2 が 5m と 8m の時の待ち合わせ行動を考慮した 柱スパンの検討で、図 2-4-2.3 が改札口からの群集流動を考慮した際のコンビニ店舗スペー スの配置検討である。

図 2-4-2.1：待ち合わせモデルのフロー図

図 2-4-2.2：柱スパンの検討

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

図 2-4-2.3：コンビニ店舗配置検討

2-4．商品版 SimTread の開発経緯

2-4-2. 群集シミュレータとしての SimTread

032

第 2 章 研究背景

レーションによって、商品棚などの配置についての検討がされた。この研究では図 2-42.4 のように入場口と退場口が決まっている催事場において、どのように商品棚とレジを 配置することで、スムーズな買い物ができるかをケーススタディ ( 図 2-4-2.5) によって検 討した。商品棚で「商品を選ぶ行動」とレジで「会計を行う行動」を、対象空間で一時停 止させるという方法で再現した。しかしながらこれでは順路が複数ある商業施設でのシ ミュレーションはできない。

図 2-4-2.4：催事場概要

図 2-4-2.5：催事場ケーススタディ

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

2-4．商品版 SimTread の開発経緯

そして金山ら ( 文 38) や角方ら ( 文 39) によって、商業施設における群集流動のシミュ

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第 2 章 研究背景

本研究の位置づけとして、今まで SimTread は多様な空間でのシミュレーションを行わ れてきたように思えるが、全て目的地が予め決められているような行動しかシミュレー ションできなかった。そしてその他のシミュレーションや商業施設の研究と合わせると以 下の点で本研究の意義がある。 商品版 SimTread の長所 ・SimTread の長所である CAD との連動が可能。 ・座標でシミュレーション行う上で最も大変な、他のエージェントとの衝突回避がすでに 実装されている。 商品版 SimTread の短所 ・複数の目的地の中から自動で選ぶようなシミュレーションができない。 ・エージェントは最初に決められた目的地に向かって最短経路で歩行する。 ・経営者側の立場に立った検討にしか使用できない。  これらの特徴があるため、商品版 SimTread の長所を生かし、短所を改善していくこと で、誰でも簡単に使用でき、大型商業施設における利用者の立場に立った心理を考慮した シミュレーションシステムを構築することが本研究の位置づけ ( 図 2-5.1) である。  下図 ( 図 2-5.1) で説明すると、「VectorWorks と連携し、SimTread を実行するためのア プリケーション層」と「壁などの障害物を認識して目的地までの距離などを返すシミュレー ション空間層」と「Agent の衝突判定や目的地まで歩かせる Agent 基本挙動層」がすでに 商品版 SimTread で実装されており、そこに「属性毎の変化である Agent 属性層」と「既 往研究や本研究での調査で明らかになった行動 DB」と「不満度によって行動を変化させ るという Agent の心理層」と「複数の目的地を状態によって変化させて行動させる Agent 行動層」を実装することで利用者の立場に立ったシミュレーションを作成する。 本研究 行動

Agent

Agent

DB 層

心理層 行動層

Agent 属性層

行動

Agent

Agent

DB 層

心理層 行動層

Agent 属性層 Agent 基本挙動層

Agent 基本挙動層

シミュレーション空間層 アプリケーション層

シミュレーション空間層 アプリケーション層

図 2-5.1：研究の位置付け

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

2-5．本研究の位置づけ

2-5. 本研究の位置づけ

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第 2 章 研究背景

035

第 3 章

パラメータの調査・実験

3-1．都内の商業施設における購買行動の 追跡実験 3-2．都内の商業施設における購買行動の 追跡実験結果 3-3．アンケートによる商業施設の利用調 査 3-4．アンケートによる商業施設の調査結 果

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

3-1-1. 追跡実験の目的  本実験の目的は、商業施設で買い物をする際に、立ち戻り行動をどのようなタイミング で行うのかということを明らかにし、シミュレータを構築するために必要な、以下の図 3-1-1.1 の男女別パラメータを取得することを目的としている。

図 3-1-1.1：追跡実験の目的

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

3-1．都内の商業施設における購買行動の追跡実験

3-1. 都内の商業施設における購買行動の追跡実験

036

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

○調査場所 ・三井アウトレットパーク多摩南大沢店 ( 以下 MT) ・お台場 VenusFort( 以下 VF) ・アーバンドック ららぽーと豊洲 ( 以下 RT) ○選定理由 調査場所の選定として、被験者の負担により購買行動が変化しないように都内に限定し、 低層で平面的に広い大型商業施設から以下の 3 箇所を選択した。その 3 箇所の延床面積 と店舗面積と店舗数をまとめた表が表 3-1-2.1 である。この 3 箇所は「店舗数」 「店舗以 外の面積」によって、比較できるように選択した。これは迷いやすいヴィーナスフォート は立ち戻り行動の回数が少ないという仮説に基づいている。また、店舗数が少ない三井ア ウトレットパーク多摩南大沢店や、広い割には店舗以外の面積が広いららぽーと豊洲は立 ち戻り行動が多いと考えた。

表 3-1-2.1：調査場所の面積・店舗数の比較

延床面積 店舗面積 店舗数 (100㎡) (100㎡) (店) 延床面積 店舗面積 店舗数 商業施設名 三井アウトレットパーク多摩南大沢店 210 99 (100㎡) (100㎡) (店)288 三井アウトレットパーク多摩南大沢店 288 210 99 お台場 VenusFort 698 295 190 お台場 VenusFort 698 295 190 アーバンドック ららぽーと豊洲 1650 1650 620 190 アーバンドック ららぽーと豊洲 620 190 商業施設名

18001800 1600

1600 1400 (

(

1 12001400 0 1000 0 1 )

1200 0800 06001000

(

)

400

) 200

800 600

0

(

400

) 200

図 3-1-2.2：調査場所の面積・店舗数の比較

0 利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

MT VF RT

3-1．都内の商業施設における購買行動の追跡実験

3-1-2. 調査場所

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第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

○被験者 建築系・非建築系を含む 20 代の大学生男女 10 名 ( うち男性 5 名、女性 5 名 ) ○追跡方法  まず商業施設に来た所から実験を開始する。被験者は洋服を購入しに来たという設定で 商業施設内を自由に歩き回ってもらった。その際に、図 3-1-3.1・図 3-1-3.2 のように左 足の足首側面に加速度計をつけてボイスレコーダを持ってもらい、買物中に思ったことや 興味などを吹き込んでもらうことにした。追跡は怪しくないように、被験者の後ろまたは 横を邪魔にならないように歩くこととした。追跡している際には、時間を計りながら行動 と時間を記録していく。記録する行動は、商業施設の入場・退場時間、店舗や休憩施設の 店名と入店・退店時間、立ち止まり場所と立ち止まり時間を時系列で記録する。  そして買物が終了したら出口を出る所まで歩いてもらい、その後にアンケートに答えて もらうことで分析にかかる手間を少なくした。

図 3-1-3.1：被験者正面

図 3-1-3.2：被験者側面

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

3-1．都内の商業施設における購買行動の追跡実験

3-1-3. 実験方法

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第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

在時間

摩南大沢

摩南大沢

ナスフォート

差

滞在時間が 3928 ± 864 秒、女性の滞在時間が 6868±1917 秒となっている。

男性 3060 男性 3960 3060 男性 4320 3960 3060 3360 4320 3960 2700 3360 4320 2700 3360 2700

滞在時間 女性 滞在時間 4320 女性 滞在時間 8880 4320 女性 9240 8880 4320 7800 9240 8880 5640 7800 9240 5640 7800 5640

3240 4500 3240 5040 4500 3120 3240 5040 3780 4500 3120 5040 3780 3120 3780

9480 8220 9480 5580 8220 4560 9480 5580 8100 8220 4560 5580 8100 4560 8100

4620 4320 4620 6060 4320 3600 4620 6060 3240 4320 3600 6060 3240 3600 3240

5760 9300 5760 4320 9300 4500 5760 4320 7320 9300 4500 4320 7320 4500 7320

全体 3960 全体 4320 3960 全体 2700 4320 3960 3360 2700 4320 3060 3360 2700 5640 3060 3360 8880 5640 3060 4320 8880 7800 5640 4320 9240 8880 7800 3240 4320 9240 4500 7800 3240 5040 9240 4500 3120 3240 5040 3780 4500 3120 9480 5040 3780 8220 3120 9480 5580 3780 8220 4560 9480 5580 8100 8220 4560 4620 5580 8100 4320 4560 4620 6060 8100 4320 3600 4620 6060 3240 4320 3600 5760 6060 3240 9300 3600 5760 4320 3240 9300 4500 5760 4320 7320 9300 4500 5398 4320 7320 2091.094 4500 5398

10000 7000 8000 9000 6000 7000 8000 5000 6000 7000 4000 5000 6000 3000 4000 5000 2000 3000 4000 1000 2000 3000 10000 1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1 2 3 4 図 3-2-1.1：MT での各被験者の滞在時間 10000

5

2000 0 1000 0

9000 10000 8000 9000 7000 10000 8000 6000 9000 7000 5000 8000 6000 4000 7000 5000 3000 6000 4000 2000 5000 3000 1000 4000 2000 3000 10000

2000 0 1000

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

0 10000 9000

10000 図 3-2-1.2：VF での各被験者の滞在時間 8000 9000 7000 10000 8000 6000 9000 7000

( )( )

3928 6868 864.4628 1917.357 3928 6868 7320 864.4628 1917.357 2091.094 3928 6868 5398 864.4628 1917.357 2091.094

10000 9000 10000 8000 9000

( )

ぽーと豊洲

全施設の平均値と標準偏差を計算すると、全体の滞在時間が 5398±2091 秒、男性の

( )( )

ぽーと豊洲

ぽーと豊洲

3-2-1.1 ∼ 3-2-1.3 のようになる。

( )

ナスフォート

ナスフォート

各被験者の各商業施設に入ってから出るまでの滞在時間を棒グラフにすると以下の図

( )( )

摩南大沢

3-2-1. 商業施設内滞在時間

5000 8000 6000 4000 7000 5000 3000 6000 4000 2000 5000 3000

( )

1000 4000 2000 3000 10000

2000 0 1000

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

0

図 3-2-1.3：RT での各被験者の滞在時間

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

3-2．都内の商業施設における購買行動の追跡実験結果

在時間

3-2. 都内の商業施設における購買行動の追跡実験結果

039

滞在時間

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

040

らぽーと豊洲 ヴィーナスフォート 多摩南大沢 性   女性   男性   女性   男性   女性  87 170 274 357 458 540 20 39 45 63 73 89 4 11 11 18 19 28 1 3 5 6 6 7 2 4 6 11 13 19

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

3-2．都内の商業施設における購買行動の追跡実験結果

3-2-2. 店舗内滞在時間 (

)

各被験者の店舗の入店時刻と退店時刻から店舗内での滞在時間を算出すると以下の図 ( ) 3-2-2.1 ∼図 3-2-2.3 のようになった。 6

10

11

15 16 (

20 21 )

ららぽーと豊洲 ヴィーナスフォート 多摩南大沢  全施設の平均値と標準偏差を計算すると、全体で 276±337 秒、男性で 242±174 秒、 6∼10 11∼15 550 16∼20 500 21以上

6

10

11

15 16 (

20 21 )

男性   女性   男性   女性   男性   女性  170 274 357 458 540 20 39 45 63 73 89 4 11 11 18 19 28 1 3 5 6 6 7 2 4 6 11 13 19

女性で 293 ± 393 0∼5秒であった。 87

(

)

(

)

450 550 400 500 350 450 300 400 250 350 200 300 150 250 100 200 50 1500 100 50 0

0

5

6

10

11

15 16 (

0

5

6

10

11

20 21

(

)

(

)

(

)

(

)

)

15 16

20 21

図 3-2-2.1：MT の男女別店舗内滞在時間 ( ) 550 500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0

(

)

(

)

ららぽーと豊洲 ヴィーナスフォート 多摩南大沢  男性   女性   男性   女性  0 5 6  女性  10 11 15 男性  16 20 21 0∼5 87 170 357 458 540 ( ) 274 6∼10 20 39 45 63 73 89 11∼15 4 11 11 18 19 28 図 3-2-2.2：VF の男女別店舗内滞在時間 16∼20 1 3 5 6 6 7 21以上 2 4 6 11 13 19 550 500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 0

5

6

10

11

15 16 (

(

)

(

)

550 500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 0

20 21

500 450 400 利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発 350 300 250 200 150

(

)

(

)

6

10

11

15 16 (

)

図 3-2-2.3：RT の男女別店舗内滞在時間 550

5

550 500 450 400 350 300 250 200 150

20 21 )

各被験者の店舗の入店時刻と退店時刻から店舗の立ち寄り間隔を算出すると以下の図 ららぽーと豊洲

ヴィーナスフォート 多摩南大沢  男性   女性   男性   女性  0∼5 95 197 289 385 482 577 229±206 ららぽーと豊洲 ヴィーナスフォート 多摩南大沢  全施設の平均値と標準偏差を計算すると、全体で 179±202 秒、男性で 6∼10 12  女性  17  男性  28  女性  38 46 56  男性   男性   女性  女性で 156 ± 196 11∼15 0 1 2 4385 6482 7 577 0∼5秒であった。 95 197 289 16∼20 0 017 ヴィーナスフォート 128 1 38 1 46 2 56 6∼10 12 ららぽーと豊洲 多摩南大沢 21以上 20 31 6 2 7 4 9 6 11 7 11∼15

3-2-3.1 ∼図 3-2-3.3 のようになった。  男性   女性

男性   女性   男性   女性   男性   女性  0 0 95 197 2891 3851 4821 5772 2 3 11 12 17 286 387 469 56 500 11∼15 0 1 2 4 6 7 450 600 16∼20 0 0 1 1 1 2 400 550 350 21以上 2 3 6 7 9 11 500

16∼20 0∼5 600 550 21以上 6∼10

300 450 600 250 400 550 200 350 150 500 300 100 450 250 50 400 200 0 350

図

150 0 5 300 100 250 50 2000 150 0 5 600 3-2-3.1：MT 100 550 50 500 4500 0 5 600 400

6

10

11

15

400

20

21

6

10

11

15

16

20

21

20

21

の男女別店舗立ち寄り間隔 ( )

6

10

11

15

350 550 300 500 250 450 600 200 400 550 150 350 500 100 300 450 50 250 0 400

200 350 150 300 100 250 50 2000 600 150 550 100 500 50 450 0

16 ( )

16 ( )

0

5

6

10

11

15

16

20

21

( )

0

5

6

10

11

15

16

20

21

20

21

( ) 0

5

6

10

11

15

16

600 350 図 3-2-3.2：VF の男女別店舗立ち寄り間隔 550 300 250 500 200 450 600 150 400 550 100 350 500 50 300 450 0 250

400 200 350 150 300 100 250 50 200 0 150 100 50 0

( )

0

5

6

10

11

15

16

20

21

( )

0

5

6

10

11

15

16

20

21

20

21

( ) 0

5

6

10

11

15

16 ( )

図 3-2-3.3：RT の男女別店舗立ち寄り間隔

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

秒、

3-2．都内の商業施設における購買行動の追跡実験結果

3-2-3. 店舗立ち寄り間隔

041

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

立ち戻り行動は 2 回以上立ち寄った店舗に対して立ち戻り行動を行ったとして扱うこ ととし、立ち戻り行動については、シミュレータを構築する上で以下の 4 つの係数を算 出することとした。その他の立ち戻り行動特性についてはすでに私が学会で発表した立ち 戻り行動特性に関する研究 ( 文 40) を参照していただきたい。 算出する係数 ( 図 3-2-4.1) ・立ち戻り行動をする人の割合…赤矢印の有無 ・立ち戻り行動の開始時の平均店舗数…赤矢印の始点の店舗数 ・1 回目に立ち寄ってから立ち戻り行動を行うまでの立ち寄り店舗数…赤矢印の長さ ・立ち戻り行動を開始してからの立ち戻り行動をする回数…黒矢印の回数

赤色…共用店舗 A BCD E FGH I J FGD t

緑色…女性用店舗 黄色…休憩施設 文字…店舗の名称

図 3-2-4.1：立ち戻り行動の係数の説明図

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

3-2．都内の商業施設における購買行動の追跡実験結果

3-2-4. 立ち戻り行動特性

042

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

043

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

3-2．都内の商業施設における購買行動の追跡実験結果

○立ち戻り行動をする人の割合

合 立ち戻り行動の割合 り行動なし 立ち戻り行動あり  立ち戻り行動は行う人と行わない人がいるため、立ち戻り行動をする人の割合を算出す 立ち戻り行動なし 0 9 ることとした。この係数は各被験者の立ち戻り行動の回数を 1 0 回と 1 回以上に分け、1 回 3 6 4 以上の人の割合を算出した。以下に性別毎のグラフ ( 図 3-2-4.2 ∼ 4) を示す。 0 8 2 77 ± 21％、男性で 73±9％、女性で 80±28％となって 3 23  平均値と標準偏差は、全体で 7

いる。

MT

VF

100% 立ち戻り行動人数 90%  男性   女性  80% MT 70% 4 5 VF 60% 4 2 RT 50% 3 5 合計 40% 11 12 30% 20% 立ち戻り行動の割合 10% 立ち戻り行動あり 立ち戻り行動なし 0% MT RT MT 4VF 1

立ち戻り行動の割合 立ち戻 立ち戻り行動あり 立ち戻り行動なし 立ち戻り行動あ 5 0 VF 4 1 2 3 RT 3 2 5 0 図 3-2-4.2：全体の立ち戻り行動をする人の割合 合計 11 4 12 3

RT

立ち戻り行動人数 男性   女性  4 4 3 11

5 2 5 12

立ち戻り行動の割合 り行動あり 立ち戻り行動なし 4 1 4 1 3 2 11 4

100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 立ち戻り行動の割合 立ち戻り行動の割合 立ち戻り行動あり 0% 立ち戻り行動なし 立ち戻り行動あり 立ち戻り行動なし MT VF RT

5 0 9 2 3 6 5 0 8 図 12 3-2-4.3：男性の立ち戻り行動をする人の割合 3 23 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

MT

VF

RT

100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% MT

1 4 2 7

VF

RT

VF

RT

100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% MT

VF

RT

図 3-2-4.4：女性の立ち戻り行動をする人の割合

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

MT

立ち戻り行動の開始時の平均店舗数は、2 回以上来店する店舗の中で、最も最初に行っ た店舗の立ち戻った際の時間を算出する。以下の図 3-2-4.5 ∼ 7 は各商業施設での立ち戻 り行動の開始時の平均店舗数である。  平均値と標準偏差は、全体で 13 ± 6 店舗、男性で 10±3 店舗、女性で 16 店舗 ±7 店 立ち戻り行動

立ち戻り行動 多摩南大沢

立ち戻り行動 多摩南大沢 ヴィーナスフォート 多摩南大沢 ヴィーナスフォート

ららぽーと 豊洲 ヴィーナスフォート ららぽーと 豊洲 合計 平均 標準偏差 ららぽーと 豊洲 合計 全体 平均 標準偏差 合計 全体 平均 標準偏差 全体

舗となっている。 開始平均店舗数  男性   女性  13 16 開始平均店舗数 11 16  男性 7  女性  11 13 169 10 開始平均店舗数 11 16 17  男性  7  女性  11 12 35 13 16 106 9 12 114 16 17 79 11 12 35 106 9 12 17 49 7 12 35 9 13 11 6 12 16 17 49 7 18 図 9 13 11 24 16 17 110 193 9 16.08333 7 18 10 13 7.227936 11 24 3.330302 16 17 110 193 13.17391 6.46497 18 16.08333 平均 10 標準偏差 24 3.330302 7.227936 110 193 13.17391 6.46497 16.08333 平均 10 標準偏差 3.330302 7.227936 13.17391 6.46497 平均 標準偏差

35 30 25 35 20 30

35 15 25 30 10 20 25 155 20 100 155

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

100 35 5 3-2-4.5：MT の立ち戻り行動開始時の平均店舗数 30 0 25 35 20 30 15 35 25 10 20 30 155 25 100 20

155 100 35 5 30 0

25 35 図 3-2-4.6：VF の立ち戻り行動開始時の平均店舗数 20 30 15 25 35 10 20 30 155 25 100 20

155 100 5 0

図 3-2-4.7：RT の立ち戻り行動開始時の平均店舗数

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

3-2．都内の商業施設における購買行動の追跡実験結果

○立ち戻り行動の開始時の平均店舗数

044

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

1 回目に立ち寄ってから立ち戻り行動を行うまでの立ち寄り店舗数は 2 回目に立ち寄っ た際の店舗数から 1 回目に立ち寄った店舗数の差を取った。以下の図 3-2-4.8 ∼ 10 は各 商業施設での 1 回目に立ち寄ってから立ち戻り行動を行うまでの立ち寄り店舗数である。  平均値と標準偏差は、全体で 8 ± 5 店舗、男性で 5±3 店舗、女性で 11±5 店舗であった。 立ち戻り行動

立ち戻り行動 多摩南大沢

立ち戻り行動 多摩南大沢 ヴィーナスフォート 多摩南大沢 ヴィーナスフォート

ららぽーと 豊洲 ヴィーナスフォート ららぽーと 豊洲

ららぽーと 豊洲

立ち寄り店舗数  男性   女性  7.5 10 立ち寄り店舗数 7 10.25  男性 1  女性 9 7.5 10 1 6 立ち寄り店舗数 7 10.25 18  男性 1  女性 9 8 20.5 7.51 106 3 11 7 10.25 18 2 1 9 20.5 8 13 6 11 18 2 7 5 88 20.5 7.5 8 3 11 7 7 27 5 4.75 8 7.5 8 18.4 7 7 7 5 4.75 7.5 8 18.4 7 7 4.75 18.4

20 18 16 20 14

図

18 12 16 10 20 14 8 18 12 6 16 10 4 14 8 2 12 6 0 10 1 4 8 2 6 0 4 1 20 3-2-4.8：MT 2 18 0 16 1 20 14 18 12 16 10 20 14 8 18 12 6 16 10 4 14 8 2 12 6 0 10 4 8 2 6 0 4 20 2

図

3

4

5

2

3

4

5

2

3

4

5

の立ち戻り行動間の立ち寄り店舗数

1

2

3

4

1

2

3

4

2

3

4

18 0 16 1 3-2-4.9：VF 20 14 18 12 16 10 20 14 8 18 12 6 16 10 4 14 8 2 12 6 0 10 4 8 2 6 0 4

2

の立ち戻り行動間の立ち寄り店舗数

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

2 0

図 3-2-4.10：RT の立ち戻り行動間の立ち寄り店舗数

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

3-2．都内の商業施設における購買行動の追跡実験結果

○ 1 回目に立ち寄ってから立ち戻り行動を行うまでの立ち寄り店舗数

045

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

立ち戻り行動を行った回数を各商業施設・各被験者毎に数えると以下の図 ( 図 3-2-4.11 ∼ 13) のようになった。  平均値と標準偏差は、全体で 2.43 ± 2.30 回、男性で 1.27±0.45 回、女性で 3.5±2.75 立ち戻り行動回数 回となった。  男性   女性  立ち戻り行動回数 2 7 立ち戻り行動  男性 1  女性 4 22 71 多摩南大沢 11 42 立ち戻り行動回数 立ち戻り行動 多摩南大沢 2 1  男性   女性 3 11 26 2 7 31 11 4 ヴィーナスフォート 11 6 多摩南大沢 2 1 11 1 1 2 ヴィーナスフォート 1 3 11 16 1 21 21 ヴィーナスフォート 11 11 ららぽーと 豊洲 1 2 24 1 ららぽーと 豊洲 1 1 10 4 1 1 10 2 2 ららぽーと 豊洲 1 1 4 10

10

立ち戻り行動

9 10 8 9 7 8 6 7 10 5 69 4 58 3 47 2 36 1 25 0 14

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

03 2

101 図 3-2-4.11：MT の立ち戻り行動間の立ち寄り店舗数 0 9 10 8 9 7 8 6 7 10 5 69 4 58 3 47 2 36 1 25 0 14

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

03 2

図

1 10 0 9 1 10 3-2-4.12：VF 8 9 7 8 6 10 7 5 69 4 58 3 47 2 36 1 25 0 14 1 03 1 2

2 3 4 5 の立ち戻り行動間の立ち寄り店舗数

2

3

4

5

2

3

4

5

2

3

4

5

1 0 1

図 3-2-4.13：RT の立ち戻り行動間の立ち寄り店舗数

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

3-2．都内の商業施設における購買行動の追跡実験結果

○立ち戻り行動を開始してからの立ち戻り行動をする回数

046

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

3-3-1.2 つのアンケートの目的  被験者の追跡実験のみでは被験者数が少ないため、アンケートを併用して主に「立ち戻 り行動の頻度」と「不満度による行動の変化」の 2 つのアンケートを実施し、調査した。 また、滞在時間や商業施設の利用頻度などの情報も収集した。次の頁からその概要につい て説明する。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

