大規模商業施設計画のための顧客の買い物行動モデル

平成20年度　修士論文

指導：渡辺仁史教授

早稲田大学大学院創造理工学研究科建築学専攻建築計画専門分野

大規模商業施設計画のための顧客の買い物行動モデル

5207A048-1　佐古　崇

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00　はじめに

はじめに

「かたちの根拠」この言葉になんとなく興味を持ち、その深さを知り、その答えを模索したいと思った。

漠然と心地よい空間だ、魅力的な空間だ、なんとなくこの建築いいなぁ、などと多々思う事がある。しかしそう思うと同時に、常になんでこんな「かたち」になったんだろう？という疑問

が頭に浮かぶ。もちろん、芸術としての側面を持ちうる以上、建築のかたちの理由を全て合理的に説明する事は出来ないだろうししたくない。しかし何かしらそのようなかたちに至る根拠はあり、今後は必要とされる場が増えるはずだと考えた。そして自分なりの「かたちの根拠」を自分の中で明快に持っていたいという欲求が出て

きた。渡辺仁史研究室が扱うテーマを通して、その答えへの活路を見い出すことができるので

はないかと考え、進学することに決めた。運良く、研究室の中で、谷口建築設計事務所のとあるプロジェクトに携わることができ、

建築計画の段階で、その根拠が求められる場を経験する事が出来た。その中で「かたちの根拠」がいかに重要であるかということを実感し、改めて興味がわいた。

そこでこの修論で自分が触れる事のできた「かたちの根拠」の一部について書いてみたいと思う。

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01　序論

目次

はじめに　　0011　序論　1.1 研究目的　　005　1.2 研究背景　　1.2.1 多様化する商業施設　　006　　1.2.2 買い物形態の変化　　009　　1.2.3 新しい商業施設　　012　　1.2.4 建築計画とシミュレーション　　015　　1.2.5 人間や空間のモデル化の考え方と既往研究　　021　　1.2.6 研究の位置づけ　　026　1.3 用語の定義　　0282　研究方法　2.1 研究の流れ　　030　2.2 調査方法　　0313　買い物行動の分析　3.1 調査対象者基礎データ　　036　3.2 状態遷移　　038　3.3 入店時状態　　040　3.4 入店時状態と立ち寄り店舗数　　041　3.5 入店時状態と滞在時間　　043　3.6 状態別立ち寄り店舗間距離　　044　3.7 状態別フロア移動回数　　046　3.8 状態別移動フロア数　　　048　3.9 買い物行動追跡調査のまとめ　　0504　モデル化　4.1 状態別行動のモデル化　　052　4.2 採用モデルの検討　　4.2.1 人間のモデル　　053　　4.2.2 空間のモデル　　054　　4.2.3 状態のモデル　　055　4.3 アルゴリズムの構築　　4.3.1 買い物行動全般　　056　　4.3.2 目的地がある行動　　057　　4.3.3 目的地がない行動　　058　　4.3.4 退店行動　　059　　4.3.5 アルゴリズムについて　　060

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01　序論

5　シミュレーション　5.1 シミュレーション概要　　062　5.2 検証　　5.2.1 検証用調査　　　064　　5.2.2 検証用空間の作成　　066　　5.2.3 出入り口の検討　　067　　5.2.4 検証　　069　5.3 ケーススタディ　　5.3.1 ケーススタディ概要　　071　　5.3.2 ビルディングタイプの検討　　077　　5.3.3 プランタイプの検討　　080　　5.3.4 プラン変更の効果の検討　　086　5.4 ケーススタディのまとめ・考察　　0886　結論　6.1 まとめ　　090　6.2 展望　　091

謝辞　　092

＊　資料編　　参考文献　　　買い物行動プログラムソース　　

0 1　序論

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01　序論

1.1 研究目的

買い物形態が非常に多様化した現代、商業施設は大規模複合化が進み、各地に数多く計画されている。様々な目的を持つ人々が関わる商業施設における建築計画に求められる要望は複雑化してきた。このため計画段階において買い物客の日常的な行動特性を把握し、店舗内での行動を予測・定量化する事はその計画の善し悪しを判断する上で非常に重要であり、求められている。