3-3．アンケートによる商業施設の利用調査

3-3. アンケートによる商業施設の利用調査

047

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

○被験者数 10 代∼ 60 代の健康な男女 50 名 ○調査日時 2010 年の 7 月∼ 12 月 ○作成・配布方法 紙のアンケートを配布し、それに書き込んでもらい、手渡しで回収した。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

3-3．アンケートによる商業施設の利用調査

3-3-2. 商業施設での購買行動に関するアンケート方法

048

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

3-3．アンケートによる商業施設の利用調査

3-3-3. 不満度による行動変化に関するアンケートの方法 ○被験者数 20 代の男女 33 名 ( 男性 17 名、女性 16 名 ) ○調査日時 2012 年の 1 月 15 日∼ 1 月 25 日 ○作成・配布方法 google docment によってフォームを作成し、web 上で配布しメールや SNS で拡散配布し た。 ○ web アンケート作成手順 図 3-3-3.1 のように google document の新規作成から、 フォームを選択する。 図 3-3-3.2 の質問のタイトルと質問の補足文の欄に書き 込む。 そして問題の形式の欄から質問に対する回答の仕方をを 選択する。  本研究でのアンケートでは、自由記述ができるテキス トと複数の選択項目から 1 つを選択することのできる ラジオボタンと複数の選択項目から複数個選択すること のできるチェックボックスを利用した。  そして、フォームを送信するボタンでこのフォームか ら回答することのできる HP の URL を送ることができ る。  回答は google document のスプレッドシートと呼ば れる表計算シート上に被験者毎の回答が、記入されてい

図 3-3-3.1：google document

く。記入形式は行が被験者、列が質問項目になっている。 での web アンケートの作成

図 3-3-3.2：google document での web アンケートの問題作成画面

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

049

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

・不満度が変化した時に行動が変化するのか？ ・どのような状況で不満度が変化するのか？ ・立ち戻り行動は不満度によって異なるのか？ ・性別によってそれらが影響が異なるのか？ ○質問数 ・属性についての質問 3 問 ・行動についての質問 8 問 以下にアンケート例 ( 図 3-3-3.3) を載せる。

図 3-3-3.3：google document での web アンケートの回答画面

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

3-3．アンケートによる商業施設の利用調査

○アンケートの目的

050

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

051

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

3-4．アンケートによる商業施設の調査結果

3-4. アンケートによる商業施設の調査結果 3-4-1. 商業施設での購買行動に関するアンケートの結果  まず、被験者の内訳は以下のようになっている。被験者バイトの募集でもアンケー トを行ったため、年代 ( 図 3-4-1.1) は 20 代が多く、 性別 ( 図 3-4-1.2) では女性が多い。 職業 ( 図 3-4-1.3) では学生や無職 ( 主婦 ) などが多かった。

18 16 14 12 10 8 6 4 2 0

25 20 15 10 5 0 10

20

30

40

50

60

16 図 3-4-1.1：アンケート回答者の年代 14

30 25

12 10 8 6 25 4 2 0 20

20 15 20 10 18 16 5 14 12 0 10 8 6 4 2 0

15 10 5

20

30

40

50

60

図

25 20 15 10

5

4

3

2

1

5 30 0 25 20

1

60

15

5

4

3

2

15 20 1018 16 514 25012 10 8 20 6 4 15 2 0

30

20

30

16 140 12 10 8 6 4 302 3-4-1.2：アンケート回答者の性別 250

10 5 25 0 20

15 10

10

5

25 5 20 0 15

250

10

15

5

20

0

5

4

3

2

1

30

1

60

5

4

3

2

15 利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発 20 10 15 5 250 10 20

25 20 15 25 10 20

)

10

(

5

25

30 図 3-4-1.3：アンケート回答者の職業 0 25

20

052

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

3-4．アンケートによる商業施設の調査結果

18 25  その次に、大型商業施設に来場する際の状況について聞いた。大型商業施設に行く頻度 16

20 ( 図 3-4-1.4) は、「週に 14 1 ∼ 2 回」が最も多く、次いで「月に 1 ∼ 2 回」が多かった。 12  一緒に行く人 ( 図 3-4-1.5) については、 「1 人で行く」が最も多く、次いで「友達と行く」 15 10 8 10 6  また、商業施設に行く目的 ( 図 3-4-1.6) としては、 「洋服や靴を買うため」が最も多く、 4 5 2 次いで「生活必需品を買うため」が多かった。 0 0  ここで 1 人で行くことが多く、洋服や靴などの服飾を購入する目的で行くことが多い 10 20 30 40 50 60

が多かった。

ことから、追跡実験では 1 人で洋服を買いに来たという設定にした。 16 14 12 1025 8 6 420 2 015

30 25 20 18 15 16 14 10 12 10 5 8 06 4 2 0

10 5 0

20

30

40

50

図 3-4-1.4：商業施設に行く頻度

60

25 20 15 30 10 255 200 15

5

4

3

2

1

30

30

1

60 5

4

3

2

16 14 12 10 308 6 254 202 20 180 15 16 14 10 12 10 58 06 4 2 250

10 5 0

25 20

20 15 図 3-4-1.5：商業施設に一緒に行く人 25 10 20 15 5 30 10 05 25

15 10 25 5 20 0 15 10 5

5

4

3

2

1

30

15

0

)

1

60

10

5

4

3

2

25

5

0 20 25

25 25 20

1520 15 10 10 図 3-4-1.6：商業施設に行く目的 525 5 0200

15 利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

20 15 15 10 10 5 5 0 0

10 (

5 )

0

(

200

18 16 14 12 10 8 6 4 2 0

25 20

053

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め15 の調査・実験

3-4．アンケートによる商業施設の調査結果

10 5 0 10

20

30

40

50

60

そして、商業施設の滞在時間 ( 図 3-4-1.7) は「1 時間∼ 2 時間」が最も多く、次いで「2 16 30

14 時間∼ 3 時間」が多かった。 12

25

1025

20

20  商業施設から帰る理由 ( 図 3-4-1.8) は「買いたいものを購入したら」が最も多いが、こ 18 8

15 16 6 14 の理由はほとんど差がないため、人それぞれであると言える。 420 10 12 2 10 58 015  商業施設入場時の目的の有無 ( 図 3-4-1.9) は「買うものの種類は決めている」が最も多 06 4 く、次いで「決めていない」が多かった。つまり、目的の店まで決まっている状態で来場 10 2 0 する人が少ないことがわかった。そのため、 シミュレーションでは最初に目的地は決めず、 5

動き回っている間に目的地を決めるというアルゴリズムで構築した。 0

20

30

40

50

60

25 20 15 30 10 25 5

20 0 15

5

4

3

2

1

30

30

1

60 5

4

3

2

16 14 12 10 308 6 254 2 2020 0 18 1516 14 1012 510 8 06 4 2 25 0

10 5 0

図 3-4-1.7：商業施設の滞在時間 20

25 20 15

15 25 10 20

10 25 5 20 0 15

15 5 30 10 025 5

10 (

0 20

5

5

4

3

2

1

30

15

0 )

60

1

10

5

4

3

2

5

25

0 20 25 図15 3-4-1.8：商業施設から帰る理由 20 1015 10 5 25 5 0 20 0 15

25

25 20 20 15 15 10 10 5 05

0

10 (

5 )

0

25

25 20 図 3-4-1.9：商業施設入場時の目的の有無 20 15 15 10 利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発 10 5

2

3

1

1

05

10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

0 (

10

6 4 2 0

5 0 10

20

30

40

50

60

054

16 14 12 10 8 25 6 4 2 20 0

30 め の 調 査 ・ 実 験 第 3 章 パ ラ メ ー タ た 25

3-4．アンケートによる商業施設の調査結果

20 15 20 18 10 16 14 5 12 10 0 8 6 4 2 0

15 10

そして、商業施設入場時の施設情報量 ( 図 3-4-1.10) は「店の位置の大体の方向だけ把 5 握している。」がダントツで多かった。 0 10

20

30

40

50

16

25

10

15

14 60 20  商業施設の回遊の仕方 12 ( 図 3-4-1.11) は「目的地を決めずにとりあえずぐるっと回る」

が最も多く、次いで「案内板やマップを見て行く所を決める」が多かった。 8

3

4

3

4

5

60

1

2

2

5

1

30

30

10 6 304 305  目的の店舗がある場合の他の店舗への行動 ( 図 3-4-1.12) は「目的地以外にも気になっ 252 250 0 た店に入る」がダントツで多かった。この結果から目的の店舗の方向だけを定めて、その 20 20 20 15 15 18 途中の店舗に入るという行動をシミュレーションに組み込むこととした。 16 10 10 14 12 5 5 10 08 0 256 25 4 20 202 0 15 15 10 10 25

5 25 0 20

20 5 15 0 10 305

15 (

10 5

)

5

4

3

2

1

30

30

250 20

0

1

60

15

5

4

3

2

25 図 3-4-1.10：商業施設入場時の店舗情報量 10 25

20 5

05 25 0 20

20 25 15 20 10 15 5 10 0 5

15

0

0 1525 1020 15 5 10

(

10 5

)

0

図 3-4-1.11：商業施設の回遊の仕方 25

1

) 9 8 7 6 利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発 5 4 3 2 1 0

3

(

図 3-4-1.12：目的の店舗がある場合の他の店舗への行動 10

1

0

2

20 25 15 20 10 15 5 10 0 5

10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

3

2

16 14 12 10 8 256 4 202 0

25 20

15

第3

10

20 15 18 10 16 14 125 10 80 6 章 パ ラ メ ー タ4 た め の 調 査 ・ 実 験 2 0

055 3-4．アンケートによる商業施設の調査結果

18 16 14 12 10 8 6 4 2 0

30

5

10

20

30

40

25

60

15 10 30 5 25 0

5

4

3

2

20 ( 図 3-4-1.13) は「目についた時だけウインドウショッ 1

15

20

30

30

16 14 12 10 8 6 4 2 0

0 16 14 12 10 8 6 30 4 25 2 0 20  そして、店舗への入店時の行動 50

15

60

1

ピングしてから入る。」が最も多く、次いで「ウインドウショッピングをしてから入る」 10 10 5

4

3

2

5 5 が多かった。ウインドウショッピングをしてから入る動作を入れるとさらに現実に近くな

るかもしれない。

0 25

0 25

20

20

15が最も多く、  気に入った商品を見つけた際の行動 ( 図 3-4-1.14) は「買わずに覚えておく」 15

15

0 18

1

5

4

3

2

12 10 25 8 6 204 2 0 15 25

25 20 25 15 20 10 15 5 10 0 5

20 10 15 5 10

0

15 10

05

5 30

0 30

25 0 20

25

15

15

0 (

20

10 図 3-4-1.13：商業施設入場時の店舗情報量 )

10 5

5

25 0

0 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

25

20

20

15

15

10 25 5 20

10 25

20 5

5 0

図 3-4-1.14：商業施設の回遊の仕方 25

25

20

20

15 10

15

5

10

0

5 0 ( )

20 15 10 5

9 8 7 6 5 利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発 4 3 2 1 0 3

2

0

図 3-4-1.15：目的の店舗がある場合の他の店舗への行動 10

1

0

3

15 0 10

1

5

2

015 10

25

)

5

4

3

2

1

5

5

16 を覚えておいて、買いに戻りづらい商業施設は商品の購入に結び付きにくいことが推測で 14 0

きる。

(

10 5 動において、立ち戻り行動は多く重要な行動であることがわかる。また、気に入った商品 20

60

20

5

0 が最も多く、次いで「毎回戻る」人が多かった。このことから、大型商業施設での購買行 15 10

10 25

25

0 1 回くらい」 人のうち、気に入った商品のあった店舗に戻る頻度 ( 図 3-4-1.15) は「2 回に 205 20

30

15

10

25

30

16 14 12 10 8 6 4 25 2 0 20

次いで「その商品やその時の状況次第」が多かった。 「買わずに覚えておく」を選択した 10

3-4．アンケートによる商業施設の調査結果

3-4-2. 不満度による行動変化に関するアンケートの結果  不満度による行動変化に関するアンケートは、 性別毎のパラメータを得るために「男性」 ・ 「女性」・「全員」で分類し分析を行った。以下の図 3-4-2.1・2 は男性の休憩施設における 不満度毎の選択行動である。「目的地」は自分が行きたい所、 「視界内」は近ければ自分が 行きたいところ、「最寄」は最も近い類似店舗となっている。  不満度が高くなるにつれて、遠くまで行かずに近い所で済ませてしまう傾向があること がわかる。図 3-4-2.2 は男性の不満度毎の立ち戻り行動の選択行動である。休憩施設の選 択行動と同じく、不満度が高くなるにつれて、遠くまで行かずに近くで済ませてしまう傾 向があることがわかる。

100%

90%

90%

80%

80%

70%

70%

60%

60%

50%

50%

40%

40%

( )

( )

100%

30%

30%

20%

20%

10%

10%

0%

0%

図 3-4-2.1：男性の不満度毎の休憩施設の選択 100%

100%

90%

90%

80% 100% 70% 90%

80%

60% 80% 50% 70%

60% 40%

70% 50%

( )

20% 40% 10% 30%

20%

0% 20%

0%

( )

( )

40% 60% 30% 50%

30% 10%

10% 0%

100%

100%

90% 図 3-4-2.2：男性の不満度毎の立ち戻り行動の選択 100% 80%

90% 80%

90% 70% 80% 60% 利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

50% 30%

70% 60% 50% ( )

( )

70% 50% 60% 40%

056

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

40% 30%

(

100%

90%

90%

80%

80%

70%

70%

60%

60%

以下の図 3-4-2.3・4 は女性の休憩施設における不満度毎の選択行動である。男性と同 様に「目的地」は自分が行きたい所、 「視界内」は近ければ自分が行きたいところ、 「最寄」 は最も近い類似店舗となっている。 50%

50% ( )

( )

40%  休憩施設 ( 図 3-4-2.3) の選択は不満度が高くなるにつれて、遠くまで行かずに近い所で 40% 30% 30% 済ませてしまう傾向があることがわかる。ただ、男性に比べると変化が少ないことがわか

る。

20%

20%

10%

10%

0%

0%

立ち戻り行動 ( 図 3-4-2.4) の選択は不満度が高くなるにつれて、遠くまで行かずに近い 所で済ませてしまう傾向があることがわかる。しかしながら、女性の立ち戻り行動は、不 満度が低い時はまったく妥協する人がいないという点も特徴的である。

90%

80% 100%

80%

70% 90%

70%

60% 80%

60%

50% 70%

50% 40%

20% 40%

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10% 30%

10%

0% 20%

0%

30% 50%

( )

40% 60%

( )

100%

90%

( )

100%

30%

10% 0%

図 3-4-2.3：女性の不満度毎の休憩施設の選択モデル 100%

90% 100% 80%

90%

90% 70% 80% 60%

70%

70% 50% 60% 40%

50%

( )

50% 30% 40% 20% 30% 10% 20% 0% 10% 0%

図 3-4-2.4：女性の不満度毎の立ち戻り行動の選択モデル 100% 90% 80% 利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発 70% 60% 50%

80% 60% ( )

( )

100%

40% 30% 20% 10% 0%

3-4．アンケートによる商業施設の調査結果

100%

057

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

(

40%

( )

( )

40% 30%

30% 20%

10%

10%

0%

0% 第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

100%

90%

90%

60%  全体的に見ても、休憩施設 ( 図 3-4-2.5) の選択は不満度が高くなるにつれて、遠くまで 30%

( )

( )

80% 100% 70%  以下の図 3-4-2.5・6 は全体の休憩施設における不満度毎の選択行動である。 「目的地」 90% 60% は自分が行きたい所、 「視界内」は近ければ自分が行きたいところ、 「最寄」は最も近い類 80% 50% 似店舗となっている。 70% 40% 50% 20% 行かずに近い所で済ませてしまう傾向があることがわかる。 40% 10%

80% 70% 60% 50% 40% 30% 20%

( )

立ち戻り行動 ( 図 3-4-2.6) の選択も不満度が高くなるにつれて、遠くまで行かずに近い 30% 0% 所で済ませてしまう傾向があることがわかる。しかしながら、女性の立ち戻り行動は、不 20%

10% 0%

満度が低い時はまったく妥協する人がいないという点も特徴的である。 10%

0%

100%

100%

90%

90%

80% 100% 70% 90%

80%

60% 80% 50% 70%

60% 40%

70% 50%

( )

40% 20%

20%

30% 10% 20% 0%

10%

30% 50%

10% 0%

図 3-4-2.5：不満度毎の休憩施設の選択モデル

100% 90% 80% 70% 60% 50% ( )

40% 30% 20% 10% 0%

図 3-4-2.6：不満度毎の立ち戻り行動の選択モデル

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

( )

( )

40% 60%

30%

0%

3-4．アンケートによる商業施設の調査結果

100%

058

20%

品を諦めやすくなる」という回答は、前述の回答と同じように立ち戻り行動をしづらくし ていることがわかる。  商業施設内でイライラする理由は、図 3-4-2.8 より、 「店内が混雑している」と「通路 が混雑している」が多いことがわかった。混雑度が商業施設での不満度を上昇させる大き な原因ということがわかった。次いで、 「店舗内の待ち時間が長い」と「休憩施設での待 ち時間が長い」が高く、待ち時間も不満度を上昇させる重要な要素であると考えられる。 また、人数は少ないが「何回も同じ道を通る」も人によっては不満度を上昇させる要因に なることもわかった。また同様に、 「目的地に行けない」ことも人によっては不満度を上 昇させる要因になることがわかった。

全員 男性 女性 16 10 6 0 0 全員 男性 女性0 29 15 14 16 10 6 17 4 13 0 0 0 11 6 5 29 15 14 0 0 0 17 4 13 1 1 0 11 6 5 0 0 0 1 1 0

全員 男性 女性 23 12 11 24 13 11 全員 男性 女性 6 2 4 23 12 11 9 5 4 24 13 11 。 9 7 2 6 2 4 6 5 1 9 5 4 こ 。 9 7 2 4 3 1 6 5 1 0 0 0 こ 4 3 1 0

0

30 25 20 30 15 25 10 20 5 15 0 10 5 0

図 3-4-2.7：イライラしている時の行動 30 25 20 30 15 25 10 20 5 15 0 10 5 0

0

図 3-4-2.8：商業施設内でイライラする理由

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

3-4．アンケートによる商業施設の調査結果

イライラしている時の行動 ( 図 3-4-2.7) は 「早く帰りたくなる」 が最も多かった。また、 「商

059

第 3 章 パ ラ メ ー タ た め の 調 査 ・ 実 験

060

第 4 章

シミュレーション構築

4-1．目的地の意味づけと基本行動モデル 4-2．各目的地での行動 4-3．商業施設の評価のための機能の実装 4-4．不満度による選択視野変化モデルの 実装

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-1-1. 変更を加えたクラス  SimTread はオブジェクト指向言語である Java で構築されていて、5 つのパッケージに 分かれている。本研究で変更を加えたパッケージは以下の 2 つ。 ○変更を加えたパッケージ ・simtread ・simtread.tools  また、その中で変更を加えたクラスは以下の 6 つ。 ○変更を加えたクラスとその概要 simtread   ・SWMain…シミュレーションループのメインがあるクラス   ・SWAgent…Agent に関する行動に関するクラス   ・SWAgentGenerator…Agent の出現に関するクラス simtread.tools   ・SWParamList…図面データから読み込んたパラメータが格納されているクラス   ・SWParamFile…VectorWorks からの図面データを読み込むためのクラス   ・SWApplication…シミュレーションの実行の仕方が書かれているクラス ○主な実行順序 ( 図 4-1-1.1) SimTread が実行されると、SWApplication が 起 動 し、 フ ァ イ ル 書 き 出 し 場 所 の 選 択やプランデータの読み込む場所の選 択などを行う。その後、プランデータを 読 み 込 む た め に SWParamFile を 実 行 す る。プランデータを読み込んで、変数に 格納し、SWParamList に入れる。その後 SWApplication が SWMain を 実 行 し、 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン ル ー プ に 入 る。 そ の 後 SWMain 内のシミュレーションループで、 SWAgentGenerator が呼ばれて Agent が発 生し、SWAgent が呼び出されて Agent が 動く。ちなみに本研究では変更は加えてい ないが、シミュレーション空間については

図 4-1-1.1 変更を加えたクラス

SWSpace が担当している。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-1．SimTread の全体的なアルゴリズム

4-1.SimTread の全体的なアルゴリズム

061

第 4 章 シミュレーション構築

SWAgent の中での主なメソッドは以下の 4 つ。 ○主なメソッド ・SWAgent()…コンストラクタ。各エージェントが発生時に最初の 1 回だけ実行される。 各エージェントの属性を設定するメソッド。 ・checkArrived()…到着判定するメソッド。目的地に着いたときに次の目的地を決めるよ うに変更した、本研究での主な変更場所。 ・InitStatus()…毎ステップ実行されるメソッド。毎ステップの混雑状況であったり、毎ス テップの初期化などはここで行われる。 ・init_oneSecond()…InitStatus() から 1 秒毎に実行されるメソッド。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-1．SimTread の全体的なアルゴリズム

4-1-2.SWAgent の中での主なメソッド

062

第 4 章 シミュレーション構築

開発の際はマシン環境と開発ツールについては以下のマシン環境と開発ツールを使用し た。下記の 2 つの開発ツールはどちらも無料である。 ○マシン環境 OS…Windows 7 Home Premium Servise Pack 1(64bit) CPU…Intel Core i5-2540M CPU @2.60GHz 実装メモリ (RAM)…4GB ○開発ツール IDE…Eclipse 3.7 Indigo Pleiades All in One(http://mergedoc.sourceforge.jp/)( ダウンロー ドサイト：図 4-1-3.1)(Windows のみ使用可 ) モデリングツール…Cacco( カクー )( ログイン画面：図 4-1-3.2)

図 4-1-3.1：Eclipse のダウンロード

図 4-1-3.2：Cacco( カクー ) ログイン画面

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-1．SimTread の全体的なアルゴリズム

4-1-3. 開発環境の設定

063

第 4 章 シミュレーション構築

に入っているプラグイン Eclipse 実行用 JRE 6 開発対象用 JDK 1.5.0_22、6u27、7u2 MinGW 5.1.6 Tomcat 5.5.33、6.0.33、7.0.21 XAMPP 1.7.4 Pleiades 1.3.4.I20110924 JStyle 3.7.1.0 Platform 3.7.1 CDT 8.0.0.201109151620 CVS 1.3.100.v20110520 GEF 3.7.1.v20110830 JDT 3.7.1.r371_v20110810 Mylyn 3.6.2.v20110908 PDE (Plugin Dev) 3.7.1.r37x_v20110810 PDT (PHP Dev) 3.0.0.v20110516 RSE SDK 3.3.1 Subversive 0.7.9.I20110602 Subversive JDT Ignore Extension WTP SDK - JST 3.3.1 WTP SDK - WST 3.3.1 AmaterasERD 1.0.8 AmaterasUML 1.3.3 AnyEdit tools 2.4.0 CheckStyle 5.4.0 DBViewer 1.2.2.v20101009 DBViewer JDT 拡張 1.0.3 Eclipse Color Theme 0.11.1 FindBugs 1.3.9 Jadclipse 3.3.0、Jad 158g Limy Eclipse Plugin 1.5.5 NTail 1.3.0 Open External 0.7.0 Quick JUnit 0.6.0 QuickREx 3.5.0 Tomcat Launcher 3.3.0

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-1．SimTread の全体的なアルゴリズム

○前頁の Eclipse 3.7 Indigo Pleiades All in One のダウンロードサイトにあるパッケージ

064

第 4 章 シミュレーション構築

クスプローラで開きたいファイルを開くとクラス毎にタブになってコードが出る。そして、 そのクラス内のメソッドはアウトラインに表示され、検索しやすくなっている。また、コー ドの横には行番号があるため、検索しやすくなっている。そして、ブレークポイントをつ けて、デバッグを実行 ( 図 4-1-3.4) することによって、 デバッグ作業がしやすくなっている。

ブレークポイント

クラス

コード

行番号 パッケージエクスプローラ

図 4-1-3.3：Eclipse の Java 画面

図 4-1-3.4：Eclipse のデバッグ画面

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

アウトライン

4-1．SimTread の全体的なアルゴリズム

Eclipse では下図 ( 図 4-1-3.3) の「JAVA 画面」でプログラミングを行う。パッケージエ

065

第 4 章 シミュレーション構築

グや SimTread の実行に必要な QuickTime の設定がある。その手順を以下の図で示す。  まず、図 4-1-3.5 のように Eclipse を開き、プロジェクトを展開した後に、プロジェク ト名を「右クリック」し、「ビルド・パス」の中の「ビルド・パスの構成」をクリックする。  その後、Java のビルド・パス設定画面 ( 図 4-1-3.6) 上側の「ライブラリー」タブを選択し、 右側の「外部 Jar 追加」を選択する。

図 4-1-3.5：QTJava.zip のビルドパスの設定

図 4-1-3.6：外部 Jar(QTJava.zip) 追加

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-1．SimTread の全体的なアルゴリズム

そして、SimTread をプログラミングしていく上でデバッグは欠かせない。そのデバッ

066

第 4 章 シミュレーション構築

C:/Program Files/QuickTime/QTSystem/QTJava.zip を選択する。これで QuickTime の設 定は終了。SimTread を実行するにはさらに、次の手順が必要。   図 4-1-3.8 の よ う に、 パ ッ ケ ー ジ エ ク ス プ ロ ー ラ か ら simtread/simtread.tools/ SWApplication.java をダブルクリックして展開する。そこで実行ボタンを押すことで、   SimTread を実行させることができる。

図 4-1-3.7：QTJava.zip の選択

図 4-1-3.8：SWApplication.java の展開

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-1．SimTread の全体的なアルゴリズム

すると、追加する外部 JAR のディレクトリを選択する画面 ( 図 4-1-3.7) が出てくるため、

067

第 4 章 シミュレーション構築

4-2-1. 目的地の意味づけ  避難シミュレーションである商品版 SimTread では、目的地 ID は小さい数から順番に 大きい数の目的地 ID に向かって進むようになっている。また、目的地に着いた際に次に 向かう目的地を設定するようになっている。よってシミュレーション開始前に設定した経 路通りにしか進まない。また、同じ目的地 ID の目的地が複数存在する場合は、最寄の目 的地に向かうようになっている。  本研究ではそれらの機能を使わず、目的地の ID に表 4-2-1.1 のように意味をつけた。 1000 番ずつ目的地の種類が変わり、階段とそれ以外で階数を表す位置は異なるようにし た。階段は 1 階あたりの個数が少ないため、十の位にした。目的地の詳しい説明は下記 に記す。 ○目的地の説明 待ち空間用目的地…待ち行列を作る際に並ばせる空間 男性用店舗…男性が入店する可能性がある店舗 男女共用店舗…男性と女性が入店する可能性がある店舗 女性用店舗…女性が入店する可能性がある店舗 短時間滞在休憩施設…ベンチやカフェなどの比較的滞在時間が短い休憩施設 長時間滞在休憩施設…レストランなどの比較的滞在時間が長い休憩施設 ダミーノード…通路上の行動の変化しそうな場所 ( 交差点や店舗前など ) に配置した。 階段…ワープ領域とセットになっており、階段に到達すると違う階の平面にワープする。 商業施設出入口…Agent の発生領域とセットになっており、到達すると Agent が消える。 表 4-2-1.1：目的地の意味づけ 目的地ID 2∼1000 1001∼2000 2001∼3000 3001∼4000 4001∼5000 5001∼6000 6001∼7000 7001∼8000 8001∼9000 9001∼

IDの意味 1 待ち行列用目的地 特になし 男性用店舗 男女共用店舗 女性用店舗 短時間滞在休憩施設 長時間滞在休憩施設 特になし ダミーノード 階段 商業施設出入口

階段以外 百の位 下2桁

番号の意味 階数 通し番号

階段のみ 百の位と十の位 一の位

番号の意味 階数 0だと下り階段、1だと上り階段

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-2．目的地 ID の意味づけと基本行動モデル

4-2. 目的地の意味づけと基本行動モデル

068

第 4 章 シミュレーション構築

商品版 SimTread には行動を行うための可変長配列として commandList という配列が ある。その配列の先頭から順番に実行されるようになっている。commandList には主に 以下の 3 つが設定できるようになっている。 ○ commandList に設定されるコマンド ・その場で指定時間停止する。wait( 秒数 ) ・次の目的地に向かって歩き出す目的地 ID ・最終目的地 ID と呼ばれる Agent 消滅用のコマンド   そ こ で 本 研 究 で は、 図 4-2-1.2 の よ う に 目 的 地 を 決 め る ア ル ゴ リ ズ ム を 持 っ た メ ソッドを組んで、その commandList に入れる際に、横から次に向かわせたい目的地を 「destination」として入れてしまうことにした。待ち行列と階移動の際は destination の値 を「beforeDestiantion」や「waitDestiantion」に一時的に格納することで、階移動した後 に速やかに前に行こうとしていた目的地 ( 店舗や休憩施設や通路や出入口 ) に向かうよう にした。

待ち行列時

階移動の時 階移動の決定メソッド beforeDestination

待ち行列の決定メソッド 目的地決定 メソッド

destination

waitDestination

通常時のメインループ 避難時のメインループ dest

commandList

図 4-2-1.2：目的地変数の意味 ○凡例 destination…目的地決定のために使用する変数 dest…目的地に設定されている、次の目的地を入れる変数 commandList…コマンドを実行するための可変長配列 beforeDestination…違うフロアに向かう際に、destination を一時的に格納しておく変数 waitDestination…待ち行列に向かい始めてから、店内に入るまで一時的に格納しておく変 数

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-2．目的地 ID の意味づけと基本行動モデル

4-2-2. 目的地の変数の受け渡し

069

第 4 章 シミュレーション構築

目的地の決定するアルゴリズムは以下の基本行動モデル ( 図 4-2-3.1) に基づいて行われ る。以下の基本行動モデルは Agent 発生または目的地到着した際に、SWAgent クラスに ある、以下のメソッドが実行される。 ○目的地決定の基本行動モデル  Agent によってこのメソッドが実行されると、まず自分が商業施設に入場した時点で決 定され、毎ステップ毎に減っていく AgentLife を見て、もし AgentLife が 0 以下になった 場合は退場 ( 帰宅 ) させる。  もし、帰宅しない場合は rest_intervalTime( 前に休憩施設に入ってからの経過時間 ) が rest_marginalTime( 休憩間隔 ) よりも大きい場合は休憩施設に入る。  もし、休憩施設にも入らない場合は、shop_intervalTime( 前に店舗に入ってからの経過 時間 ) が shop_marginalTime( 入店間隔 ) よりも大きい場合は店舗に入る。  もし店舗にも入らない場合は、ダミーノードから 1 つを選択し、そこへ向かう。

図 4-2-3.1：目的地決定の基本行動モデル

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-2．目的地 ID の意味づけと基本行動モデル

4-2-3. 目的地を決定する基本行動モデル

070

第 4 章 シミュレーション構築

4-3-1. 休憩施設を目的地にする際の行動  目的地を選択する場合は基本的に乱数を用いている。休憩施設の場合は、その乱数 に距離による重み付け (chooseDestination_potential()) して決定している。距離による 重み付けは、現在地の座標 (currentX,currentY) から今まで行っていない休憩施設 ID 全 て (restList()) の距離ポテンシャル (potentialVal) を抽出して、その逆数で確率にするこ とで、近い所に行きやすいようにしている。選択された休憩施設の ID を目的地の変数 (destination) に代入して、次の行動を実行するメソッドである doNext() に引き渡す。( 図 4-3-1.1)  注意事項として、距離ポテンシャルは hashset という順番が一定ではない配列に格納さ れているため、毎回距離ポテンシャルの目的地 ID の順番を一緒に可変長配列 (potentialID) に追加しながら取り出している。これを忘れると距離ポテンシャルの値と目的地 ID がず れてしまい、異なる値になってしまう。

図 4-3-1.1：chooseDestination_potential() のフロー図

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-3．各目的地での行動

4-3. 各目的地を選択する際の行動

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第 4 章 シミュレーション構築

店舗の場合は、以下の 2 つの選択方法がある。 ○選択方法 ( メソッド名 ) ・休憩施設と同じように距離ポテンシャルにより重み付けをし、今まで行ったことない店 舗を選択する方法 (chooseDestination_potential()) ・今まで立ち寄った店舗のリストの中から立ち戻り行動を行う。(chooseDestination_ returnAction())  chooseDestination_potential() については休憩施設の選択の際に説明したものとほぼ同 じだが、店舗の場合は人気店舗を 1.5 倍の確率で選択するようにした。人気店舗は Agent 発生時にランダムで 4 ∼ 6 店舗くらいを人気店舗リスト (popularshopList) として設定す ることにしている。  立ち戻り行動による選択方法である chooseDestination_returnAction() には、以下の 3 つの変数によって決定される。 ○立ち戻り行動に関わる変数 ( 変数名 ) ・立ち戻り行動開始店舗数 (startReturnAction) ・立ち戻り行動で戻る店舗がどのくらい前に立ち寄った店舗なのかを数えた数 (continueReturnAction) ・連続立ち戻り行動回数 (shopNumReturnAction)  立ち戻り行動による店舗選択の実行フローについては以下の図 4-3-2.1 のようになる。

図 4-3-2.1：立ち戻り行動による店舗選択の実行フロー

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-3．各目的地での行動

4-3-2. 店舗を目的地にする際の行動

072

第 4 章 シミュレーション構築

ダミーノードを目的地にする際は休憩施設の際と同じように、距離ポテンシャルに応じ て、乱数で決定する。しかし、ダミーノードは到達させることが目的ではなく、通路を歩 き回らせることが目的なので、途中でも目的地を変更させることができるアルゴリズムを 加えた。このアルゴリズム (searchShop_realTime) は 1 秒置きに init_oneSecond() 内で実 行される。これは checkArrived() 内と同じように基本行動モデルを毎秒実行するというも のであり、例えば目的地としているダミーノードに到達しなくても目的地を途中で変更さ せてしまう機能となっている。そのため、ダミーノードに到着しないことも増え、目的地 のログである (destiantionLog) にダミーノードが少なくなる。よって、ダミーノードを目 的地にする際の行動フローは以下の図 4-3-3.1 のようになる。

図 4-3-3.1：ダミーノードを目的地にした時のアルゴリズム

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-3．各目的地での行動

4-3-3. ダミーノードを目的地にする際の行動

073

第 4 章 シミュレーション構築

出入口を目的地にする際は、一番最初に発生した地点の出入口を目的地として設定する ようになっている。そして到着したら、aliveFalse() というメソッドが実行され、下記の ログをテキストファイルに書き出してから Agent が消えるようになっている。 吐き出すログファイルは以下の 4 種類になっている。 ○ aliveFalse() で書き出すログファイルの種類 ( 主に利用者のパラメータ ) ・サービス水準 ・我慢時間 ・歩行履歴 ・不満度  また、最後の Agent が退場するとシミュレーションが終わる前に以下の経営者側のパラ メータのログを書き出す。 ○経営者側のパラメータ ・店舗の入店人数 ・休憩施設の入店回数

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-3．各目的地での行動

4-3-4. 出入口を目的地にする際の行動

074

第 4 章 シミュレーション構築

4-4-1.Agent 属性の実装  避難シミュレータから自由歩行シミュレータにすると、行動の選択の際に Agent 属性 が大変重要になってくる。そのために、Agent の属性として下記の 2 つを追加した。これ らの属性について、説明する。 ○ Agent の属性 ・性別 ・立ち戻り行動特性   ま ず、 こ れ ら の 属 性 の 設 定 は、SWAgent ク ラ ス の コ ン ス ト ラ ク タ で 設 定 す る。 SWAgent() は Agent の発生時に 1 回だけ実行されるメソッドで、入場時の時間や歩行速 度や各種係数を設定する。この各種係数を設定する前に性別を決定し、性別によって係数 を変えることで、性別を考慮した設定にすることとした。 ○性別の設定の仕方  性別は、シミュレーションする前に男女比を入力しておく。その男女比になるように、 各 Agent が発生した際に乱数で性別を決定する。性別が影響を与える係数は以下の項目。 ○性別が影響を与える変数 ( 意味 ) ・staying_marginalTime_Average( 滞在時間の平均値 ( 秒 )) ・staying_marginalTime_StandardDeviation( 滞在時間の標準偏差 ( 秒 )) ・rest_marginalTime_Average( 休憩施設に立ち寄る間隔の平均値 ( 秒 )) ・rest_marginalTime_StandardDeviation( 休憩施設に立ち寄る間隔の標準偏差 ( 秒 )) ・shop_marginalTime_Average( 店舗に立ち寄る間隔の平均値 ( 秒 )) ・shop_marginalTime_StandardDeviation( 店舗に立ち寄る間隔の標準偏差 ( 秒 )) ・rest_stayingTime_Average( 休憩施設の滞在時間の平均値 ( 秒 )) ・rest_stayingTime_StandardDeviation( 休憩施設の滞在時間の標準偏差 ( 秒 )) ・shop_stayingTime_Average( 店舗の滞在時間の平均値 ( 秒 )) ・shop_stayingTime_StandardDeviation( 店舗の滞在時間の平均値 ( 秒 )) ・returnAction_Ratio( 立ち戻り行動を行う人の割合 ) ・returnAction_passage_Average( 立ち戻り行動開始店舗数の平均値 ( 店 )) ・returnAction_passage_StandardDeviation( 立ち戻り行動開始店舗数の標準偏差 ( 店 )) ・returnAction_visited_Average( 立ち戻り行動で選択するのは何店舗前かの平均値 ( 店 )) ・returnAction_visited_StandardDeviation( 立ち戻り行動で選択するのは何店舗前かの標 準偏差 ( 店 )) ・returnAction_number_Average( 連続立ち戻り行動回数の平均値 ( 店 )) ・returnAction_number_StandardDeviation( 連続立ち戻り行動回数の標準偏差 ( 店 ))

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-4．商業施設の評価のための機能の実装

4-4. 商業施設の評価のための機能の実装

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第 4 章 シミュレーション構築

実験」の結果から計算して入力されている。具体的な数値についてはプログラムコードを 読むか、資料編に載せることとする。  また前述のとおり、以下のように店舗は性別によって行く可能性が決められている。 ○男性が行く店舗 ・「男性用店舗」( 目的地 ID1001 ∼ 2000) ・「男女共用店舗」( 目的地 ID2001 ∼ 3000) ○女性が行く店舗 ・「女性用店舗」( 目的地 ID3001 ∼ 4000) ・「男女共用店舗」( 目的地 ID2001 ∼ 3000)  そして、立ち戻り行動特性については性別毎に立ち戻り行動をする人の割合が決定され、 乱数によって決められるようにした。  そして、歩行速度は歩行者の空間より、平均 1.3m/s とあったため、1.3±0.1m/s とす るが、五代らの研究 ( 文 11) により、商業施設での購買行動において男性は時間が経つに つれて速くなり、女性は時間が経つにつれて遅くなるという傾向があることから、入場時 から退場時にかけて、男性の場合は 1.3 ± 0.1m/s から 1.4±0.1m/s まで、 女性の場合は 1.3 ± 0.1m/s から 1.2 ± 0.1m/s まで変化する。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-4．商業施設の評価のための機能の実装

前ページの変数は全て第 3 章 2 節で述べた「都内の商業施設における購買行動の追跡

076

第 4 章 シミュレーション構築

商業施設で購買行動のシミュレーションを作成する際には階の移動が重要になってく る。本研究においても、低層階で平面的に広い商業施設を対象としているが、階の移動は 存在する。階の移動の際には「Warp 領域」という機能を使用した。 「Warp 領域」は同じ 「Warp 領域」ID の地点の相対座標を移動させることができる。図 4-4-2.1 のように、歩 行領域 A にいる Agent が歩行領域 B 上の目的地 ( 店舗 ) に行きたい場合、①→②→③→④ →⑤のように移動することになるが、歩行領域 A の赤色の「Warp 領域」に Agent が到達 した瞬間に歩行領域 B の赤色の「Warp 領域」にワープする。この時に片方の「Warp 領域」 に壁がないとうまく移動することができない場合がある。

④

⑤

赤…Warp 領域 黄…目的地 ( 階段 )

③

②

緑…目的地 ( 店舗 ) 黒…壁 番号…Agent の歩行軌跡

① 歩行領域 A

壁

歩行領域 B

図 4-4-2.1：階移動の際の進み方 ○階移動の際の問題点  階の移動で最も問題となるのが距離ポテンシャルの処理となる。現在の仕様でも、距離 ポテンシャルは、同じ平面上でしか計算を行うことができない。それによって、異なる歩 行領域にある目的地を設定すると、ポテンシャルが計算されないため、どこにも移動でき ずに Agent がくるくる回り出すというバグが起きる。なので目的地は必ず、Agent がいる 歩行領域上の目的地を指定しなければならない。  そして、目的地決定の際にも異なる階の目的地はポテンシャルが低くなってしまうた め、処理を行わないと異なる階のみしか選ばなくなってしまう。その対策として、各目的 地のポテンシャルを得た後に、異なる階の目的地の時はその階の最大のポテンシャル値 +6000 になるように設定した。+6000 の意味は階高の値を入れた。 ○目的地の変化  上記の問題点があるため、階移動の際の目的地は、歩行領域 A にいる時、つまり①→ ②の時は黄色の目的地 ( 階段 ) を目指すようにする。そして、ワープ領域内の黄色の目 的地 ( 階段 ) に到達した後に、目的地を⑤に変更する。これは一度、beforeDestination という変数に緑色の目的地 ( 店舗 ) を入れておいた後に、階段の目的地に着いた瞬間に checkArrived() 内で黄色の目的地 ( 店舗 ) を入れる。これを実際に実行しているメソッド について、次の頁に記述する。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-4．商業施設の評価のための機能の実装

4-4-2. 複層階の実装

077

第 4 章 シミュレーション構築

うかをチェック」し、目的地が階段であれば前の目的地を入力、階段以外であれば基本行 動モデルで目的地を決定する。自分のいる階を調べて、その階が目的地と同じなら普通に 向かい、違う階であれば現在の目的地を beforeDestination で保管しておき、階段を目的 地にする。階段に辿り着いたら前の目的地を目的地に設定する。そこでもう一回階を調べ ることを、目的地と同じ階に来るまで繰り返す。すると距離ポテンシャルのエラーが起き ずに、他の階の目的地に到達することができる。

図 4-4-2.2：階移動の処理フロー図

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-4．商業施設の評価のための機能の実装

階移動の処理フロー ( 図 4-4-2.2) は、まず目的地に到着した際に、 「目的地が階段かど

078

第 4 章 シミュレーション構築

商業施設での重要な検討事項として、賑いであったり人の多さの指標としての混雑度が ある。人があまりに少ない商業施設では楽しみは半減してしまい、逆に思い通りに歩くの も困難なほどの混雑であると、ストレスは溜まる。それらの評価として、ジョン・J. フルー インが提唱した「サービス水準」を採用することとした。 「歩行者の空間」によると「サー ビス水準とは、サービス水準の基準は歩行者 1 人当たりの占有面積、すなわち、歩行者 空間モデュールの段階に応じて水準を決めてゆく決め方である。 」とあり、 「歩行路」 ・ 「階 段」・「待ち空間」毎に 6 段階に分けられている。  本研究のシミュレータ構築では、図 4-4-3.1 のようにある Agent に注目すると、Agent の周辺の面積にいる人の数をカウントし、その面積を人数で割ることで、1 人あたりの 占有面積を出すこととした。面積は 6m 角の中で行った。6m というのは衝突判定領域が 810mm になっているため、人が入っている空間だけで約 5m になり、シミュレーション グリッドの関係上キリのいい数値になるように設定した。

混雑水準の仕組み

混雑水準のレベル 0 人 / ㎡→レベル 0 0.2 人 / ㎡→レベル 1 0.4 人 / ㎡→レベル 2 0.6 人 / ㎡→レベル 3 0.8 人 / ㎡→レベル 4 3m×3m の中の人数＝8 人 測定範囲

→0.88 人 / ㎡ →レベル 4

3m×3m の中の人数＝1 人 →0.11 人 / ㎡ →レベル 1

図 4-4-3.1：混雑水準の計算方法

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-4．商業施設の評価のための機能の実装

4-4-3. 混雑水準の実装

079

第 4 章 シミュレーション構築

と混雑水準 ( サービス水準 ) のアウトプットの方法 5 つを示す。 ○混雑水準 ( サービス水準 ) パラメータ ○歩行路の基準 ・サービス水準 A：3.5 ㎡ / 人以上 (0.3 人 / ㎡ ) ・サービス水準 B：2.5 ∼ 3.5 ㎡ / 人 (0.3 ∼ 0.4 人 / ㎡ ) ・サービス水準 C：1.5 ∼ 2.5 ㎡ / 人 (0.4 ∼ 0.7 人 / ㎡ ) ・サービス水準 D：1.0 ∼ 1.5 ㎡ / 人 (0.7 ∼ 1.0 人 / ㎡ ) ・サービス水準 E：0.5 ∼ 1.0 ㎡ / 人 (1 ∼ 2 人 / ㎡ ) ・サービス水準 F：0.5 ㎡ / 人以下 (2 人 / ㎡ ) ○待ち空間の基準 ( 店舗滞在中を含む ) ・サービス水準 A( 自由流動領域 )：1.3 ㎡ / 人以上 (0.769 人 / ㎡ ) ・サービス水準 B( 通り抜け領域 )：1.0 ∼ 1.3 ㎡ / 人 (0.769 ∼ 1 人 / ㎡ ) ・サービス水準 C( 快適領域 )：0.7 ∼ 1.0 ㎡ / 人 (1 ∼ 1.429 人 / ㎡ ) ・サービス水準 D( 非接触領域 )：0.3 ∼ 0.7 ㎡ / 人 (1.429 ∼ 3.333 人 / ㎡ ) ・サービス水準 E( 接触領域 )：0.2 ∼ 0.3 ㎡ / 人 (3.333 ∼ 5 人 / ㎡ ) ・サービス水準 F( 人体楕円：0.2 ㎡ / 人以下 (5 人 / ㎡ ) ○アウトプット ・混雑度に応じた Agent の見える化 ( 不満度による見える化を行っていない場合 ) ・不満度の計算 ・各ステップ毎のサービス水準のテキストファイル ・各エージェントの平均雑水準 ( 平均サービス水準 ) のテキストファイル ・全部のエージェントの平均混雑水準 ( 平均サービス水準 ) のテキストファイル アウトプットに関しては次の頁で解説することとする。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-4．商業施設の評価のための機能の実装

前頁で混雑水準の説明をしたが、混雑水準 ( サービス水準 ) に関する詳細なパラメータ

080

第 4 章 シミュレーション構築

・混雑度に応じた Agent の見える化 ( 不満度による見える化を行っていない場合 )  このアウトプットは、その瞬間の混雑度によって、Agent の身体の色を赤くするという もので、混雑度が低い場合は透明に近い色であるが、混雑度が高くなると身体の色が赤く なっていくようになっている。それにより、動画を見ているだけでわかるようになる。 ・不満度の計算 不満度の計算は不満度の計算アルゴリズムの所を参照。 ・各ステップ毎のサービス水準のテキストファイル  各ステップ毎の混雑水準のテキストファイルは配列に記録されている各ステップの混雑 水準を Agent が退場した時に、1 行に時系列でカンマ区切りにして CSV ファイルとして 書き出している。Excel などで読み込むことで後々の分析などを行う場合はやりやすいよ うにしてある。 ・各エージェントの平均雑水準 ( 平均サービス水準 ) のテキストファイル  各エージェントの平均混雑水準のテキストファイルは上記の各ステップ毎の混雑水準を 各混雑水準毎に出ているのを合計して、個数で割ることでその割合を出すようになってい る。また、別のファイルで合計だけを出す CSV ファイルもある。 ・全部のエージェントの平均混雑水準 ( 平均サービス水準 ) のテキストファイル 上記のファイルと同じファイルに、全員の合計を出して、個数で割ることでその割合を出 すようになっている。また、同様に上記のファイルで合計だけもアウトプットしている。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-4．商業施設の評価のための機能の実装

○アウトプット

081

第 4 章 シミュレーション構築

商業施設に限らず、不特定多数の利用者がいる空間において、待ち行列を考慮すること は必要不可欠である。本研究においても待ち行列が発生する可能性が高い休憩施設におい ては待ち行列を実装することとした。また、余程の事がない限りは使用することはないが、 店舗でも使用できるようにしておいた。これは店舗と休憩施設は別々に定員を設定するこ とができるようになっているため、店舗の際は明らかに定員を超えているような 100 人 などに設定しておくことによって入場制限をかけることができる。本研究でのシミュレー ション上は店舗での待ち行列は使用しないこととする。  待ち行列の仕組みは以下の通りである。 ○待ち行列の手順 ( 図 4-4-4.1) ・まず、店内 ( 店舗または休憩施設 ) 目的地に入る。 ・滞在リスト (stayingNum_restDestination[] か stayingNum_shopDestination[]) で、店内 の人数を確認する。 ・店内の人数が定員 (restMarginalNum か shopMarginalNum) よりも少なければそのま ま入店し、滞在リスト (stayingNum_restDestination[] か stayingNum_shopDestination[]) に自分の名前 (this.name) を追加する、多ければ店外の待ち行列に並び、待ち行列リス ト (waitingNum_restDestination[] か waitingNum_shopDestination[]) に 自 分 の 名 前 (this. name) を書き込む。 ・外の待ち行列の待ち人数を見て、待ち行列の定員 (restWait_MarginalNum か shopWait_ MarginalNum) よりも少なければ待ち行列に並ぶ、多ければ諦めて「基本行動モデル」に より他の店舗を探す。 ・ 待 ち 行 列 に い る 人 は 毎 ス テ ッ プ 毎 に 滞 在 リ ス ト (stayingNum_restDestination[] か stayingNum_shopDestination[]) を確認し、定員 (restMarginalNum か shopMarginalNum) よ り も 少 な く な っ た ら 待 ち 行 列 リ ス ト waitingNum_restDestination[] か waitingNum_ shopDestination[]) の先頭の人から、定員 (restMarginalNum か shopMarginalNum) にな るまで店内に順番に入っていく。 待ち行列の仕組み

目的地 ( 店舗 ) 1005

1m 1

2

3

4

サブ目的地 ( 待ち行列用 )

図 4-4-4.1：待ち行列の手順

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-4．商業施設の評価のための機能の実装

4-4-4. 待ち行列の実装

082

第 4 章 シミュレーション構築

ティ図を図 4-4-4.3 に記す。

図 4-4-4.2：待ち行列の処理フロー図

図 4-4-4.3：待ち行列のアクティビティ図

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-4．商業施設の評価のための機能の実装

待ち行列の処理フローを図 4-4-4.2 に、UML を用いて描画した待ち行列のアクティビ

083

第 4 章 シミュレーション構築

我慢時間という概念は本研究において、商業施設のプランの評価の 1 つとして提案し ている概念である。前述の待ち行列に並んでいる時間であったり、入りたいという意思決 定を行ってから実際に入るまでに時間がかかったりした場合に起こる「我慢している時間」 のことである。この時間は後述する「不満度」という概念に大きく影響してくる。この我 慢時間の計算方法について記述することとする。我慢時間の計算は以下の図 4-4-5.1 の通 りとする。 ○我慢時間の計算式 ( 図 4-4-5.1) 平均我慢時間 =( 我慢時間＋待ち時間＋ ( 入店時刻 - 意思決定時刻 ))/( 店舗・休憩施設ログ )

図 4-4-5.1：我慢時間の計算フロー実装

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-4．商業施設の評価のための機能の実装

4-4-5. 我慢時間の実装

084

第 4 章 シミュレーション構築

後述の「不満度」を構成する要素として歩行履歴を実装した。歩行履歴は、図 4-46.1 のように自分が歩いている近くのダミーノードを検索して、そのダミーノードを 通過した時に、歩行履歴配列 (dummynode_walkLog[]) に 1 を追加する。  Agent が退場する際に歩行履歴配列をテキストファイルとして書き出すことにし た。このテキストファイルを使って、同じ所を何回歩いたかとして飽きやすいプラン かどうかを評価することができる。

2500mm カウントしない ダミーノード 凡例

カウントする

赤丸…Agent 黄色…ダミーノード

図 4-4-6.1：歩行履歴のカウント

アルゴリズムは、最寄のダミーノード (near_dummynode) を探し出し、そのダ ミーノードまでの距離が 2000mm 以下だったらダミーノード歩行履歴ログ配列 (dummynode_walkLog[]) にプラスする。そして、そのダミーノードの目的地 ID を変 数 (beforeNear_dummynode) に格納しておき、最寄のダミーノードが変わった時に、 以上の繰り返す。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-4．商業施設の評価のための機能の実装

4-4-6. 歩行履歴の実装

085

第 4 章 シミュレーション構築

不満度による選択視野変化モデルとは、不満によって人間の行動が変化するというアン ケート結果から構築されたモデルである。この不満度を見える化することで、利用者の心 理を考慮したシミュレーションを作ろうと考えている。不満度は以下の要素で上昇すると 考えた。 ○不満度が上昇する要素 ・待ち時間が長い ・思ったように目的地に着かない ・混雑している ・同じ道ばっかり歩かされている  また、不満度により変化する行動は以下の通り。 ○不満度により変化する行動 ・早く帰りたくなる ( 滞在時間の低下 ) ・商品を諦めやすくなる ( 立ち戻り行動回数の減少 ) ・近場で済ませてしまう ( 距離ポテンシャルの重み増加 ) まとめると以下の図 4-4-7.1 ようになる。

図 4-4-7.1：不満度による選択視野変化モデルに関する要素影響図

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-4．商業施設の評価のための機能の実装

4-4-7. 不満度による選択視野変化モデルの実装

086

第 4 章 シミュレーション構築

の行動に反映される。不満度を計算する式とその根拠は以下のようになっている。 ○不満度計算式 (calculate_discontentDegree() メソッド ) 不満度 = 同じ通路の重複通過数の平均値× 10+ 今までの我慢時間の平均値／ 9+ 混雑水準 (= サービス水準 ) × 20 ○不満度計算式内の係数の根拠  不満度の計算式に出てくる 3 要素の各最大値が不満度 100 になるようにした。よって、 不満度が高い所では計算上、不満度が 100 を超えてしまうが、100 以上の場合は 100 と して扱うこととした。  同じ通路の重複通過数の平均値は、滞在時間の最大が女性の 5398 秒で、最小の立ち寄 り間隔が 276 秒なので、最大通過回数を 20 回として扱う。しかし同時に 1 回の目的地 への移動につき、ダミーノードを通過する個数は、一方通行でない限りは最大でも半分で あるため、最大値と最小値の中間の値である 10 回の半分の 5 回で不満度が 100 になる ように、係数は 20 とした。  我慢時間は関東で最も長いと言われている商業施設であるイオンレイクタウンの端から 端までの距離が約 1,090m であるため、本シミュレータ最小の歩行速度 1.2m/s で歩くと 歩行時間は約 15 分である。よって 900 秒が最大値として、不満度が 100 になるように 係数を 1/9 とした。サービス水準は 6 段階であるため、0 ∼ 5 の 6 段階とし、最大値の 5 で不満度が 100 になるように、係数は 20 とした。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-4．商業施設の評価のための機能の実装

前述の不満度は毎ステップ (1/5 秒 ) 毎リアルタイムで計算されて、次のステップ Agent

087

第 4 章 シミュレーション構築

○滞在時間の低下 ( 滞在時間の計算式 )( 不満度 50 の時にシミュレーション上の時間経過 と agentLife の減少値が同じになる。) 残り滞在時間 = 残り滞在時間 - (1 / (2.5 + ( 不満度 / 20))) ○不満度による立ち戻り行動の諦め ( 連続立ち戻り行動の計算式 )( 最大値が時間に余裕が ある実験時の値、最長値はその半分とした。) 連続立ち戻り行動回数 = 連続立ち戻り行動回数実験値 / (1 + ( 不満度 / 100)) ○距離ポテンシャルの重み増加 ( 最大 2 倍、最少で 1 倍 ) 距離係数 = 1.0 + ( 不満度 / 100)  また以下の式により、Agent の身体の色の透明度 ( 透明度の最大が 255 = 不透明な赤色 ) を変化させることにより、不満度の見える化も行っている。 不満度が 30 以下

……… 赤色、透明度は不満度と同じ

不満度が 31 ∼ 70

……… 赤色、透明度は不満度＋ 80

不満度が 71 以上

……… 赤色、透明度は不満度＋ 155

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

4-4．商業施設の評価のための機能の実装

○不満度により変化する行動の算出式

088

第 4 章 シミュレーション構築

089

第 5 章

商業施設のシミュレーション

5-1．SimTread 用図面の描き方 5-2．シミュレーション

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

5-1-1.SimTread 用テンプレートのセットアップ  SimTread 用の図面を VectorWorks で描く際の手順を説明する。図 5-1-1.1 のように 「ファ イル」「新規」を選択する。図 5-1-1.2 のようにテンプレートの「歩行者 .sta」を選択して OK を選択する。このテンプレートを使用しないと歩行者シミュレーションのコマンドを 使用することができない。

図 5-1-1.1：SimTread 用の図面の描画手順 1( ファイルの設定 )

図 5-1-1.2：SimTread 用の図面の描画手順 2( ファイルの設定 )

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

5-1．SimTread 用図面の描き方

5-1.SimTread 用図面の描き方

090

第 5 章 商業施設のシミュレーション

図 5-1-2.1 のように図形ツールを用いて四角を描き、 図 5-1-2.2 のように「歩行者シミュ レーション」タブの「歩行領域にする」を選択。これによって Agent が歩き回れる空間で ある「歩行領域」の設定ができた。

図 5-1-2.1：歩行領域の描き方 1

図 5-1-2.2：歩行領域の描き方 2

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

5-1．SimTread 用図面の描き方

5-1-2. 歩行領域作成の仕方

091

第 5 章 商業施設のシミュレーション

次は Agent が歩けない障害物を作る方法である。図 5-1-3.1 のように図形ツールを用い て四角を描き、「歩行者シミュレーション」タブの「障害物にする」を選択。これによっ て図 5-1-3.2 のように壁などの「障害物」の設定ができる。

図 5-1-3.1：障害物の描き方 1

図 5-1-3.2：障害物の描き方 2

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

5-1．SimTread 用図面の描き方

5-1-3. 障害物作成の仕方

092

第 5 章 商業施設のシミュレーション

次は Agent が発生する「発生領域」を作る方法である。図 5-1-4.1 のように、図形ツー ルを用いて四角を描き、「歩行者シミュレーション」タブの「人発生領域にする」を選択。 そして図 5-1-4.2 のように発生領域の設定ができる。発生領域は「歩行速度の設定」と「目 指す目的地」と「発生頻度」と「発生人数」を設定することができる。目指す目的地は自 分の最寄の目的地に設定しておく。

図 5-1-4.1：発生領域の作り方

図 5-1-4.2：発生領域の設定

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

5-1．SimTread 用図面の描き方

5-1-4. 発生領域作成の仕方

093

第 5 章 商業施設のシミュレーション

次は Agent が目指す「目的地」を作る方法である。図 5-1-5.1 のように、図形ツールを 用いて四角を描き、図 5-1-5.2 のように「歩行者シミュレーション」タブの「目的地にする」 を選択。この時、店舗の目的地は障害物から 500mm 以上離して作っておくこと。離して おかないと、店舗に入った際に Agent が壁にぶつかってしまい、うまく滞在時間が計れな くなってしまう。

図 5-1-5.1：目的地の作り方 1

図 5-1-5.2：目的地の作り方 2

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

5-1．SimTread 用図面の描き方

5-1-5. 目的地作成の仕方

094

第 5 章 商業施設のシミュレーション

「目的地番号」に目的地の種類に合った「目的地 ID」を入力し、 「次の目的地」は空欄に しておく。「次の目的地」を空欄にしておかないと、 「基本行動モデルによって決定された 目的地」より「次の目的地」の方が優先されてしまい、うまくシミュレーションできなく なる。

図 5-1-5.3：SimTread 用の図面の描画手順 11( 目的地の設定 )

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

5-1．SimTread 用図面の描き方

図 5-1-5.3 のような「目的地番号」 と 「次の目的地」 を入力するウインドウが出てくるので、

095

第 5 章 商業施設のシミュレーション

「発生領域」上に「目的地」と「発生領域」と「障害物」( 存在しなくても可 ) を作成で きたら、図 5-1-6.1 のように「歩行者シミュレーション」タブの「解析実行」を選択。  「解析実行」を選択すると、図 5-1-6.2 のような「ケース名」と「出力先」を入力する ウインドウが出てくるので、「ケース名」にログファイルをアウトプットしたいフォルダ 名を入力し、「出力先を選択」をクリックする。

図 5-1-6.1：シミュレーション実行手順 1

図 5-1-6.2：シミュレーション実行手順 2

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

5-1．SimTread 用図面の描き方

5-1-6. シミュレーション実行の仕方

096

第 5 章 商業施設のシミュレーション

ディレクトリを選択し「OK」を選択する。  アウトプット先を選択すると、図 5-1-6.4 のような「出力サイズ」と「グリッド間隔」と「シ ミュレーション制限間隔」を入力するウインドウが出てくるので、このウインドウについ ては初期条件のままで問題ない。

図 5-1-6.3：シミュレーション実行手順 3

図 5-1-6.4：シミュレーション実行手順 4

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

5-1．SimTread 用図面の描き方

すると、図 5-1-6.3 のようなウインドウが出てくるので、そこからアウトプットしたい

097

第 5 章 商業施設のシミュレーション

なウインドウが出て動画が開始する。この時の動画は実時間ではなく、高速で表示される が、計算が終わった後に書き出される動画 (mov 形式 ) は実際の速度になっている。

図 5-1-6.5：SimTread 用の図面の描画手順 16( シミュレーション実行手順 )  これで前述のログファイルを見てみると、 「plan.txt」というファイルが作成されている。 このファイルを読み込むことで、VectorWorks を使用せずに Eclipse 上でシミュレーショ ンを実行させることができる。この「plan.txt」には、シミュレーションに必要な以下の 情報が書かれている。 ○ plan.txt の情報

○領域の種類の記述方法

・領域の種類

・Area( 歩行領域 )

・可視 or 不可視

・Dest( 目的地 )

( 発生領域のみ、発生頻度 , 発生人数 , 歩行速度 ・GEN( 発生領域 ) ・領域の ID( 目的地 ID・ワープ ID)

・Obst( 障害物 )

・次の目的地 ( 目的地と発生領域のみ )

・WarpArea( ワープ領域 )

・4 点の XY 座標 ○記述例 ( 資料編参照 ) GEN

INV=1

FRQ=0.5 NUM=5000

SPD=1.3 DST=9001

ST=0

ED=-1

RGN=300,-1077,800,-1077,800,-2077,300,-2077, ( 発生領域の場合 ) Dest

1

7202

0

300

500

( 目的地の場合 )

300

200

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

800

200

800

500

5-1．SimTread 用図面の描き方

そして OK を選択すると、しばらくポテンシャルの計算をした後に、図 5-1-6.5 のよう

098

第 5 章 商業施設のシミュレーション

5-2-1. シミュレーション設定  シミュレーションの検証を行う条件として、実際の商業施設ではなく、モデル化した空 間で行うこととした。その条件とは以下のような条件である。 ○シミュレーションプランの条件 ・商業施設の面積…63000 ㎡ (21000 ㎡ ×3 階 ) ・商業施設の階数…3 階建て ・店舗数…84 店舗 (28 店舗× 3 階 ) ・男性用店舗 ・エスカレータ ( 階段 ) の個数…4 個 ・出入口の数…4 箇所 ( うち 1 箇所を駅やバス停などがある方向とし、発生人数を多めに 設定する。) ・入場者数…500 人 (350・50・50・50 人 ) ・入場分布…一様分布 (0.05 人 / 秒 ) ・不満度による行動変化の有無  シミュレーションで変化させる条件は、 吹抜けの有無とした。通路幅は 「ららぽーと豊洲」 と同じく、最低 5m 確保するようにした。このシミュレーションのストーリーは、店舗面 積を増やしたい施主と吹抜けを作り、良い空間を作りたい建築家を想定した条件として選 定した。よって、通路中央のパーティション吹抜けが無いプランではその分、店舗面積を 増やした。これによって変化するのは、 以下の図 5-2-1.1 のように吹抜けがあることによっ て、ダミーノードが 2 倍になることで同じ道を通ったという感じが弱くなることである。

凡例 黄色…ダミー ノード 数字…通過回数 矢印…歩行者動 線

図 5-2-1.1：吹抜けによる分散化

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

5-2．シミュレーション

5-2. シミュレーション

099

第 5 章 商業施設のシミュレーション

退場するまで行われる。終了時には前述の通り、テキストデータでそれぞれのパラメータ のログが出力され、動画 (mov) が出力される。  なお、どの場所に何のテナントが入るかはエクセルで表 5-2-1.2 のような表を作成した。 通し番号は各店舗の場所を表しており、左上から順に 1 ∼ 28 まで振った。この用途は VBA で乱数を用いて決定した。その VBA のアルゴリズムは、以下の通り。( 資料編にコー ドを記載する。)  まず、0 ∼ 1 までの乱数を発生させ、その乱数の数値が以下の条件で分岐させる。 ○テナント分岐条件 0.1 以下

→→→ 「男性用店舗」

0.1 ∼ 0.75

→→→ 「男女共用店舗」

0.75 ∼ 0.95

→→→ 「女性用店舗」

0.95 ∼ 1

→→→ 「休憩施設」

表 5-2-1.2：テナント決定表 1F店舗 通し番号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

用途 女性用店舗 男女共用店舗 男性用店舗 休憩施設 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 休憩施設 男女共用店舗 女性用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男性用店舗 女性用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 女性用店舗 男女共用店舗 休憩施設 女性用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗

店舗ID 3101 2102 1103 4104 2105 2106 2107 2108 2109 4110 2111 3112 2113 2114 2115 2116 2117 1118 3119 2120 2121 2122 3123 2124 4125 3126 2127 2128

2F店舗 通し番号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

用途 休憩施設 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 女性用店舗 女性用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男性用店舗 男女共用店舗 女性用店舗 男女共用店舗 女性用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 女性用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男性用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 女性用店舗

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

店舗ID 4201 2202 2203 2204 2205 2206 3207 3208 2209 2210 2211 2212 1213 2214 3215 2216 3217 2218 2219 3220 2221 2222 1223 2224 2225 2226 2227 3228

3F店舗 通し番号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

用途 女性用店舗 男女共用店舗 女性用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男性用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 女性用店舗 男女共用店舗 休憩施設 休憩施設 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 女性用店舗 男女共用店舗 男女共用店舗 男性用店舗 男女共用店舗 女性用店舗

店舗ID 3301 2302 3303 2304 2305 2306 2307 2308 2309 1310 2311 2312 2313 3314 2315 4316 4317 2318 2319 2320 2321 2322 3323 2324 2325 1326 2327 3328

5-2．シミュレーション

シミュレーションの時間は 1 人目が入場してくる所から始まり、既定の人数の全員が

100

第 5 章 商業施設のシミュレーション

き抜けがあるシミュレーション図面で、図 5-2-1.4 が吹き抜けが無いシミュレーション 図面である。図面中に白い文字で書いてあるのは目的地 ID である。前述の通りの規則に 従って設定してある。左から 1 階平面図、2 階平面図、3 階平面図と並んでいる。エス カレータは水色の部分で上下の階にワープ領域によって接続されている。また、縮尺は VectorWorks 上で 1/100 で書かれている。

7101

8011

7104 7107

9004 3101 2105

2101 2106

7110 2109 7113 2115 7116

7105 7108

1103 2107

4104 2108

7111 4110 2116

2111

7114

2117

7117

7119

8011

9003

7102

7103

7201

7106

7204

7112 3112 1118

7115 2114

2209 7213

3119

7128 2120

3215 7216

2121

2122

7123

3123

2124

7124

7125

4125

3126

7126

2127

2128

7127

9002

2205

2202 2206

7210

7121

7129

7207

2113

7120

9001

8020 8021

7109

7122

7128

8011

7202 4201

7208

3207

2204 3208

7211 2210 2216

2211 3217

7219

7214 7217

7203

7301

7206

7304

3301

2302

7305 3303

2304

7306

7307

2305

2306

7308 2307

2308

7309

7209

8020 8021

8030

7212 2212 2218

7302

7310

7303

7311

1213

7215 2214

2309 7313

1310

2311

7314 2312

2313

7315 3314

2219

7228 3220

2315 7316

4316

4317

7317 2318

2319

7328 2320

7220

7221

7319

7320

7321

7222

2221

2222

7223

1223

2224

7224

7322

2321

2322

7323 3323

2324

7324

2225

2226

7226

2227

3228

7227 8020

7325

2325

1326

7326 2327

3328

7327

7230

7328

7130

7228

1 階平面図

8030

7312

8020 7225

8021 8011

7205

2203

7229

8021

8030

7329

2 階平面図

8030

7330

3 階平面図

図 5-2-1.3：吹き抜け有りシミュレーション図面と店舗 ID

7101

9004

8011 7104

3101

2101

7107

2105

2106

2109 7113

4110

2111

2115 7116

2116

2117

7122

2121

2122

7125

4125

3126

7119

7128

7105

7131

7108

7132

7114

7133

7117

7134

9001

7135

7126

7136

7201 2202

7205

7231

2205

2206

7208

7232

2209 7213

2210

2211

7214

3215 7216

2216

3217

7217

2221

2222

2225

2226

7106 8011

8020 7204

2107

2108

7109

8021 7207

3112

2113

7115 2114

1118

3119

7128 2120

3123

2124

7112

2127

7129

1 階平面図

2128

9002

7210

7121

7219

7124

8021 7222

7127 7130

7202 4201

4104

7120

7123

7103

1103

7111

7110

8011

9003

7102

8011

8020

7225 7228

7203

7301

2203

2204

3207

3208

7233

2212

1213

7215 2214

7234

2218

2219

7228 3220

1223

2224

7211

7235

7226

7236

7304

7305

7331

7209 8021

8030 7307

2305

2306

7308

7332

2309 7313

1310

2311

7314

7333

2312

2313

7315 3314

2315 7316

4316

4317

7317

7334

2318

2319

7328 2320

8030 7322

2321

2322

3323

2324

7324 8030

7325

2325

1326

2327

3328

7327

7310

7221

2227

7229

3228

7230

2 階平面図

図 5-2-1.4：吹き抜け無しシミュレーション図面と店舗 ID

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

8020

7328

3303

2304

7306

2307

2308

7309 8030

7311

7319

7224 8021 7227

2302

7303

7206 8020

7212

7220

7223

7302 3301

7312

7320

7323

7335

7326

7336

7321

7329

3 階平面図

7330

5-2．シミュレーション

シミュレーションを行うプランは以下のような平面図になっている。図 5-2-1.3 が吹

101

第 5 章 商業施設のシミュレーション

○経営者視点 ・店舗・休憩施設の入店回数の分布 ○利用者視点 ・商業施設内の不満度の平均 ・混雑水準の分布 ・我慢時間の平均時間 ・通路 ( ダミーノード ) の通過数

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

5-2．シミュレーション

分析の仕方は以下の観点から行う。

102

第 5 章 商業施設のシミュレーション

5-2．シミュレーション

吹き抜けがあるプランでは以下のような結果になった。まずは経営者視点での評価とな

103

5-2-2. 吹抜け・パーティションの有無でのプラン検討結果 る、図 5-2-2.1・2 の店舗 ID 毎の入店者人数のグラフである。図 5-2-2.3 は同じく休憩施 設の目的地 ID 毎の入店者人数の某グラフである。グラフではわかりづらいが、平均値を 取ると、107 人と 120 人でパーティションがない方が店舗には入りやすいことになる。

4316

4317

ID

4201 ID

4316

4317

500 図 5-2-2.1：吹抜けがある時の店舗 ID 別立ち寄り数

( )

( )

450 400 350 500 300 450 250 400 200 350 150 300 100 250 50 200 0 150 100 50 0

ID

ID

ID

図 5-2-2.2：吹抜けがない時の店舗 ID 別立ち寄り数

250 200 150 100 ( )

( )

50 0 4104

4110

4125

4201

4316

500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 1103 1326 2108 2115 2122 2203 2210 2218 2225 2305 2311 2319 2325

4125

ID

1103 1326 2108 2115 2122 2203 2210 2218 2225 2305 2311 2319 2325 3123 3217 3314

4110

1103 1326 2108 2115 2122 2203 2210 2218 2225 2305 2311 2319 2325 3123 3217 3314

4201

1103 1326 2108 2115 2122 2203 2210 2218 2225 2305 2311 2319 2325 3123 3217 3314

4125

( )

4110

500 450 400 350 500 300 450 250 400 200 350 150 300 100 250 50 200 0 150 100 50 0

1103 1326 2108 2115 2122 2203 2210 2218 2225 2305 2311 2319 2325 3123 3217 3314

( )

4

第 5 章 商業施設のシミュレーション

4317

ID

ID

350 図 5-2-2.3：休憩施設 ID 別立ち寄り数の比較

( )

300 250 200 150 利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発 100 50 0

( )

500 450 400 350 300 250 200 150 100 50

104

第 5 章 商業施設のシミュレーション

5-2．シミュレーション

図 5-2-2.4 のようにダミーノードの通過回数の合計値だと吹抜けなしの方が多くなって しまう。そして、図 5-2-2.5 を見ると、吹抜けありの方が吹抜けなしよりも平均通過回数 が少なく、利用者にとっては同じ道を歩く回数が少ないため快適なプランであることが推 測できる。また、図 5-2-2.6・7 のサービス水準はほぼ同じ値になってしまった。駅など と違い歩くのが困難なほどの混雑にはならないうえ、衝突回避の仕方によって自分の周囲 に人が入らないような行動モデルになっているため、フルーインのサービス水準が適して いなかったと思われる。  しかしながら、我慢時間の最大値は吹抜けありの方が高いものの、平均値では大差なかっ た。図 5-2-2.9 のように不満度の平均値はパーティションなしよりもパーティションあり の方が低くなった。 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0

160000 160000 140000 140000 120000 120000 100000 100000 80000 80000 60000 60000 40000 40000 20000 20000 (( ))

00

図 5-2-2.4：ダミーノードの合計通過回数

図 5-2-2.5：ダミーノードの平均通過回数

吹抜けなし

吹抜けあり

1

A

2

B C D

200

E F

150 100

4125

4201

4316

4317

5 6

図 5-2-2.7：吹抜けなしの場合の、サービ ス水準の割合

ID

( )

ID 500 35 450 30 400 25 350 300 20 250 15 200

250 200 150

( )

100

150 10 100 505

7129 7206 7213 7220 7227 7304 7311 7318 7325

00

( )

( )

350 300 250 200 150 100 50 0

4

1103 1326 2108 2115 2122 2203 2210 2218 2225 2305 2311 2319 2325 3123 3217 3314

ス水準の割合 4104 4110 0

( )

( )

50 図 5-2-2.6：吹抜けありの場合の、サービ

3

500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0

ID

50 0

1103 1326 2108 2115 2122 2203 2210 2218 2225 2305 2311 2319 2325 3123 3217 3314

250

4104

500 図 5-2-2.9：休憩施設 ID 別立ち寄り数の比較 450

( )

( )

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

400 350 300 250 200 150 100 50 0 7101 7108 7115 7122 7129 7206 7213 7220 7227 7304 7311 7318 7325

図 5-2-2.8：我慢時間の分析結果

ID

4110

4125

4201 ID

ID

350 300 250 200 150 100 50 0

不満度の考慮がどの程度影響を与えるかを検証するために、不満度を考慮した本研究の モデルと不満度を入れる前のモデルで比較した。以下は不満度を考慮しなかったモデルで の店舗の利用者数 ( 図 5-2-3.1) と休憩施設の利用者数 ( 図 5-2-3.2) とダミーノードの平均 通過回数 ( 図 5-2-3.3) である。全体的に不満度を考慮した方が回数が少なくなっている。 600 500 店 400 舗 の 300 利 用 者 200

店舗の利用者数

100

1103 1326 2108 2115 2122 2203 2210 2218 2225 2305 2311 2319 2325 3123 3217 3314

0

店舗ID

図 5-2-3.1：店舗の利用者数 300 250 休 憩 施 200 設 の 利 150 用 者 100 数 人 50

不満度あり 不満度なし

( )

0 4104

4110

4125

4201

4316

4317

休憩施設ID

図 5-2-3.2：休憩施設の利用者数 2500 ダ ミ 2000 ノ 1500 ド の 平 1000 均 通 過 500 回 数 0

平均値

不満度あり

不満度なし 不満度の有無

図 5-2-3.3：ダミーノードの平均通過回数

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

5-2．シミュレーション

5-2-3. 不満度の考慮の有無による比較

105

第 5 章 商業施設のシミュレーション

シミュレーションによって、通路のパーティションを作ることにより、店舗や休憩施設 の立ち寄り回数や店舗が減ってしまうことがわかった。しかし、通路にパーティションを 入れることで、通路が増え、不満度は低下することがわかった。  今回のシミュレーションで問題となるのが、サービス水準である。サービス水準はもさ らに小さく細かい数値の物を作らねばならない。また、周囲の面積がどれくらいの面積を 取るのがよいのかといった、感度分析も必要であろう。  しかし、今回のシミュレーションで不満度を考慮した行動のモデルを作ることができた。 また、シミュレータを作成し、シミュレーションした所 400 人規模の Agent を発生させ ても、詰まったりエラーを起こさずにシミュレーションすることができた。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

5-2．シミュレーション

5-2-3. シミュレーション結果の考察とまとめ

106

第 5 章 商業施設のシミュレーション

107

第 6 章

まとめ

6-1．本研究のまとめ 6-2．今後の展望

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

本研究では以下のことが明らかになった。 ○大型商業施設における購買行動時では、自分の行動履歴に基づいて前に立ち寄った店舗 に戻る、「立ち戻り行動」がある。 ○大型商業施設ではイライラしていると「商品を諦めたり」 「近場で済ませてしまう」行 動が見られる。 ○大型商業施設における行動では男女差が大きいため、シミュレーションを行う際にも男 女差を考慮したシミュレーションが必要である。 ○大型商業施設では利用者の心理によって行動が変化するため、シミュレーションを行う 際には利用者の心理を考慮したシミュレーションが必要である。

また、本研究で作成したシミュレータには以下の機能がある。 ○複層階の平面シミュレーションが可能。 ○大型商業施設を「男性用店舗」 「女性用店舗」 「男女共用店舗」 「休憩施設」 「出入口」に、 目的地を分けてシミュレーションすることが可能。 ○性別による行動の違いを考慮しているため、男女比を変更することによって「女性向け 商業施設」であったり、 「男性向け商業施設」と言ったコンセプトに沿ったシミュレーショ ンが可能。 ○利用者の心理を考慮したシミュレーションが可能であるため、利用者の立場に立ったシ ミュレーションを行うこと可能。 ○「見える化」の種類を「避難シミュレータ」 「混雑水準」 「不満度」の 3 種類が可能。 ※以下の機能は実装したが、本研究とはあまり関係ない機能 ○商業施設での自由歩行シミュレータとしてシミュレーションを開始し、ある一定時 刻が経過した後に避難シミュレータに変更することが可能なシミュレーションモード (simlationmode) を実装した。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

6-1．本研究のまとめ

6-1. 本研究のまとめ

108

第 6 章 まとめ

研究及び商品化に向けての今後の展望として、 さらに「完全な商業施設のシミュレーショ ン」や「VectorWorks との連携」や「UI や設定などのシミュレーションのしやすさ」がある。 各種項目について、アルゴリズムがある程度提案できる所はアルゴリズムを含め記す。 ○性別以外の属性の実装  本研究の属性は男女差に焦点を絞って構築したが、今後高齢者や障害者などの購買行動 の研究が進み、行動データベースが豊富になった際には「高齢者」 「障害者」などの属性 も設定できるようにするべきかもしれない。ただし本研究においては、実験中にあまり障 害者や高齢者を見かけなかったということもあり実装しなかった。 ○休憩施設の滞在時間について  本研究においては、休憩施設の目的地 ID は 4001 ∼ 6000 になっているが、さらに本 物の行動に近づけるためにも、SWParamList クラスで 4001 ∼ 5000 を短期滞在型休憩施 設 ( ベンチや椅子など ) と 5001 ∼ 6000 を長期滞在型休憩施設の目的地として設定され るようにしておいた。ただし、短期滞在型の休憩施設であったり、長期滞在型の休憩施設 の滞在時間の設定やどちらの種類の休憩施設に向かうのかを選択するアルゴリズムなどの 構築はしていない。 ○目的地設定の簡易化  本研究では、目的地の種類 ( 店舗や休憩施設や出入口など ) を目的地 ID で分類したが、 UI の観点から考えると、誰でも簡単に使用できるようにするためには VectorWorks のプ ラグインコマンドとして目的地の種類毎に設定できるようになっている方が良い。しかし ながら、VectorWorks のプログラムについては SimTread とはまったく別であるため、エー アンドエー株式会社による変更を期待する。 ○距離ポテンシャルについて  本研究では距離ポテンシャルの計算方法等の変更はしなかった。現在の SimTread では Warp 領域では距離ポテンシャルの処理はされていないが、Warp 領域を超えてポテンシャ ルの計算ができるようになると、 「ポテンシャルが見つからずにくるくる回るバグ」など のシミュレーション設定のミスが減ると思われる。また、階段を通したポテンシャルが計 算できるようになると、異なる階の目的地を選択する際のポテンシャルも正しい値として 扱える。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

6-2．今後の展望

6-2. 今後の展望

109

第 6 章 まとめ

110

第 6 章 まとめ

6-2．今後の展望

○グループ歩行の実装  本研究では、アンケートにより、大型商業施設に行く際には 1 人で行くことが多いと いう結果になったため、1 人での歩行としてシミュレータの構築を行ったが、実際はグルー プで商業施設を訪れる利用客もいるので、グループ歩行についても考慮して行かねばなら ない要素である。  アルゴリズムは、図 6-2-1.1・2 のように被追跡者モデルと追跡者モデル作成し、被追 跡者モデルは現状のアルゴリズムを利用し、追跡者モデルは下図のように目的地を被追跡 者と同じ所を設定することで、グループ歩行を実現できるだろう。

目的地 被追跡者

追跡者 追跡者

被追跡者

追跡者

追跡者

1 グループ 1 グループ 被追跡者…現アルゴリズム ( 基本行動モデル ) により目的地を決定。 追跡者…非追跡者と同じ目的地 ID

図 6-2-1.1：グループ歩行と追跡者モデル

図 6-2-1.2：グループ歩行のアルゴリズムフロー

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

111

第 6 章 まとめ

6-2．今後の展望

○エレベータの実装  本研究では、階移動を実装したが、現在のアルゴリズムだとエスカレータとエレベータ しか再現することができない。本研究の対象施設のような低層の商業施設であれば、エレ ベータの利用者は少ないが高層の商業施設でシミュレーションする際にはエレベータも必 要となってくる。以下の図 6-2-1.3 はエレベータのアルゴリズムである。エレベータ用の 空間を作っておき、ワープ領域で結ぶ。エレベータ空間でエレベータ待ちの時間分停止さ せる待ち空間を作っておき、その後目的階によって分岐させ、複数階のワープをさせる。 このような形でプログラミングを行うことでエレベータの実装もできると考える。

Warp1 8011 1 階平面図

Warp2 8020 8021 2 階平面図

Warp3 8030 3 階平面図

エレベータ用待ち空間

凡例 黄…目的地 黒…壁 Warp1

Warp2

Warp3

8020

8011

8011

8030

8030

8021

EV 内空間

図 6-2-1.3：エレベータ用空間

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

数字…目的地 ID Warp…WarpID

112

第 6 章 まとめ

6-2．今後の展望

○詰まり問題  商品版 SimTread の大きな特徴として、 「最短経 路モデル」がある。「最短経路モデル」の場合、コー ナーを曲がる際は壁際ギリギリを通る。そのため、 他のエージェントとすれ違う際に衝突回避のために 止まってしまうことがある ( 図 6-2-1.4)。これを防 ぐための処置は、本研究では追及できなかった。右 の図 6-2-1.5 ∼ 7 はテスト用の図面で行った際に発 生人数を多くした際に発生した詰まり現象である。 このプランの場合、過剰な人数が階段の角で衝突 回避を繰り返しているうちに、さらに多くの後続の Agent が詰まってしまい、動けなくなってしまった。 解決策としては発生人数を少なくするか、発生間隔

図 6-2-1.5：詰まり現象 1

を長くすることである。または、壁との衝突回避の アルゴリズムを以下のように変更するとうまく行く 可能性がある。 ○変更するアルゴリズム  自分の周囲にいる Agent リストを見て、1 人もい ない場合は、壁に対する衝突判定領域を大きくする。 周囲に 1 人以上いる場合は、衝突判定領域を元に 戻すようにする。  すると、普段から壁際を歩かなくなり、衝突回避 する際のみ壁際を歩くようになるため、詰まりが起 こりづらくなる。しかし、店舗や扉などでも不可視 図 6-2-1.6：詰まり現象 2 の Agent を配置しておかないといけなくなるため、 難しい。

図 6-2-1.4：コーナーでの詰まり現象

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

図 6-2-1.7：詰まり現象 3

終わりに 謝辞  なんとか謝辞まで辿り着きました。長かったです。でもちゃんと修士入ってからの 2 年 の集大成として、卒論よりは遥かにいいものが書けてよかったです。先生方と M2 のみん なに 1 人ずつ謝辞を書いていきたいと思います。 ○渡辺仁史先生  3 年 間 ご 指 導 い た だ き あ り が と う ご ざ い ま し た。 研 究 室 に 入 っ て か ら 学 ん だ 様 々 な 事 は と て も 勉 強 に な り ま し た。 特 に ア ン ビ エ ン ト 社 会 の「 今 だ け、 こ こ だ け、 あ な た だ け 」 で あ っ た り、 「 お も て な し の 心 」 だ っ た り、 「新しい物に対 し て 試 し て み る チ ャ レ ン ジ 心 」 で あ っ た り、 「 物 事 を 定 量 的 に 見 る 能 力 」 は、 私 の 人 生 の 中 で と て も 影 響 を 受 け た と 思 い ま す。 大 変 お 世 話 に な り ま し た。 ○林田和人先生  卒論生の頃から、変な所で詰まっていた私の研究の方向性を正しい方向に導いて頂き 大変ありがとうございました。プロジェクトでもお世話になり、パナソニック電工共 同研究での「perl での CGI データベースの作成」や、鉄道総研との共同研究での「C ♯ を用いた画像処理」や、建築情報論演習での「Ruby による twitter プログラミング」を 担当・経験できたことは Java プログラミングで修士論文を書く上でとても影響が大 きかったと思います。SimTread で修論を書くことができたのは、林田先生の助けがが あったからだと思っております。あと、差し入れの狸煎餅や饅頭美味しかったです。 ○木村謙先生  Java に 初 め て 触 れ る 中、SimTread の 仕 様 に つ い て の 質 問 や 実 際 に 実 装 す る 行 動 モ デ ル に つ い て ア ド バ イ ス を い た だ く 形 で お 世 話 に な り ま し た。 木 村 さ ん の ご 指 導 が な け れ ば こ こ ま で プ ロ グ ラ ミ ン グ は で き な か っ た と 思 い ま す。 特 に、「wait(0) を 入 力 す る と、commandList に 複 数 の 目 的 地 が 入 っ て し ま う 」 バ グ の 時 は、 ご 迷 惑 お か け し ま し た。 ま た、Java プ ロ グ ラ ミ ン グ の 仕 方 の 問 題 で、SimTread と 関 係 な か っ た 所 ま で 教 え て く だ さ り、 あ り が と う ご ざ い ま し た。 ○長澤夏子先生  中間発表時やプロジェクトの際にご指導いただきありがとうございました。銀座プロ ジェクトで、商業施設のシミュレーションに関わることができたのは、修士論文に繋がっ ていく大きな一歩になったのだと思います。 ○菊地弘祐さん  タイトルの英語の添削ありがとうございました。私達の代が卒業したら、サーバ等の機 材の管理大変だと思いますが、がんばってください。菊地さんなら簡単にできます。たぶ ん。。。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

113

終わりに

○一緒に修士論文を書いた修士 2 年のみんな ○ S 棟の住人の皆様 ( 以下敬称略 ) ゆかりん ( 井上友香理 )  ラジオ体操はいい運動になりました＠ｗ＠ノ階段では負けないっす ( ＞ _ ＜ ) ノ自分も 3 個繋げた椅子の上でくねくねしながら寝れる特技欲しいっす ( つｗ＠と ) いろいろお世 話になりました、ありがとう∼ｍ (_ _) ｍ ゆたんぽー ( 河田豊 )  研究室に入ってからの 3 年間、ゼミもパナ研究会も一緒でした＠ｗ＠心強いリーダー でした＠ｗ＠ｂ自分とは正反対のキャラだったから、結構やりやすかったです＠ｗ＠ノ心 の広さは尊敬してますｗいろいろお世話になりましたｍ (_ _) ｍ たいすけ ( 小池太輔 )  狭い S 棟の横の席で 2 人で作業してました＠ｗ＠あと建築情報論演習とゼミと HP 係も 一緒でした＠ｗ＠たいすけはデザインしないと勿体無いと思うよ＞＜ノ特に web デザイ ンとか UI みたいなプログラミングが必要なデザイン＠ｗ＠お世話になりました＠ｗ＠ ○ N 棟で作業してた皆様 のっち ( 木戸大祐 )  修論作業中に風呂とかお貸しいただきありがとうございましたｍ (_ _) ｍのっちの自然 にできる優しさはとっても貴重だと思います＠ｗ＠あと修論作業中に誕生日でもらった、 誕生日ケーキおいしかったです、ありがとう∼ヽ (^o^) 丿 じゅんじゅん ( 齋藤純平 )  修論作業中、一緒に天一のラーメンとかぼりうむとか食べに行きました (・∀・) ノじゅ んじゅんの要領と効率の良さは重要ですね＠ｗ＠ノ修論中、みんなの作業の先頭を切って 進めていてペースメーカー的な役割してくれてありがとうーヽ (^o^) 丿 こーじー ( 富田正裕 )  機材係や鉄道総研との共同研究やゼミや建築情報論演習とかで一番仕事上の関係が強 かったです (・∀・) ノ機材係が一番お世話になった気がします＠ｗ＠ありがとうござい ました＠ｗ＠ノ おっちー ( 水落裕樹 )  おっちーの「作業を計画的に進める能力」と「空気を作る能力」はとてもすごいと思い ます＠ｗ＠ノ「今日のおっちー」の「修論終了編」か「卒業編」期待してます＠ｗ＠いろ いろありがとーｍ (_ _) ｍ

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○研究室の皆様＆お手伝いしてくださった皆様＆被験者の皆様 ぶっちーさん・がっきーさん、ご指導ありがとうございました m(_ _)m ごーちゃん＆あーちゃん、差し入れありがとー＠ｗ＠ノ もにー＆じょん＆はむ君、手伝いありがとう∼＠ｗ＠ノ りょーちん＆佐々木君＆のでー＆じょん＆ぴーちゃん＆ごーちゃん＆えみちゃ＆きみちゃ ん＆えりかちゃん＆がーすー、被験者として遠くの調査場所まで実費で来てくれてありが とうございましたｍ (_ _) ｍこの研究ができたのは被験者の皆様のおかげです ( つ _；と ) あと web アンケートに答えてくださった、研究室の卒業生の皆様、マイミクの皆様あり がとうございましたｍ (_ _) ｍアンケートの被験者なので一応名前伏せておきます ( つｗ ＠と ) ○修士論文でお世話になった機材君達 ThinkPad 君…ThinkPad 君にはとってもお世話になりましたｍ (_ _) ｍノートパソコンの 割にスペックが良くて、サクサクプログラミング＆修論執筆ができました＠ｗ＠ノ修論間 際の内定者研修で大阪に行った時も新幹線の中で頑張ってくれたし、空気の悪い S 棟でも がんばって動いてくれました＠ｗ＠ノただ、作業途中に放置している間の「セキュリティ 更新再起動」は泣けるのでやめてください；； MacPro 君 (133.9.198.95)…Mac の PC の中で最も長い時間触っていた気がします＠ｗ＠研 究室内で一番スペックいいのに、一番使われてなくてかわいそうだったから VectorWorks を入れて、使わせてもらいました＠ｗ＠遠隔操作でもお世話になりました＠ｗ＠ Mac mini server 君 (133.9.247.171)… データのバックアップと受け渡しでお世話になり ました＠ｗ＠ Core2Duo のスペックなのに、卒業までがんばってくれてありがとう＠ｗ＠ DELL ノート PC 君 (133.9.247.172)…データのバックアップと SimTreadPJ でのデータ受 け渡しでお世話になりました＠ｗ＠研究室内の生存しているノート PC の中で最も古い PC なのに、がんばってくれてありがとう＠ｗ＠ DELL ノート君 (133.9.247.132)…サーバ管理＆ネットワーク用に立てたサーバだったけ ど、SimTread のシミュレーションを担当してくれてありがとう＠ｗ＠ DELL デスクトップ君…音楽担当と S 棟外部との連絡の役割ありがとう＠ｗ＠

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参考文献 参考文献 ( 研究・論文 ) ( 文 1) 山岸 大紀 , 鈴木 啓太 , 浜本 隆之 : 任意視点画像合成システムにおける 3 次元距離 推定の高精度化 , 映像情報メディア学会技術報告 35(19), 53-56, 2011-05-20 ( 文 2) 大西 正輝 , 依田 育士 : 動線の軌跡と滞留に着目した動作解析 . 電子情報通信学会技 術研究報告 .,PRMU, パターン認識・メディア理解 108(484), 293-298, 2009-03-06 ( 文 3) 香川 景一郎 , 谷田 純 : 外線複眼カメラ TOMBO による距離計測精度向上の検討 ( 高機能イメージセンシングとその応用 ), 映像情報メディア学会技術報告 34(19), 9-12, 2010-05-31 ( 文 4) 依田 育士 , 坂上 勝彦 : ユビキタスステレオビジョンによる安全・安心のための実時 間実環境ヒューマンセンシング , 情報処理学会研究報告 . CVIM, [ コンピュータビジョンと イメージメディア ] 2005(112), 33-38, 2005-11-17 ( 文 5) 林田和人（早稲田大）・石突光隆・富田正裕・山本昌和・藤井祐輔・野田直利・渡 辺仁史：画像の手動処理による人物形状の抽出 群集映像を用いた行動解析に関する研究 その 1, 学術講演梗概集 . E-1,p.655,2011 年 ( 文 6) 富田正裕（早稲田大大学院） ・林田和人・石突光隆・山本昌和・藤井祐輔・野田直利・ 渡辺仁史：画像処理の自動化による人物形状の抽出 群集映像を用いた行動解析に関する 研究 その 2, 学術講演梗概集 . E-1,p.657,2011 年 ( 文 7) 石突光隆（鉄道総合技研） ・山本昌和・林田和人・富田正裕・藤井祐輔・渡辺仁史・ 野田直利：画像処理による群集抽出に関する基礎的検討 群集映像を用いた行動解析に関 する研究 その 3, 学術講演梗概集 . E-1,p.659,2011 年 ( 文 8) 志多 宏彦 , 渡辺 俊 , 渡辺 仁史：商業施設における利用者の移動行動に関する研究 , 学術講演梗概集 . E, 建築計画 , 農村計画 1990, 825-826, 1990-09-01 ( 文 9) 加藤 英理子 , 長澤 夏子 , 林田 和人 , 渡辺 仁史：商業施設における垂直移動手段選 択行動に関する研究 ( 歩行・探索行動 , 建築計画 I), 学術講演梗概集 . E-1, 建築計画 I, 各種 建物・地域施設 , 設計方法 , 構法計画 , 人間工学 , 計画基礎 2004, 807-808, 2004-07-31 ( 文 10) 田中 壮作 , 林田 和人 , 渡辺 仁史：大規模商店舗における入館時歩行行動モデルに 関する研究 ( 群集行動 , 建築計画 I), 学術講演梗概集 . E-1, 建築計画 I, 各種建物・地域施設 , 設計方法 , 構法計画 , 人間工学 , 計画基礎 2005, 893-894, 2005-07-31 ( 文 11) 五代 智哉 , 林田 和人 , 渡辺 仁史：商業施設における歩行速度と行動目的との関係 に関する研究 ( 歩行行動 , 建築計画 I), 学術講演梗概集 . E-1, 建築計画 I, 各種建物・地域施設 , 設計方法 , 構法計画 , 人間工学 , 計画基礎 2008, 567-568, 2008-07-20 ( 文 12) 小坂 麻有 , 生原 悟 , 林田 和人 , 渡辺 仁史：商店建築ファサードにおける入りや すさに対する印象評価構造に関する研究 ( 空間認知 (2), 建築計画 I), 学術講演梗概集 . E-1, 建築計画 I, 各種建物・地域施設 , 設計方法 , 構法計画 , 人間工学 , 計画基礎 2005, 11851186, 2005-07-31 ( 文 13) 岡本 康太郎 , 内海 章 , 池田 徹志 , 山添 大丈 , 宮下 敬宏 , 安部 伸治 , 高橋 和彦 , 萩 田 紀博 :LRF とカメラを利用した商業施設における歩行者行動の分類 (ITS 画像処理 , 映像 メディア , 視覚及び一般 ), 映像情報メディア学会技術報告 35(9),233-238,2011-02-14

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参考文献

( 文 14) 平居 直 , 林田 和人 , 瀬戸口 和則 , 渡辺 仁史：商業施設広場における空間の遮蔽 度が着座行為に与える影響に関する研究 , 研究報告集 II, 建築計画・都市計画・農村計画・ 建築経済・建築歴史・意匠 (79), 45-48, 2009-03-28 ( 文 15) 佐藤 宏 , 林田 和人 , 渡辺 仁史：複合商業施設における休憩スペースと誘引面積に 関する研究 , 学術講演梗概集 . E, 建築計画 , 農村計画 1994, 1049-1050, 1994-07-25 ( 文 16) 鈴木 勉 , 江村 竜哉：回遊行動に着目した商業地における休憩需要分布 , 研究報告 集 II, 建築計画・都市計画・農村計画・建築経済・建築歴史・意匠 (71), 101-104, 200103-05 ( 文 17) 無漏田 芳信 , 小村 治 , 赤石 賢一 , 柴本 裕：商業施設内における休憩場所の設置と 消費者ニーズ _ 地域空間におけるたまり現象と余暇性に関する研究・その 1( 建築計画 A), 日本建築学会中国支部研究報告集 20, 453-456, 1997-03-09 ( 文 18) 長澤 夏子 , 浅野 久美子 , 渡辺 仁史：大型商業施設における買物行動中のストレス 変化の傾向と休憩場所との関連 ( 群衆・歩行 , 建築計画 I), 学術講演梗概集 . E-1, 建築計画 I, 各種建物・地域施設 , 設計方法 , 構法計画 , 人間工学 , 計画基礎 2009, 719-720, 2009-0720 ( 文 19) 山田 恭子 , 上原 梢 , 太田 とも子 , 竹下 純治：待ち合わせ・滞留空間における滞留 者の行動に関する考察 : 商業施設の外部空間における滞留行為に関する研究 ( 建築計画 ), 東海支部研究報告集 (38),565-568,2000-02-19 ( 文 20) 有光 紀彦 , 中村 和也 , 塚田 晃司 , 奥田 宗幸：商業施設に囲まれた広場の利用に関 する研究 _ 動線により分節化された滞留空間の特性把握 ( 広場空間 , 建築計画 I), 学術講 演梗概集 . E-1, 建築計画 I, 各種建物・地域施設 , 設計方法 , 構法計画 , 人間工学 , 計画基礎 2004,1033-1034,2004-07-31 ( 文 21) 赤川 宏幸 , 久保田 孝幸 , 小宮 英孝 , 森山 正和：大規模商業施設屋上庭園における 温熱環境評価 _ その 1 夏季の温熱環境と訪問者の行動との関連性について ( 緑化の評価 , 環境工学 I), 学術講演梗概集 . D-1, 環境工学 I, 室内音響・音環境 , 騒音・固体音 , 環境振動 , 光・ 色 , 給排水・水環境 , 都市設備・環境管理 , 環境心理生理 , 環境設計 , 電磁環境 2005,677678,2005-07-31 ( 文 22) 長 聡子 , 出口 敦：都心部における施設内休憩空間群の配置構成と利用に関する研 究：福岡市天神地区の分析 , 日本建築学会計画系論文集 (596),123-129,2005-10-30 ( 文 23) 小島 尚人 , 後藤 信 , 高柳 英明 , 服部 岑生：大規模小売店舗におけるマクロ流動制 御手法に関する研究 その 1 _ 利用客行動調査とモデル構築について ( 商業施設 , 建築計画 I), 学術講演梗概集 . E-1, 建築計画 I, 各種建物・地域施設 , 設計方法 , 構法計画 , 人間工学 , 計画基礎 2006,493-494,2006-07-31 ( 文 24) 後藤 信 , 小島 尚人 , 高柳 英明 , 服部 岑生：大規模小売店舗におけるマクロ流動制 御手法に関する研究 その 2 _ シミュレーション構築とマクロ流動制御手法の検討 ( 商業施 設 , 建築計画 I), 学術講演梗概集 . E-1, 建築計画 I, 各種建物・地域施設 , 設計方法 , 構法計画 , 人間工学 , 計画基礎 2006, 491-492, 2006-07-31

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参考文献

( 文 25) 後藤 信 , 高柳 英明 , 服部 岑生：多床大規模小売店舗における顧客流動シミュレー ションに関する研究 ( 商業・業務施設 , 建築計画 I), 学術講演梗概集 . E-1, 建築計画 I, 各種 建物・地域施設 , 設計方法 , 構法計画 , 人間工学 , 計画基礎 2005, 431-432, 2005-07-31 ( 文 26) 角方 謙一 , 渡辺 仁史 : 群衆流動シミュレーションによる大規模商店舗の誘導計画 立案に関する研究 ( 安全計画・法規 , 建築計画 I), 学術講演梗概集 . E-1, 建築計画 I, 各種建物・ 地域施設 , 設計方法 , 構法計画 , 人間工学 , 計画基礎 2006,1113-1114,2006-07-31 ( 文 27) 豊嶋 伊知郎 , 小磯 貴史 , 吉田 琢史 , 服部 可奈子 , 今崎 直樹：ユビキタス情報に 基づく店舗内回遊モデル ( セッション：社会システムと知能 ( 群ユーザモデルと知的支 援 ),「社会システムにおける知能」及び一般 ), 情報処理学会研究報告 . ICS,[ 知能と複雑系 ] 2005(24),115-120,2005-03-14 ( 文 28) 山邊 友一郎 , 岡 真由 , 谷 明勲：エージェントを用いた商業施設テナント配置の最 適化 ( 建築計画 ), 日本建築学会近畿支部研究報告集 . 計画系 (49),97-100,2009-05-22 ( 文 29) 佐古 崇 , 浅野 久美子 , 長澤 夏子 , 渡辺 仁史：大規模商業施設における状態遷移を 考慮した行動シミュレーションモデル ( 建築計画 ), 研究報告集 II, 建築計画・都市計画・ 農村計画・建築経済・建築歴史・意匠 (79),49-52,2009-03-28 ( 文 30) 木村 謙 , 関根 宏 , 佐野 友紀 , 竹市 尚広 , 吉田 克之 , 渡辺 仁史：歩行者シミュレーショ ンシステム SimWalk( 歩行モデル・解析 , 建築計画 I), 学術講演梗概集 . E-1, 建築計画 I, 各 種建物・地域施設 , 設計方法 , 構法計画 , 人間工学 , 計画基礎 2003,915-916,2003-07-30 ( 文 31) 齊藤 裕介 , 木村 謙 , 佐野 友紀 , 竹市 尚広 , 吉田 克之 , 渡辺 仁史：マルチエージェ ントモデルによる滞留状況と流動係数の検討 _ 歩行シミュレーションシステム SimWalk その 2( 群集流動・歩行 , 建築計画 I), 学術講演梗概集 . E-1, 建築計画 I, 各種建物・地域施設 , 設計方法 , 構法計画 , 人間工学 , 計画基礎 2004,847-848,2004-07-31 ( 文 32) 峯岸 良和 , 吉田 克之 , 竹市 尚広 , 佐野 友紀 , 木村 謙：通路上における群集流の 密度と流動係数の関係の考察：マルチエージェント歩行者シミュレーター Sim Tread を 用いて ( 避難シミュレーター , 防火 ), 学術講演梗概集 . A-2, 防火 , 海洋 , 情報システム技術 2010,311-314,2010-07-20 ( 文 33) 峯岸 良和 , 竹市 尚広 , 吉田 克之 , 佐野 友紀 , 林田 和人 , 木村 謙 , 渡辺 仁史：マル チエージェントモデルにおける歩行者密度と歩行速度および流動係数の関係の考察 : 歩行 者シミュレーションシステム SimTread の基本性能 その 5( 歩行者シミュレーション , 建築 計画 I), 学術講演梗概集 . E-1, 建築計画 I, 各種建物・地域施設 , 設計方法 , 構法計画 , 人間工学 , 計画基礎 2008,597-598,2008-07-20 ( 文 34) 菊池 徹 , 遠田 敦 , 林田 和人 , 渡辺 仁史：避難シミュレーションによる大学キャン パス内の教室配当の検討 _ 歩行者シミュレーションシステム SimTread を用いて ( 避難・ シミュレーション , 建築計画 I), 学術講演梗概集 . E-1, 建築計画 I, 各種建物・地域施設 , 設 計方法 , 構法計画 , 人間工学 , 計画基礎 2007,963-964,2007-07-31

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参考文献

( 文 35) 峯岸 良和 , 竹市 尚広 , 吉田 克之：マルチエージェントモデルによる大規模ホール における避難性状の予測 _ 歩行者シミュレーションシステム SimTread の実務的利用可能 性の検証 , 日本建築学会技術報告集 15(29), 227-232, 2009-02-20 ( 文 36) 木村 謙 , 佐野 友紀 , 林田 和人 , 竹市 尚広 , 峯岸 良和 , 吉田 克之 , 渡辺 仁史：マ ルチエージェントモデルによる群集歩行性状の表現 _ 歩行者シミュレーションシステム SimTread の構築 , 日本建築学会計画系論文集 74(636), 371-377, 2009-02-28 ( 文 37) 田中 壮作 , 木村 謙 , 佐野 友紀 , 竹市 尚広 , 吉田 克之 , 渡辺 仁史：エージェント指 向シミュレータ Simwalk による待ち合わせ行動と施設配置の評価 ( 建築計画 ), 研究報告集 II, 建築計画・都市計画・農村計画・建築経済・建築歴史・意匠 (75),45-48,2005-02-28 ( 文 38) 金山 健一 , 田中 壮作 , 渡辺 仁史：大規模商店舗における群衆流動シミュレーショ ンによる誘導計画支援に関する研究 ( 建築計画 ), 研究報告集 II, 建築計画・都市計画・農 村計画・建築経済・建築歴史・意匠 (76), 81-84, 2006-02-28 ( 文 39) 角方 謙一 , 渡辺 仁史：群衆流動シミュレーションによる大規模商店舗の誘導計画 立案に関する研究 ( 安全計画・法規 , 建築計画 I), 学術講演梗概集 . E-1, 建築計画 I, 各種建物・ 地域施設 , 設計方法 , 構法計画 , 人間工学 , 計画基礎 2006, 1113-1114, 2006-07-31 ( 文 40) 藤井祐輔・林田和人・渡辺仁史：大型商業施設における購買行動時の立ち戻り行 動に関する研究 , 学術講演梗概集 . E-1,p.895,2011 年

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参考文献

参考文献 ( 書籍 ) ○商業施設・人間行動 ・ジョン・J. フルーイン：「歩行者の空間―理論とデザイン」鹿島出版会 (1974 年 ) ・東浩紀 , 宇野常寛 , 千葉雅也 , 速水健朗 , 北田暁大 , 鈴木謙介： 「思想地図 β vol.1」 (2010/12/21) ・日本建築学会：「建築設計資料集成 人間」丸善 (2003 年 01 月 ) ・日本建築学会：「建築設計資料集成 業務・商業 」丸善 (2004 年 03 月 ) ○シミュレーション関係 ・山影進：「人工社会構築指南―artisoc によるマルチエージェント・シミュレーション入 門 ( 人工社会の可能性 )」書籍工房早山 (2007 年 01 月 30) ・山影進：「人工社会構築指南 ( シリーズ人工社会の可能性 1)」書籍工房早山 (2008 年 5 月 30 日 ) ・兼田敏之： 「artisoc で始める歩行者エージェントシミュレーション 原理・方法論から安全・ 賑わい空間のデザイン・マネジメントまで」書籍工房早山 (2010 年 4 月 26 日 ) ○ UML 関係 ・株式会社オージス総研 オブジェクトの広場編集部著 山内亨和監修： 「その場でつかえ る しっかり学べる UML2.0」株式会社秀和システム (2006 年 1 月 31 日 ) ・井上樹：「ダイアグラム別 UML 徹底活用」株式会社翔泳社 (2005 年 6 月 20 日 ) ○ Java 関係 ・掌田津耶乃：「Eclipse3.7 ではじめる Java プログラミング入門 Eclipse3.7Indigo 対応」 株式会社 秀和システム (2011 年 8 月 29 日 ) ・WINGS プロジェクト 高江賢：「Java ポケットリファレンス」株式会社 技術評論社 ( 2011 年 3 月 25 日 )

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参考文献

参考 HP( サイト ) ○使用ツール関係サイト MergeDoc Project Pleiades - Eclipse プラグイン日本語化プラグイン http://mergedoc.sourceforge.jp/ Web 上で図の作成＆リアルタイムコラボレーション Cacoo( カクー ) 公式 HP https://cacoo.com/ ○実験対象場所サイト 三井アウトレットパーク多摩南大沢店公式 HP http://www.31op.com/tama/index.html ヴィーナスフォート公式 HP http://www.venusfort.co.jp/ ららぽーと豊洲公式 HP http://toyosu.lalaport.jp/ ○プレ調査対象場所サイト アクアシティお台場公式 HP http://www.aquacity.jp/ ららぽーと横浜公式 HP http://yokohama.lalaport.jp/ 三井アウトレットパーク幕張公式 HP http://www.31op.com/makuhari/ デックスお台場公式 HP http://www.odaiba-decks.com/ 三井アウトレットパーク横浜ベイサイド公式 HP http://www.31op.com/yokohama/index.html ○商業施設関係サイト これからオープンする大型商業施設まとめサイト http://matome.naver.jp/odai/2131436357486610301 東急プラザ 表参道原宿のニュース http://www.fashionsnap.com/news/2011-11-15/tokyu-plaza-omotesando-harajuku/ ( 仮称 ) 表参道プロジェクトのニュース http://www.tokyu-land.co.jp/commercial-top/development/omotesando-pj/index.html 代々木 VILLAGE by kurkku のニュース http://natalie.mu/music/news/55376 代々木 VILLAGE by kurkku 公式 HP http://www.yoyogi-village.jp/top/index.php

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参考文献

東京ソラマチ公式 HP http://www.tokyo-solamachi.jp/ LUMINE 有楽町店公式 HP http://www.lumine.ne.jp/yurakucho/ 渋谷ヒカリエ公式 HP http://www.hikarie.jp/ テラスモール湘南公式 HP http://terracemall-shonan.com/ ヴィーナスフォートの開業時のニュース記事 http://mainichi.jp/life/kirei/graph/20091210/ 丸ビルの記事 http://www.j-cast.com/2007/04/18006962.html COREDO 日本橋の開業時のニュース記事 http://www.jri.co.jp/page.jsp?id=13913 COREDO 日本橋公式 HP http://mi-mo.jp/pc/special/coredo/ COREDO 室町の開業時のニュース記事 http://trendy.nikkeibp.co.jp/article/column/20101026/1033450/ 三井不動産ニュースリリース http://www.mitsuifudosan.co.jp/corporate/news/2011/0614/index.html 東急不動産 SC マネジメント事業内容 http://www.tokyuland-scm.co.jp/business/opening/ 森ビル商業施設紹介ページ http://www.mori.co.jp/retail_facilities/ 六本木ヒルズ公式 HP http://www.roppongihills.com/ 表参道ヒルズ公式 HP http://www.omotesandohills.com/index.php 東久留米ショッピングセンタークルネ http://www.qurune.jp/pdf_pre/release_091106.pdf 港北みなもニュース http://utsukushigaoka5.seesaa.net/article/45735118.html プレミアム・アウトレット http://www.premiumoutlets.co.jp/company/ ショッピングセンター一覧 PDF http://www.jcsc.or.jp/data/pdf/list_of_shopping_centers.pdf

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参考文献

売上高前年比 http://www.jcsc.or.jp/data/report_selling/tables/sales201111.pdf 社団法人日本ショッピングセンター協会 SC 情報 http://www.jcsc.or.jp/data/report_selling/index.html テナントの賃料設定 http://www.meti.go.jp/report/downloadfiles/ji04_10_17.pdf ○購買行動モデル関係サイト ロングテール現象の解説 http://www.busi-sp.jp/long_tail.html 中央総合研究所の購買行動モデルの説明 http://www.cri-inc.co.jp/modules/wordpress3/index.php?p=33 電通の SNS 時代の消費モデルの説明 http://www.dentsu.co.jp/sips/index.html 消費者心理学とマーケティング∼店舗の色彩∼ http://ameblo.jp/consumer-psychology/entry-10021285036.html 消費者心理学とマーケティング∼衝動買いについて∼ http://ameblo.jp/consumer-psychology/theme-10002355459.html 消費者心理学とマーケティング∼意思決定スタイル∼ http://ameblo.jp/consumer-psychology/entry-10021172177.html 消費者心理とマーケティング∼購買前の情報の探索∼ http://ameblo.jp/consumer-psychology/theme-10002453612.html 消費者心理とマーケティング∼店舗選択∼ http://ameblo.jp/consumer-psychology/theme-10002678736.html 消費者心理とマーケティング∼時間の制約と購買行動∼ http://ameblo.jp/consumer-psychology/theme-10002432416.html 消費者心理とマーケティング∼男女の消費者行動の違い∼ http://ameblo.jp/consumer-psychology/theme-10002314305.html 消費者心理とマーケティング∼口コミ∼ http://ameblo.jp/consumer-psychology/theme-10002690406.html マーケティング・顧客分析・プロダクトポジショニング・ http://www.teradata-j.com/library/ma/index.html ○センサリング及び商業施設でのサービス関係サイト 屋内位置情報測位機器 IMES の説明 http://eetimes.jp/ee/articles/1106/13/news014.html 屋内位置情報測位機器における IMES の位置づけ

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参考文献

http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20090202/323986/ euclid のリアル店舗向け顧客追跡ソリューション http://jp.techcrunch.com/archives/20111103euclid-elements-emerges-from-stealthdebuts-google-analytics-for-the-real-world/?t=1320405417 ○モデリング手法 (DFD) 関係サイト 図解で求める要求定義 木村さんが指南する DFD の上手な書き方 http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20080619/308620/ データフローダイアグラムの書き方 http://www.dab.hi-ho.ne.jp/sasa/hyoryuki/dfd/ プログラム脳を脱却せよ！ ∼ 【DFD を理解する その１】 http://ameblo.jp/blueskyame/entry-10052156572.html プログラム脳を脱却せよ！ ∼ 【DFD を理解する その２】 http://ameblo.jp/blueskyame/entry-10052261562.html プログラム脳を脱却せよ！ ∼ 【DFD を理解する その３】 http://ameblo.jp/blueskyame/entry-10052462979.html プログラム脳を脱却せよ！ ∼ 【DFD を理解する その４】 http://ameblo.jp/blueskyame/entry-10052856004.html ○モデリング手法 (UML) 関係サイト Project Amateras AmaterasUML http://amateras.sourceforge.jp/cgi-bin/fswiki/wiki.cgi?page=AmaterasUML 軽量な UML プラグイン AmaterasUML(NTT データ先端技術 志田隆弘 NTT データ 岡本 隆史 2006/12/28) http://www.atmarkit.co.jp/fjava/rensai3/eclipseplgn14/eclipseplgn14_1.html プログラミングにあると便利なプラグイン (NTT データ 基盤システム事業本部 岡本隆史 2005/10/4) http://www.atmarkit.co.jp/fjava/rensai3/eclipseplgn07/eclipseplgn07_1.html バージ ョン管理に 便利な Subversive プ ラ グ イ ン ( 佐 藤 里 江 NTT デ ー タ 鈴 木 八 重  2007/3/2) http://www.atmarkit.co.jp/fjava/rensai3/eclipseplgn15/eclipseplgn15_1.html キーマンズネット (Produced by Recruit) http://www.keyman.or.jp/at/dev/ide/30003924/ UI パッケージのテスト Last update：02/23/2003 12:34:45 http://www002.upp.so-net.ne.jp/ys_oota/uml2/UIImplTest.htm

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参考文献

○ Java プログラミング関係サイト とほほの Java 入門 ( 文法・構文 ) http://www.tohoho-web.com/java/index.htm Java の道 ( 基本文法 ) http://www.javaroad.jp/ Java サンプルコード辞典 http://www.javadb.jp/ 乱数とシミュレーション http://www.ccad.sist.chukyo-u.ac.jp/ mito/ss/progfun/math/rand/index.htm Java で配列にある値をソートする (Arrays、Collections) http://nmy.at.webry.info/200710/article_1.html お気楽 Java プログラミング入門 http://www.geocities.jp/m_hiroi/java/abcjava01.html

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

125

参考文献

126

第二部：資料編 第 1 章 アンケート調査資料   1-1. 商業施設アンケート用紙   1-2. 商業施設アンケート結果   1-3. 不満度アンケート入力フォーム   1-4. 不満度アンケート分析データ    第 2 章 追跡実験資料   2-1.MT 平面図   2-2.VF 平面図   2-3.RT 平面図   2-4. 追跡実験分析データ 第 3 章 分析用 VBA コード   3-1. 商業施設アンケート分析用 VBA    3-2. 不満度アンケート分析用 VBA   3-3. 歩行軌跡分析用 VBA   3-4. 店舗 ID 決定用乱数 VBA   3-5. シミュレーション結果我慢時間計 算用 VBA   3-6. シミュレーション結果不満度計算 用 VBA

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

1-1. 商業施設アンケート用紙 (1/5)

大型商業施設内での購買行動に関するアンケート 早稲田大学建築学科渡辺仁史研究室の藤井祐輔です。 このアンケートでは大型商業施設内での購買行動を明らかにし、 今後の大型商業施設の計画のための指針を得ることを目的としています。 ぜひ、アンケートへのご協力をお願いいたします。

アンケートは表紙を含めて全部で 5 枚あります。 なお、このアンケートは学術目的のためだけに利用し、 いただいたデータを個人が特定できる形で用いることはありません。

また、本アンケートに関するご質問等ございましたら以下までお願い致します。

早稲田大学創造理工学研究科建築学専攻 渡辺仁史研究室修士 1 年 藤井祐輔 Mail: y.f-architect@ruri.waseda.jp

被験者情報 被験者番号( ) 利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発 名前(

)

資料編 第 1 章：アンケート調査資料

第 1 章：アンケート調査資料

127

第二部 資料編

資料編 第 1 章：アンケート調査資料

○商業施設アンケート用紙 (2/5)

Q1

被験者属性と商業施設の利用習慣

Q1-1

あなたの年齢・性別について教えてください。該当する項目に丸をつけてください。

年齢…(10 代・20 代・30 代・40 代・50 代・60 代) 性別…(男性・女性) 職業…(建築系学生・学生・土木-建築系・商業施設関係・商品販売系・研究者・無職・ その他( Q1-2

)) あなたは大型商業施設(スーパーを除く複数の店が入っている商業施設)にどのくらい

の頻度で行きますか？該当する項目にチェックを入れてください。 □毎日

□週に 1∼2 回

□月に 1∼2 回

□半年に 1∼2 回

□1 年に 1∼2 回

□行ったことがない

Q1-3

あなたは普段誰と一緒に大型商業施設に行きますか？該当する項目にチェックを入れ

てください。(複数回答可) □行かない

□1 人で行く

□友達と行く

□恋人と行く

□子供と行く

□家族で行く

□その他( Q1-4

)

あなたの最もよく行く大型商業施設はどこですか？(複数回答可)(例：ららぽーと豊洲)

( Q1-5

) あなたは大型商業施設に行く時は何を目当てに行きますか？該当する項目にチェック

を入れてください。(複数回答可) □洋服や靴を買いに行く

□小物や雑貨や生活必需品などを買いに行く

□目的はないが、近いから行く

□通り抜けるだけ

□デートのために行く

□食事するために行く

□映画を見るために行く Q1-6

あなたは衝動買い(買う予定のなかったもの買うこと)をしますか？該当する項目にチ

ェックを入れて空欄の中に数字を入れてください。 □1 日あたり平均

(

128

第二部 資料編

品) くらいする。

□時々1 品くらいする。 □まったくしない。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

Q1-7

あなたが下記の商品を買うために大型商業施設に行った時、それぞれ一度にどのくら

いの商品を購入しますか？大型商業施設に買いに行くのに該当する項目にチェックを入れて 空欄のなかに数字を記入してください。(例：1 度の買い物で洋服・帽子なら合わせて∼着、 次行った時は靴が 3 足など。) (複数回答可) □洋服・帽子(

)着

□靴(

□雑貨・小物(

)個

□家具(

)台

□生活必需品(

)個

□化粧品(

)個

□バックや財布などの携帯品( Q1-8

)足

)個

あなたが大型商業施設に行った時の滞在時間はどのくらいですか？該当する項目にチ

ェックを入れてください。 □30 分以内

□30∼60 分

□1 時間∼2 時間

□2 時間∼3 時間

□3 時間∼4 時間

□4 時間∼5 時間

□5 時間以上

□丸々1 日

Q1-9

あなたが大型商業施設から帰る時の主な理由は何ですか？該当する項目にチェックを

入れてください。(複数回答可) □疲れたから □買いたいものを購入することができたから □商業施設内に入っている店舗を一通り回れたから □その他( Q2

)

大型商業施設での行動

あなたがよく行っている大型商業施設を思い浮かべて以下の設問に答えてください。 Q2-1

大型商業施設に行く時買うものは決めていますか？決めている場合はどのくらい詳細

に買うものを決めていますか？該当する項目にチェックを入れてください。 □買う品物、買う店まで決めている □買う品物の種類は決めている(ex.洋服など) □決めていない Q2-2

大型商業施設に行く前にどのくらいの情報を持っていますか？該当する項目にチェッ

クを入れてください。 □店の位置までほとんど把握している。 □店の位置の大体の方向だけ把握している。 □まったく把握していない。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 1 章：アンケート調査資料

○商業施設アンケート用紙 (3/5)

129

第二部 資料編

Q2-3

あなたは今、大型商業施設の入り口にいます。どのように店を回りますか？該当する

項目にチェックを入れてください。 □目的地を決めずにとりあえずぐるっと回る □案内板やマップを見て行く所(目的地)を決める。 □その他( Q2-4

)

Q2-3 で「目的地を決める」と答えた方にお聞きします。目的地以外の店を見て回る時

は、どのように見ますか？該当する項目にチェックを入れてください。 □目的地の店だけ入り、他の店にはまったく興味がない。 □目的地以外にもウインドウショッピングをして気になった店に入る。 □目的地以外の店はウインドウショッピングのみ行う。 □目的地の店に行っても入らない場合がある。 Q2-5

店に入る時はどのように入りますか？該当する項目にチェックを入れてください。

□店名を見て入る。 □ウインドウショッピングをしてから入る。 □目についた時だけウインドウショッピングをしてから入る。 Q2-6

あなたは大型商業施設の通路の分岐点・交差点にいます。どの道に向かいますか？進

む道を選ぶ際の主な理由について、該当する項目にチェックを入れてください。 □向かってきた前方の道

□左の道

□右の道

□混雑してない道

□混雑してる道

□交差点に来る人が多い道

□交差点に来る人が少ない道

□交差点から向かう人が多い道

□交差点から向かう人が少ない道

□通路の先が曲がっていて見えない道 □広い道

□狭い道

□商業施設に入ってきてからの時間が短ければ、商業施設の奥の方(入ってきた入口とは逆の方 向)に向かう道、長ければ入ってきた入口に向かう道 Q2-7

店内で気に入った商品を見つけました。どうしますか？該当する項目にチェックを入

れてください。 □他の店にももっといい商品があるかもしれないと考えて、その商品は買わずに覚えておく □とりあえず買ってしまう □買わない □その商品やその時の状況次第

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 1 章：アンケート調査資料

○商業施設アンケート用紙 (4/5)

130

第二部 資料編

資料編 第 1 章：アンケート調査資料

○商業施設アンケート用紙 (5/5)

Q2-8

Q2-7 での状況とは主にどういう状況ですか？該当する項目にチェックを入れて、空欄

に条件を記入または当てはまるものに丸をつけてください。(複数選択可) □値段が(

∼

)円くらいの時

□気に入った商品のジャンルが(洋服・雑貨・家具・化粧品・靴・帽子・食事)の時 □気に入った商品が(セール品以外の時・限定品以外の時・元々買う予定がなかった商品)の時 □商業施設に入ってきてからの滞在時間が(

∼

分)の時

□その他( Q2-9

)

Q2-7 で「買わずに覚えておく」または「状況次第」を選んだ方にお聞きします。他の

店に行って戻ってきて買うことはありますか？A 群から 1 つ選んでチェックをつけてくださ い。また B 群の中から 1 つ、そのタイミングに該当する物を選んでチェックをつけて、空欄 に書き込んでください。 A □毎回そう

□2 回に 1 回くらい

□ごく稀に戻る

□戻らない

□3 回に 1 回くらい

B □その店を出てから(

)店舗くらい立ち寄った後

□その店を出てから(

)分くらい歩き回った後

□商業施設内をとりあえず 1 周した後 □商業施設の総滞在時間が( Q2-10

131

第二部 資料編

)分くらい回った時

Q2-9 で「戻ることが少ない」or「戻らない」を選んだ方にお聞きします。戻らない

理由はなんですか？該当する項目にチェックを入れてください。 □どこの店だったか忘れてしまうから □商業施設が広く、店まで遠くて戻るのがめんどくさい or 疲れるから □さらに良い商品が見つかるから □戻るのが恥ずかしいから □その他( ご協力ありがとうございました。

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

)

資料編 第 1 章：アンケート調査資料

1-2. 商業施設アンケート分析結果 (1/1) Q1-1

年齢 10代 性別 男性 職業 学生

5 17 18

20代

16

女性 土木-建築系

23 0

週に1∼2回

30代

4

40代

商業施設関係 商品販売系

0

1

50代

8

研究者

0

無職

1

6

その他

行ったことが ない

15

-

毎日

Q1-3

-

行かない

Q1-5

-

目的はない 洋服や靴を買 デートのため 映画を見るた 小物や雑貨や生活必需 通り抜けるだ 食事するため が、近いから いに行く に行く めに行く 品などを買いに行く け に行く 行く

Q1-6

-

1日あたり平均 時々1品くらい まったくしな (    品) する い くらいする

Q1-7

-

洋服・帽子

雑貨小物

Q1-8

-

30分以内

30∼60分

0

友達と行く

28

Q1-9

1.87878788 1

14 18

子供と行く

7

34

1.75 4

買いたいもの を購入するこ とができたか ら

半年に1∼2回 1年に1∼2回

60代

Q1-2

1

月に1∼2回

6

13 4

1人で行く

0

生活必需品

4

1.93333333

9 27

4

1

1.045454545

12

6

1時間∼2時間 2時間∼3時間 3時間∼4時間

15

商業施設内に 入っている店 その他 舗を一通り回 れたから

疲れたから

Q2-1

-

買う品物、買 買う品物の種 う店まで決め 類は決めてい 決めていない ている る

Q2-2

-

店の位置まで 店の位置の大 まったく把握 ほとんど把握 体の方向だけ していない している 把握している

Q2-3

-

目的地を決め 案内板やマッ ずにとりあえ プを見て行く その他 ずぐるっと回 所(目的地)を決

-

目的地以外に 目的地の店だ 目的地以外の 目的地の店に もウインドウ け入り、他の 店はウインド 行っても入ら ショッピング 店にはまった ウショッピン ない場合があ をして気に く興味がない グのみ行う る なった店に入

Q2-5

-

ウインドウ 目についた時 店名を見て入 ショッピング だけウインド 上2個 る をしてから入 ウショッピン る グをしてから

Q2-6

-

向かってきた 左の道 前方の道

-

交差点から向 通路の先が曲 かう人が少な がっていて見 広い道 い道 えない道

Q2-4

-

-

Q2-7

-

13

11

5

20

12

8

23

9

23

17

1

20

3

15

12 0

21

右の道

0 0

他の店にも もっといい商 品があるかも とりあえず しれないと考 買ってしまう えて、その商 品は買わずに 22 5 気に入った商 品のジャンル 値段が( が(洋服・雑 ∼   )円く 貨・家具・化 らいの時 粧品・靴・帽 子・食事)の時

1 0

上2個

1

1

気に入った商 品が(セール品 以外の時・限 定品以外の 時・元々買う 予定がなかっ

16 0

0 4

12 商業施設に 入ってきてか らの滞在時間 その他 が(   ∼ 分)の時

Q2-9

A

毎回そう

B

その店を出て その店を出て 商業施設内を 商業施設の総 から( )店舗く から( )分くら とりあえず1周 滞在時間が( ) らい立ち寄っ い歩き回った した後 分くらい回っ

2回に1回くら 3回に1回くら ごく稀に戻る 戻らない

4

2

18

Q2-10 -

3

その他

7

家具

1

10

化粧品

4時間∼5時間 5時間以上

1.8 1

丸々1日

1

全部

1

3

1

-

9

11

下2個

その商品やそ の時の状況次 第

買わない

家族で行く

混雑してない 交差点に来る 交差点に来る 交差点から向 混雑してる道 道 人が少ない道 かう人が多い 商業施設に入ってきて 人が多い道 からの時間が短けれ ば、商業施設の奥の方 狭い道 (入ってきた入口とは逆 の方向)に向かう道、長 ければ入ってきた入口

Q2-8

7

3 3

21

バックや財布 靴

-

8

恋人と行く

どこの店だっ 商業施設が広 さらに良い商 戻るのが恥ず その他 たか忘れてし く、店まで遠 品が見つかる かしいから

1

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

1

0

1

132

第二部 資料編

1

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 1 章：アンケート調査資料

1-3. 不満度アンケート入力フォーム (1/4)

133

第二部 資料編

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 1 章：アンケート調査資料

○不満度アンケート入力フォーム (2/4)

134

第二部 資料編

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 1 章：アンケート調査資料

○不満度アンケート入力フォーム (3/4)

135

第二部 資料編

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 1 章：アンケート調査資料

○不満度アンケート入力フォーム (4/4)

136

第二部 資料編

男性休憩 最寄 視界内 目的地 合計

不満度低 不満度中 不満度高 合計 2 6 10 11 8 5 4 3 2 17 17 17

18 24 9 51

不満度低 不満度中 不満度高 合計 0 0 0 1 2 5 16 15 12 17 17 17

0 8 43 51

不満度低 不満度中 不満度高 合計 2 2 8 7 10 4 7 4 4 16 16 16

12 21 15 48

不満度低 不満度中 不満度高 合計 0 0 0 0 6 8 16 10 8 16 16 16

0 14 34 48

不満度低 不満度中 不満度高 合計 4 8 18 18 18 9 11 7 6 33 33 33

30 45 24 99

男性立ち戻り 最寄 視界内 目的地 合計 女性休憩 最寄 視界内 目的地 合計 女性立ち戻り 最寄 視界内 目的地 合計 全員休憩 最寄 視界内 目的地 合計

全員立ち戻り イライラしている時の行動 全員 男性 女性 不満度低 不満度中 不満度高 合計 歩く速度が速くなる 16 10 6 最寄 0 0 0 0 歩く速度が遅くなる 0 0 0 視界内 1 8 13 22 早く帰りたくなる 32 29 20 15 14 目的地 25 77 商品を諦めやすくなる 17 33 4 13 合計 33 33 99

近場で済ませてしまう イライラしている時の行動 特になし 歩く速度が速くなる その他 歩く速度が遅くなる 早く帰りたくなる 商品を諦めやすくなる 近場で済ませてしまう 特になし その他

11 6 5 全員0 男性0 女性0 16 10 6 1 1 0 0 0 0 29 15 14 17 4 13 11 6 5 0 0 0 1 1 0

イライラする理由 全員 男性 女性 通路が混雑している 23 12 11 店内が混雑している 24 13 11 目的地に行けない。 6 2 4 店舗内の待ち時間が長い。 9 5 4 休憩施設の待ち時間が長い。 9 7 2 イライラする理由 全員6 男性5 女性1 何回も同じ道を通る 通路が混雑している 23 12 11 商業施設ではイライラするこ 4 3 1 店内が混雑している 24 13 11 とはない 目的地に行けない。 6 2 4 その他 0 0 0 店舗内の待ち時間が長い。 9 5 4 休憩施設の待ち時間が長い。 9 7 2 何回も同じ道を通る 6 5 1 利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発 商業施設ではイライラするこ 4 3 1 とはない その他 0 0 0

資料編 第 1 章：アンケート調査資料

1-4. 不満度アンケート分析データ (1/1)

137

第二部 資料編

2-1.MT 平面図 (1/2)

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 2 章：追跡実験資料

第 2 章：追跡実験資料

138

第二部 資料編

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 2 章：追跡実験資料

○ MT 平面図 (2/2)

139

第二部 資料編

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 2 章：追跡実験資料

2-2.VF 平面図 (1/3)

140

第二部 資料編

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 2 章：追跡実験資料

○ VF 平面図 (2/3)

141

第二部 資料編

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 2 章：追跡実験資料

○ VF 平面図 (3/3)

142

第二部 資料編

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 2 章：追跡実験資料

2-3.RT 平面図 (1/3)

143

第二部 資料編

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 2 章：追跡実験資料

○ RT 平面図 (2/3)

144

第二部 資料編

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 2 章：追跡実験資料

○ RT 平面図 (3/3)

145

第二部 資料編

資料編 第 2 章：追跡実験資料

2-4. 追跡実験分析データ (1/1) 滞在時間 男性 女性 3960 5640 4320 8880 多摩南大沢 2700 4320 3360 7800 3060 9240 3240 9480 4500 8220 ヴィーナスフォート 5040 5580 3120 4560 3780 8100 4620 5760 4320 9300 ららぽーと豊洲 6060 4320 3600 4500 3240 7320 平均 3928 6868 標準偏差 864.4628 1917.357 全体 5398 2091.094 平均 標準偏差 滞在時間

店舗滞在 ららぽーと豊洲 ヴィーナスフォート 多摩南大沢 全体 時間  男性   女性   男性   女性   男性   女性   男性   女性  全体 平均値 300 301.9355 212 280.5405 211.1538 299.3878 242.4161 293.245 276.4523 標準偏差 206.1739 372.2072 180.4882 364.9357 106.2228 440.3658 174.3238 393.2368 337.8736

店舗立ち ららぽーと豊洲 ヴィーナスフォート 多摩南大沢 全体 寄り間隔  男性   女性   男性   女性   男性   女性   男性   女性  全体 平均値 199.1489 147.9545 298.5 146.6038 200.4255 174.1935 229.2537 155.9582 179.2874 標準偏差 128.0929 99.47772 303.4267 122.2655 142.8875 302.6419 206.0091 195.9459 202.1088

男女別シミュレーションパラメータ 滞在時間 店舗立ち寄り間隔 店舗滞在時間 立ち戻り行動の割合 立ち戻り行動の開始平均店舗数 立ち戻り行動までの立ち寄り店舗数 立ち戻り行動回数 立ち戻り行動

立ち戻り行動の割合  男性   女性  4 5

多摩南大沢

開始平均店舗数  男性   女性  13 16 11 16 7 11 10 9 17 12 35 6 12 4 9

2

3

5

9 13 16

11 12 73.33333333 80 9.428090416 28.28427125 76.66666667 21.34374746 平均 標準偏差

110 10 3.330301652 13.17391304 平均

ららぽーと 豊洲 合計 平均 標準偏差 全体

全体 平均値 標準偏差 5398 2091.094 276.45 337.8736 179.29 202.1088 0.77 0.21 13.174 6.46497 8.1261 4.978953 2.4348 2.299832

4 ヴィーナス フォート

146

第二部 資料編

男性 平均値 標準偏差 3928 864.4628 242.42 174.3238 229.25 206.0091 0.73 9.43 10 3.330302 5.3636 2.79684 1.2727 0.445362

立ち寄り店舗数  男性   女性  7.5 10 7 10.25 1 9 1 6 18 8 20.5 3 11 2 8

女性 平均値 標準偏差 6868 1917.357 293.25 393.2368 155.96 195.9459 0.8 0.28 16.083 7.227936 10.658 5.190008 3.5 2.753785 立ち戻り行動回数  男性   女性  2 1 2 1 1 1 1 1

7 4 1 2 3 6 1

7 7 5 1 1 11 7.5 8 2 2 17 7 7 1 1 18 4.75 4 24 18.4 10 193 59 127.9 14 42 16.08333333 5.363636364 10.65833333 1.272727273 3.5 7.227935774 2.796840011 5.190007761 0.445361771 2.753785274 6.464970318 8.126086957 4.978952866 2.434782609 2.299831505 標準偏差 平均 標準偏差 平均 標準偏差

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

3-1. 商業施設アンケート分析用 VBA(1/19) Sub 商業施設における購買行動アンケート VBA() ' 変数の宣言 Dim a, b, c, d, e, f, g, h, i, j As Integer Dim 年齢 (9), 性別 (9), 職業 (9) As Integer ' 全体初期化 For a = 1 To 23 For b = 3 To 13 Sheets(" 分析用 ").Cells(a, b) = 0 Next b Next a 'Q1-1 ' 初期化 For a = 0 To 9 年齢 (a) = 0 性別 (a) = 0 職業 (a) = 0 Next a ' 以下プログラム ( 年齢別 ) For a = 3 To 42 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(4, a) = "10 代 " Then 年齢 (1) = 年齢 (1) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(4, a) = "20 代 " Then 年齢 (2) = 年齢 (2) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(4, a) = "30 代 " Then 年齢 (3) = 年齢 (3) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(4, a) = "40 代 " Then 年齢 (4) = 年齢 (4) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(4, a) = "50 代 " Then 年齢 (5) = 年齢 (5) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(4, a) = "60 代 " Then 年齢 (6) = 年齢 (6) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(4, a) = "70 代 " Then 年齢 (7) = 年齢 (7) + 1 End If

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

第 3 章：分析用 VBA コード

147

第二部 資料編

For a = 1 To 7 Sheets(" 分析用 ").Cells(1, a + 2) = 年齢 (a) Next a ' 性別数え For a = 3 To 42 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(5, a) = " 男性 " Then 性別 (1) = 性別 (1) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(5, a) = " 女性 " Then 性別 (2) = 性別 (2) + 1 End If Next a For a = 1 To 7 Sheets(" 分析用 ").Cells(2, a + 2) = 性別 (a) Next a ' 職業数え For a = 3 To 42 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(6, a) = " 学生 " Then 職業 (1) = 職業 (1) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(6, a) = " 土木 - 建築系 " Then 職業 (2) = 職業 (2) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(6, a) = " 商業施設関係 " Then 職業 (3) = 職業 (3) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(6, a) = " 商品販売系 " Then 職業 (4) = 職業 (4) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(6, a) = " 研究者 " Then 職業 (5) = 職業 (5) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(6, a) = " 無職 " Then 職業 (6) = 職業 (6) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(6, a) = " その他 " Then 職業 (7) = 職業 (7) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(6, a) = "" Then 職業 (8) = 職業 (8) + 1

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

Next a

148

第二部 資料編

Next a 職業 (7) = 性別 (1) + 性別 (2) - ( 職業 (1) + 職業 (2) + 職業 (3) + 職業 (4) + 職業 (5) + 職業 (6) + 職業 (8)) For a = 1 To 8 Sheets(" 分析用 ").Cells(3, a + 2) = 職業 (a) Next a '__________________________________________________ 'Q1-2 ' 変数の宣言 Dim 答え (13) As Integer Dim 何か (13) As Integer Dim 選択肢 (13) As String ' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0 b=0 c=0 For a = 1 To 13 選択肢 (a) = "" 答え (a) = 0 Next a For a = 1 To 6 選択肢 (a) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(4, a + 2) Next a ' 数える。 For a = 3 To 42 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(7, a) = 選択肢 (1) Then 答え (1) = 答え (1) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(7, a) = 選択肢 (2) Then 答え (2) = 答え (2) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(7, a) = 選択肢 (3) Then 答え (3) = 答え (3) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(7, a) = 選択肢 (4) Then

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

End If

149

第二部 資料編

ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(7, a) = 選択肢 (5) Then 答え (5) = 答え (5) + 1 ElseIf Sheets(" 被験者回答 ").Cells(7, a) = 選択肢 (6) Then 答え (6) = 答え (6) + 1 End If Next a ' 書き出し For a = 1 To 6 Sheets(" 分析用 ").Cells(4, a + 2) = 答え (a) Next a '____________________________________________________________ 'Q1-3 ' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0 b=0 c=0 For a = 1 To 13 選択肢 (a) = "" 答え (a) = 0 Next a For a = 1 To 7 選択肢 (a) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(5, a + 2) Next a ' 数える。b のループは選択肢の個数。c のループは回答数 ( この場合 3 つ ) For a = 3 To 42 For c = 0 To 2 For b = 1 To 7 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(8 + c, a) = 選択肢 (b) Then 答え (b) = 答え (b) + 1 End If Next b Next c Next a

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

答え (4) = 答え (4) + 1

150

第二部 資料編

For a = 1 To 7 Sheets(" 分析用 ").Cells(5, a + 2) = 答え (a) Next a '____________________________________________________________ 'Q1-3 ' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0 b=0 c=0 For a = 1 To 13 選択肢 (a) = "" 答え (a) = 0 Next a For a = 1 To 7 選択肢 (a) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(5, a + 2) Next a ' 数える。b のループは選択肢の個数。c のループは回答数 ( この場合 3 つ ) For a = 3 To 42 For c = 0 To 2 For b = 1 To 7 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(8 + c, a) = 選択肢 (b) Then 答え (b) = 答え (b) + 1 End If Next b Next c Next a ' 書き出し。a のループは選択肢の個数。 For a = 1 To 7 Sheets(" 分析用 ").Cells(5, a + 2) = 答え (a) Next a '____________________________________________________________

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

' 書き出し。a のループは選択肢の個数。

151

第二部 資料編

' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0 b=0 c=0 For a = 1 To 13 選択肢 (a) = "" 答え (a) = 0 Next a For a = 1 To 7 選択肢 (a) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(7, a + 2) Next a ' 数える。b のループは選択肢の個数。c のループは回答数 ( この場合 5 つ ) For a = 3 To 42 For c = 0 To 4 For b = 1 To 7 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(15 + c, a) = 選択肢 (b) Then 答え (b) = 答え (b) + 1 End If Next b Next c Next a ' 書き出し。a のループは選択肢の個数。 For a = 1 To 7 Sheets(" 分析用 ").Cells(7, a + 2) = 答え (a) Next a '____________________________________________________________ 'Q1-6 ' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0 b=0 c=0 For a = 1 To 13 選択肢 (a) = ""

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

'Q1-5  Q1-4 は商業施設名のため手作業

152

第二部 資料編

Next a For a = 1 To 3 選択肢 (a) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(8, a + 2) Next a ' 数える。b のループは選択肢の個数。c のループは回答数 ( この場合 1 つ ) For a = 3 To 42 For c = 0 To 0 For b = 1 To 3 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(20 + c, a) = 選択肢 (b) Then 答え (b) = 答え (b) + 1 End If Next b Next c Next a ' 書き出し。a のループは選択肢の個数。 For a = 1 To 3 Sheets(" 分析用 ").Cells(8, a + 2) = 答え (a) Next a '____________________________________________________________ 'Q1-7     変則 ( 選択肢配列を使えない ) ' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0 b=0 c=0 For a = 1 To 13 答え (a) = 0 何か (a) = 0 Next a ' 数える。 For a = 3 To 42 For b = 1 To 7 答え (b) = 答え (b) + Sheets(" 被験者回答 ").Cells(20 + b, a)

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

答え (a) = 0

153

第二部 資料編

何か (b) = 何か (b) + 1 End If Next b Next a ' 書き出し。a のループは選択肢の個数。平均個数を出してみる。 For a = 1 To 7 Sheets(" 分析用 ").Cells(9, a + 2) = 答え (a) / (40 - 何か (a)) Next a '____________________________________________________________ 'Q1-8 ' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0 b=0 c=0 For a = 1 To 13 選択肢 (a) = "" 答え (a) = 0 Next a 'a のループは選択肢の数。配列変数に入力。 For a = 1 To 8 選択肢 (a) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(10, a + 2) Next a ' 数える。b のループは選択肢の個数。c のループは回答数 ( この場合 1 つ ) For a = 3 To 42 For c = 0 To 0 For b = 1 To 8 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(28 + c, a) = 選択肢 (b) Then 答え (b) = 答え (b) + 1 End If Next b Next c Next a

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(20 + b, a) = 0 Then

154

第二部 資料編

For a = 1 To 8 Sheets(" 分析用 ").Cells(10, a + 2) = 答え (a) Next a '____________________________________________________________ 'Q1-9 ' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0 b=0 c=0 For a = 1 To 13 選択肢 (a) = "" 答え (a) = 0 Next a 'a のループは選択肢の数。配列変数に入力。 For a = 1 To 7 選択肢 (a) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(11, a + 2) Next a ' 数える。b のループは選択肢の個数。c のループは回答数 -1( この場合 1 つ ) For a = 3 To 42 For c = 0 To 0 For b = 1 To 7 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(29 + c, a) = 選択肢 (b) Then 答え (b) = 答え (b) + 1 End If Next b Next c Next a ' 書き出し。a のループは選択肢の個数。 For a = 1 To 7 Sheets(" 分析用 ").Cells(11, a + 2) = 答え (a) Next a

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

' 書き出し。a のループは選択肢の個数。

155

第二部 資料編

'Q2-1 ' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0 b=0 c=0 For a = 1 To 13 選択肢 (a) = "" 答え (a) = 0 Next a 'a のループは選択肢の数。配列変数に入力。 For a = 1 To 3 選択肢 (a) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(12, a + 2) Next a ' 数える。b のループは選択肢の個数。c のループは回答数 -1( この場合 1 つ ) For a = 3 To 42 For c = 0 To 0 For b = 1 To 3 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(30 + c, a) = 選択肢 (b) Then 答え (b) = 答え (b) + 1 End If Next b Next c Next a ' 書き出し。a のループは選択肢の個数。 For a = 1 To 3 Sheets(" 分析用 ").Cells(12, a + 2) = 答え (a) Next a '____________________________________________________________ 'Q2-2 ' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

'____________________________________________________________

156

第二部 資料編

c=0 For a = 1 To 13 選択肢 (a) = "" 答え (a) = 0 Next a 'a のループは選択肢の数。配列変数に入力。 For a = 1 To 3 選択肢 (a) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(13, a + 2) Next a ' 数える。b のループは選択肢の個数。c のループは回答数 -1( この場合 1 つ ) For a = 3 To 42 For c = 0 To 0 For b = 1 To 3 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(31 + c, a) = 選択肢 (b) Then 答え (b) = 答え (b) + 1 End If Next b Next c Next a ' 書き出し。a のループは選択肢の個数。 For a = 1 To 3 Sheets(" 分析用 ").Cells(13, a + 2) = 答え (a) Next a '____________________________________________________________ 'Q2-3 ' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0 b=0 c=0 For a = 1 To 13 選択肢 (a) = "" 答え (a) = 0

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

b=0

157

第二部 資料編

'a のループは選択肢の数。配列変数に入力。 For a = 1 To 3 選択肢 (a) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(14, a + 2) Next a ' 数える。b のループは選択肢の個数。c のループは回答数 -1( この場合 1 つ ) For a = 3 To 42 For c = 0 To 0 For b = 1 To 3 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(32 + c, a) = 選択肢 (b) Then 答え (b) = 答え (b) + 1 End If Next b Next c Next a ' 書き出し。a のループは選択肢の個数。 For a = 1 To 3 Sheets(" 分析用 ").Cells(14, a + 2) = 答え (a) Next a '____________________________________________________________ 'Q2-4 ' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0 b=0 c=0 For a = 1 To 13 選択肢 (a) = "" 答え (a) = 0 Next a 'a のループは選択肢の数。配列変数に入力。 For a = 1 To 4 選択肢 (a) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(15, a + 2)

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

Next a

158

第二部 資料編

' 数える。b のループは選択肢の個数。c のループは回答数 -1( この場合 1 つ ) For a = 3 To 42 For c = 0 To 0 For b = 1 To 4 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(33 + c, a) = 選択肢 (b) Then 答え (b) = 答え (b) + 1 End If Next b Next c Next a ' 書き出し。a のループは選択肢の個数。 For a = 1 To 4 Sheets(" 分析用 ").Cells(15, a + 2) = 答え (a) Next a '____________________________________________________________ 'Q2-5 ' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0 b=0 c=0 For a = 1 To 13 選択肢 (a) = "" 答え (a) = 0 Next a 'a のループは選択肢の数。配列変数に入力。 For a = 1 To 4 選択肢 (a) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(16, a + 2) Next a ' 数える。b のループは選択肢の個数。c のループは回答数 -1( この場合 1 つ ) For a = 3 To 42 For c = 0 To 0

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

Next a

159

第二部 資料編

If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(34 + c, a) = 選択肢 (b) Then 答え (b) = 答え (b) + 1 End If Next b Next c Next a ' 書き出し。a のループは選択肢の個数。 For a = 1 To 4 Sheets(" 分析用 ").Cells(16, a + 2) = 答え (a) Next a '____________________________________________________________ 'Q2-6

変則

' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0 b=0 c=0 For a = 1 To 13 選択肢 (a) = "" 答え (a) = 0 Next a 'a のループは選択肢の数。配列変数に入力。 For a = 1 To 8 選択肢 (a) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(17, a + 2) Next a For a = 1 To 5 選択肢 (a + 8) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(18, a + 2) Next a ' 数える。b のループは選択肢の個数。c のループは回答数 -1( この場合 1 つ ) For a = 3 To 42 For c = 0 To 4 For b = 1 To 13 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(35 + c, a) = 選択肢 (b) Then

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

For b = 1 To 4

160

第二部 資料編

End If Next b Next c Next a ' 書き出し。a のループは選択肢の個数。 For a = 1 To 8 Sheets(" 分析用 ").Cells(17, a + 2) = 答え (a) Next a For a = 1 To 5 Sheets(" 分析用 ").Cells(18, a + 2) = 答え (a + 8) Next a '____________________________________________________________ 'Q2-7 ' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0 b=0 c=0 For a = 1 To 13 選択肢 (a) = "" 答え (a) = 0 Next a 'a のループは選択肢の数。配列変数に入力。 For a = 1 To 4 選択肢 (a) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(19, a + 2) Next a ' 数える。b のループは選択肢の個数。c のループは回答数 -1( この場合 1 つ ) For a = 3 To 42 For c = 0 To 0 For b = 1 To 4 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(39 + c, a) = 選択肢 (b) Then 答え (b) = 答え (b) + 1 End If

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

答え (b) = 答え (b) + 1

161

第二部 資料編

Next c Next a ' 書き出し。a のループは選択肢の個数。 For a = 1 To 4 Sheets(" 分析用 ").Cells(19, a + 2) = 答え (a) Next a '____________________________________________________________ 'Q2-8 は選択肢がいっぱいなので手作業だよ。 '____________________________________________________________ 'Q2-9A ' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0 b=0 c=0 For a = 1 To 13 選択肢 (a) = "" 答え (a) = 0 Next a 'a のループは選択肢の数。配列変数に入力。 For a = 1 To 5 選択肢 (a) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(21, a + 2) Next a ' 数える。b のループは選択肢の個数。c のループは回答数 -1( この場合 1 つ ) For a = 3 To 42 For c = 0 To 0 For b = 1 To 5 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(42 + c, a) = 選択肢 (b) Then 答え (b) = 答え (b) + 1 End If Next b Next c Next a

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

Next b

162

第二部 資料編

For a = 1 To 5 Sheets(" 分析用 ").Cells(21, a + 2) = 答え (a) Next a '____________________________________________________________ 'Q2-9B ' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0 b=0 c=0 For a = 1 To 13 選択肢 (a) = "" 答え (a) = 0 Next a 'a のループは選択肢の数。配列変数に入力。 For a = 1 To 4 選択肢 (a) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(22, a + 2) Next a ' 数える。b のループは選択肢の個数。c のループは回答数 -1( この場合 1 つ ) For a = 3 To 42 For c = 0 To 0 For b = 1 To 4 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(43 + c, a) = 選択肢 (b) Then 答え (b) = 答え (b) + 1 End If Next b Next c Next a ' 書き出し。a のループは選択肢の個数。 For a = 1 To 4 Sheets(" 分析用 ").Cells(22, a + 2) = 答え (a) Next a

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

' 書き出し。a のループは選択肢の個数。

163

第二部 資料編

'Q2-10 ' 変数の初期化 及び 変数に選択肢を代入する a=0 b=0 c=0 For a = 1 To 13 選択肢 (a) = "" 答え (a) = 0 Next a 'a のループは選択肢の数。配列変数に入力。 For a = 1 To 5 選択肢 (a) = Sheets(" 選択肢 ").Cells(23, a + 2) Next a ' 数える。b のループは選択肢の個数。c のループは回答数 -1( この場合 1 つ ) For a = 3 To 42 For c = 0 To 0 For b = 1 To 5 If Sheets(" 被験者回答 ").Cells(44 + c, a) = 選択肢 (b) Then 答え (b) = 答え (b) + 1 End If Next b Next c Next a ' 書き出し。a のループは選択肢の個数。 For a = 1 To 5 Sheets(" 分析用 ").Cells(23, a + 2) = 答え (a) Next a

'____________________________________________________________ ' 最後に綺麗にする感じ

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

'____________________________________________________________

164

第二部 資料編

For b = 1 To 13 If Sheets(" 分析用 ").Cells(a, b) = 0 Then Sheets(" 分析用 ").Cells(a, b) = "" End If Next b Next a End Sub

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

For a = 1 To 23

165

第二部 資料編

Sub 相対時間計算マクロ () Dim a, b, c, d, e As Integer For a = 4 To 500 If Cells(a, 3) <> "" Then Cells(a, 4) = (Cells(a, 1) - Cells(4, 1)) * 60 + Cells(a, 3) - Cells(4, 3) End If Next a End Sub Sub まとめるマクロ () Dim a, b, c As Integer Dim hairetu(20, 20) For a = 1 To 7 hairetu(a, 1) = Sheets(" 余語結果 ").Cells(a, 10) hairetu(a, 2) = Sheets(" 植村結果 ").Cells(a, 10) hairetu(a, 3) = Sheets(" 小澤結果 ").Cells(a, 10) hairetu(a, 4) = Sheets(" 小清水結果 ").Cells(a, 10) hairetu(a, 5) = Sheets(" 須賀結果 ").Cells(a, 10) hairetu(a, 6) = Sheets(" 石井結果 ").Cells(a, 10) hairetu(a, 7) = Sheets(" 野田結果 ").Cells(a, 10) hairetu(a, 8) = Sheets(" 佐々木結果 ").Cells(a, 10) hairetu(a, 9) = Sheets(" 佐藤結果 ").Cells(a, 10) hairetu(a, 10) = Sheets(" 植木結果 ").Cells(a, 10) Next a For a = 1 To 10 For b = 1 To 10 Sheets(" まとめ ").Cells(a + 1, b + 1) = hairetu(b, a) Next b Next a Sheets(" まとめ ").Cells(2, 1) = " 余語 " Sheets(" まとめ ").Cells(3, 1) = " 植村 " Sheets(" まとめ ").Cells(4, 1) = " 小澤 " Sheets(" まとめ ").Cells(5, 1) = " 小清水 " Sheets(" まとめ ").Cells(6, 1) = " 須賀 " Sheets(" まとめ ").Cells(7, 1) = " 石井 " Sheets(" まとめ ").Cells(8, 1) = " 野田 "

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

○歩行軌跡分析用 VBA(1/8)

166

第二部 資料編

Sheets(" まとめ ").Cells(10, 1) = " 佐藤 " Sheets(" まとめ ").Cells(11, 1) = " 植木 " Sheets(" まとめ ").Cells(1, 1) = " 被験者 " Sheets(" まとめ ").Cells(1, 2) = " 総滞在時間 " Sheets(" まとめ ").Cells(1, 3) = " 平均店舗滞在時間 " Sheets(" まとめ ").Cells(1, 4) = " 立ち寄り店舗数 " Sheets(" まとめ ").Cells(1, 5) = " 購入数 " Sheets(" まとめ ").Cells(1, 6) = " 立ち戻り行動回数 " Sheets(" まとめ ").Cells(1, 7) = " 立ち戻り行動までの平均時間 " Sheets(" まとめ ").Cells(1, 8) = " 立ち戻り行動までの平均立ち寄り店舗数 " End Sub Sub 購買行動分析マクロ 1() '__________________________________________________________________________ ' 変数及び配列変数の宣言 Dim a, b, 店舗数 , c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m, n, o, p, q, r, s, t, u, v, w, x, y, z As Integer Dim 結果 (13, 13), 滞在時間リスト (100, 10), 立ち戻りリスト (100, 10), last As Double Dim sheetnum As Integer '__________________________________________________________________________ ' 完全初期化マクロ a=b=c=d=e=0 f=g=h=i=j=0 k=l=m=n=o=0 p=q=r=s=t=0 u=v=w=x=y=0 z = last = 店舗数 = 0 For a = 1 To 100 For 店舗数 = 1 To 10 滞在時間リスト (a, 店舗数 ) = "" 立ち戻りリスト (a, 店舗数 ) = "" Next 店舗数

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

Sheets(" まとめ ").Cells(9, 1) = " 佐々木 "

167

第二部 資料編

For a = 1 To 13 For 店舗数 = 1 To 13 結果 (a, 店舗数 ) = "" Next 店舗数 Next a

'__________________________________________________________________________ ' アクティブシートにするマクロ（仮） 'Dim sheet1 As Worksheet 'Set sheet1 = Worksheets(sheetnum) 'sheet1.Activate

'__________________________________________________________________________ ' 最後の行を見つけるマクロ完成 ( 変数 last に最後の行の行番号を入れる ) For a = 3 To 5000 If Cells(a, 6) <> "" Then If Cells(a + 1, 6) = "" Then last = a End If End If Next a

'__________________________________________________________________________ ' 各店舗滞在時間計算マクロ ( 滞在時間リストは滞在時間 , 入店時間 , 退店時間 , 店名 , 結 果の順 ) 店舗数 = 1 c=0 e=0 For a = 1 To last If Cells(a, 7) = " 入店 " Then 滞在時間リスト ( 店舗数 , 2) = Cells(a, 4) End If If Cells(a, 7) = " 退店 " Then

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

Next a

168

第二部 資料編

滞在時間リスト ( 店舗数 , 4) = Cells(a, 5) 店舗数 = 店舗数 + 1 End If If Cells(a, 7) = " 購入 " Then e=e+1 End If Next a For a = 1 To 店舗数 If 滞在時間リスト (a, 3) <> "" Then 滞在時間リスト (a, 1) = 滞在時間リスト (a, 3) - 滞在時間リスト (a, 2) + 1 End If Next a 'c は総店舗滞在時間、d は平均店舗滞在時間、店舗数は総店舗立ち寄り回数、e は購入回 数 For a = 1 To 店舗数 If 滞在時間リスト (a, 3) <> "" Then c = c + 滞在時間リスト (a, 1) End If Next a d = c / 店舗数 滞在時間リスト (1, 10) = Cells(last, 4) ' 滞在時間リスト (2, 10) = d 滞在時間リスト (3, 10) = 店舗数 - 1 滞在時間リスト (4, 10) = e '__________________________________________________________________________ ' 立ち戻り計算マクロ ( 立ち戻り回数とか？＠ｗ＠ ) For a = 1 To 店舗数 For g = a + 1 To 店舗数 If 滞在時間リスト (a, 4) = 滞在時間リスト (g, 4) Then f=f+1 滞在時間リスト (f, 5) = 滞在時間リスト (g, 4) 滞在時間リスト (f, 6) = 滞在時間リスト (g, 2) - 滞在時間リスト (a, 3) 滞在時間リスト (f, 7) = g - a

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

滞在時間リスト ( 店舗数 , 3) = Cells(a, 4)

169

第二部 資料編

Next g Next a For a = 1 To f h = h + 滞在時間リスト (a, 6) i = i + 滞在時間リスト (a, 7) Next a 滞在時間リスト (5, 10) = f If f <> 0 Then If f <> "" Then 滞在時間リスト (6, 10) = h / f 滞在時間リスト (7, 10) = i / f End If End If '__________________________________________________________________________ ' 階移動計算マクロ (j= 階移動回数 ) j=1 For a = 3 To last If Cells(a, 7) = " 上がる " Then 滞在時間リスト (j, 8) = Cells(a, 4) 滞在時間リスト (j, 9) = Cells(a, 8) j=j+1 End If If Cells(a, 7) = " 下りる " Then 滞在時間リスト (j, 8) = Cells(a, 4) 滞在時間リスト (j, 9) = Cells(a, 8) j=j+1 End If Next a '__________________________________________________________________________ ' 書き出しテスト用 For a = 1 To 100 For b = 1 To 10

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

End If

170

第二部 資料編

Next b Next a

End Sub Sub shop_stayingTime() Dim a, b, c, d As Integer Dim shop_stayingTime(500, 3) As Integer Dim 文字列 As String ' 男性用は 1 列目に、女性用は 2 列目

' 女性用 For a = 1 To 500 For b = 1 To 3 shop_stayingTime(a, b) = 0 Next b Next a a=b=c=d=0 For d = 1 To 5 If d = 1 Then 文字列 = " 余語 " ElseIf d = 2 Then 文字列 = " 植村 " ElseIf d = 3 Then 文字列 = " 小清水 " ElseIf d = 4 Then 文字列 = " 須賀 " ElseIf d = 5 Then 文字列 = " 小澤 " End If ' 店舗の滞在時間を入力

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

Sheets("test").Cells(a, b) = 滞在時間リスト (a, b)

171

第二部 資料編

If Sheets( 文字列 ).Cells(a, 7) = " 入店 " Then shop_stayingTime(c, 1) = Sheets( 文字列 ).Cells(a, 4) End If If Sheets( 文字列 ).Cells(a, 7) = " 退店 " Then shop_stayingTime(c, 2) = Sheets( 文字列 ).Cells(a, 4) + 1 c=c+1 End If Next a ' 店舗の立ち寄り間隔時間を入力 For a = 1 To 450 Sheets(" 店舗滞在時間 ").Cells(a, 2) = shop_stayingTime(a, 2) - shop_stayingTime(a, 1) Sheets(" 店 舗 立 ち 寄 り 間 隔 ").Cells(a, 2) = shop_stayingTime(a + 1, 1) - shop_ stayingTime(a, 2) + 2 Next a Next d

' こっちは男性用 For a = 1 To 500 For b = 1 To 3 shop_stayingTime(a, b) = 0 Next b Next a a=0 b=0 c=0 d=0 For d = 1 To 5 If d = 1 Then 文字列 = " 植木 " ElseIf d = 2 Then 文字列 = " 佐々木 " ElseIf d = 3 Then 文字列 = " 野田 "

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

For a = 4 To 500

172

第二部 資料編

文字列 = " 佐藤 " ElseIf d = 5 Then 文字列 = " 石井 " End If ' 店舗の滞在時間を入力 For a = 4 To 500 If Sheets( 文字列 ).Cells(a, 7) = " 入店 " Then shop_stayingTime(c, 1) = Sheets( 文字列 ).Cells(a, 4) End If If Sheets( 文字列 ).Cells(a, 7) = " 退店 " Then shop_stayingTime(c, 2) = Sheets( 文字列 ).Cells(a, 4) + 1 c=c+1 End If Next a ' 店舗の立ち寄り間隔時間を入力 For a = 1 To 450 Sheets(" 店舗滞在時間 ").Cells(a, 1) = shop_stayingTime(a, 2) - shop_stayingTime(a, 1) Sheets(" 店 舗 立 ち 寄 り 間 隔 ").Cells(a, 1) = shop_stayingTime(a + 1, 1) - shop_ stayingTime(a, 2) + 2 Next a Next d End Sub

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

ElseIf d = 4 Then

173

第二部 資料編

Sub 不満度アンケート分析用 VBA() Dim a, b, c, d As Integer Dim data(100, 100), man(100, 100), woman(100, 100) As String Dim rest(5, 5), returnAction(5, 5) As Integer c=0 d=0 For a = 0 To 99 For b = 0 To 99 data(a, b) = 0 man(a, b) = 0 woman(a, b) = 0 Next b Next a For a = 0 To 4 For b = 0 To 4 rest(a, b) = 0 returnAction(a, b) = 0 Next b Next a 'data 配列にシート丸々ぶっこむ For a = 2 To 37 For b = 1 To 9 data(a - 1, b) = Sheets(" 分析用データ ").Cells(a, b) Next b Next a 'woman 配列と man 配列に代入 For a = 1 To 50 If data(a, 1) = " 女性 " Then For b = 1 To 9 woman(c, b) = data(a, b) Next b c=c+1 End If If data(a, 1) = " 男性 " Then

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード #-1．◎◎◎

○不満度アンケート分析用 VBA(1/4)

174

第二部 資料編

man(d, b) = data(a, b) Next b d=d+1 End If Next a ' 女性 For a = 1 To 100 For b = 2 To 4 ' 休憩施設 If woman(a, b) = " 最寄 " Then rest(1, b - 1) = rest(1, b - 1) + 1 End If If woman(a, b) = " 途中 " Then rest(2, b - 1) = rest(2, b - 1) + 1 End If If woman(a, b) = " 目的地 " Then rest(3, b - 1) = rest(3, b - 1) + 1 End If ' 立ち戻り行動 If woman(a, b + 3) = " 最寄 " Then returnAction(1, b - 1) = returnAction(1, b - 1) + 1 End If If woman(a, b + 3) = " 途中 " Then returnAction(2, b - 1) = returnAction(2, b - 1) + 1 End If If woman(a, b + 3) = " 目的地 " Then returnAction(3, b - 1) = returnAction(3, b - 1) + 1 End If Next b Next a ' 書き出し For a = 1 To 5 For b = 1 To 5 Sheets(" 女性休憩 ").Cells(a, b) = rest(a, b)

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

For b = 1 To 9

175

第二部 資料編

Next a For a = 1 To 4 For b = 1 To 4 Sheets(" 女性立ち戻り ").Cells(a, b) = returnAction(a, b) Next b Next a For a = 0 To 4 For b = 0 To 4 rest(a, b) = 0 returnAction(a, b) = 0 Next b Next a ' 男性 For a = 1 To 100 For b = 2 To 4 ' 休憩施設 If man(a, b) = " 最寄 " Then rest(1, b - 1) = rest(1, b - 1) + 1 End If If man(a, b) = " 途中 " Then rest(2, b - 1) = rest(2, b - 1) + 1 End If If man(a, b) = " 目的地 " Then rest(3, b - 1) = rest(3, b - 1) + 1 End If ' 立ち戻り行動 If man(a, b + 3) = " 最寄 " Then returnAction(1, b - 1) = returnAction(1, b - 1) + 1 End If If man(a, b + 3) = " 途中 " Then returnAction(2, b - 1) = returnAction(2, b - 1) + 1 End If If man(a, b + 3) = " 目的地 " Then returnAction(3, b - 1) = returnAction(3, b - 1) + 1

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

Next b

176

第二部 資料編

Next b Next a ' 書き出し For a = 1 To 4 For b = 1 To 4 Sheets(" 男性休憩 ").Cells(a, b) = rest(a, b) Next b Next a For a = 1 To 4 For b = 1 To 4 Sheets(" 男性立ち戻り ").Cells(a, b) = returnAction(a, b) Next b Next a End Sub

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

End If

177

第二部 資料編

Sub 店舗用途決定マクロ () Dim a, b, c As Integer Dim random As Double For a = 3 To 31 random = Rnd If random <= 0.1 Then Cells(a, 3) = " 男性用店舗 " ElseIf random <= 0.75 Then Cells(a, 3) = " 男女共用店舗 " ElseIf random <= 0.95 Then Cells(a, 3) = " 女性用店舗 " Else Cells(a, 3) = " 休憩施設 " End If Next a End Sub

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

3-4. 店舗 ID 決定用乱数 VBA(1/1)

178

第二部 資料編

Sub 我慢時間計算マクロ () Dim a, b, c, i, max, min As Integer i=0 c=0 max = 0 min = 999 For a = 1 To 2000 For b = 1 To 2000 If Cells(a, b) >= 1 Then c = c + Cells(a, b) i=i+1 If Cells(a, b) < min Then min = Cells(a, b) End If If Cells(a, b) > max Then max = Cells(a, b) End If End If Next b Next a c=c/i Cells(1, 10) = c Cells(1, 11) = max Cells(1, 12) = min End Sub

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

3-5. シミュレーション結果我慢時間計算用 VBA(1/1)

179

第二部 資料編

Sub 不満度計算マクロ () Dim a, b, c As Integer Dim aa, bb As Integer Dim average, last As Integer b=1 c=1 average = 0 last = 0 For a = 1 To 5000 If Cells(a, 2) > 0 Then average = average + Cells(a, 2) b=b+1 End If If Cells(a, 3) > 0 Then last = last + Cells(a, 3) c=c+1 End If Next a Cells(1, 5) = average / b Cells(1, 6) = last / c End Sub

利用者の購買心理を考慮した大型商業施設における行動シミュレータの開発

資料編 第 3 章：分析用 VBA コード

3-6. シミュレーション結果不満度計算用 VBA(1/1)

180

第二部 資料編