そこで本研究では商業施設における人々の状態に応じた行動特性を明らかにし、時系列的に変化する人々の状態、流動を表現することができるシミュレーションモデルを作成し、商業施設の垂直動線計画や改装計画などの効果予測の一手法としての確立を目指すことを目的とする。

図 1.1　大規模商業施設東京ミッドタウン

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01　序論

1.2 研究背景1.2.1 多様化する商業施設

近年商業施設は六本木ヒルズ (2003)、東京ミッドタウン (2007) など大規模複合化が続き、今年になって大規模なショッピングセンターであるイオンレイクタウン (2008)、三井アウトレットパーク入間 (2008) などがオープンし、今後もららぽーと新三郷 (2009 予定 )、エチカ池袋 (2009 予定 ) など多種多様なものが数多く新設される予定である。ここで日本における商業施設の変遷を見る ( 図 1.2)。

商業施設の変遷20 世紀初頭以降、日本の商業空間は、日用品を中心としたニーズに応える商店街 ( 個の

集積 ) と、百貨店に依存する形が続いた。その間に、百貨店は、都心から地方のターミナルに、その立地の幅を広げていった。1960 年代に商業の先進国と言われるアメリカで、スーパーマーケットという形態が発

生し、比較的小規模な、コミュニティ型のショッピングセンター (CSC) が発展して、既存の商店街の相対的な地位低下がおこっていた。日本ではそれから約 10 年たって、商業空間が大きく変化し始めた。量販店の発展と既存商店街の衰退が同時に起こり、商業空間に対するニーズが大きく変

図 1.2　商業施設の変遷 1)

1) 日本建築学会編 : 『建築設計資料集成［業務・商業］』, 丸善 , 2004.4.5　より

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01　序論

化した。コンビニエンスストアの出店競争も激化し、既存の商店街はますますシェアを落としていった。1980 年代後半から、カテゴリーキラー 1) とかディスカウンターと呼ばれる業態が海外か

ら輸入されるに至って、商業空間はさらに変化していく事になる。アウトレットセンターと呼ばれるショッピングセンターが郊外に立地し始めるのもこの頃である。21 世紀に入り、商業の業態はさらに変化の兆しを見せている。1. 核店舗を中心にしたショッピングセンターにエンターテインメント性をより強く付加

したもの2. スーパーセンターと呼ばれる、ディスカウントストアの新しい形態3. ライフスタイルセンターと呼ばれる、商業施設としての新たな街並みを作り出す試み4. ブランドショプを中心とした独立店舗のデザイン性をより重視した方向性などに新たな商業空間がみられる。

また、21 世紀の商業として成長が著しいのが amazon や yahoo! オークションなどに代表されるインターネットショッピングである。インターネット上で行うこの商業には店舗という概念は必要ない。必要なのはインターネットサイトと在庫を管理することの出来るスペースだけである。そしてこの買い物は非常に効率的であり、価格の安いものを簡単にいち早く探す事も出来る。空間を体験するまでもなく画面越しに欲しいものが手軽に、簡単に手に入る時代となってきており、このインターネットショッピングを利用する消費者は年々増加してきている ( 図 1.3)。また、クリックアンドモルタル 2) という実店舗とオンライン上店舗の双方を利用し相乗効果を狙っている手法も出現してきている。

0

5

10

15

20

25

2002 2003 2004 2005 2006 2007年

パーセンテージ(％)

インターネットショッピング

インターネットオークション

図 1.3　インターネットショッピングとオークションの利用率 3）

1）カテゴリーキラーとは特定分野の商品群において圧倒的な品揃えを行い、低価格大量販売をする小売業のこと。例えばUNIQLO。

2) クリックアンドモルタルの事例として、実店舗とインターネットのどちらでも販売や情報提供を行うマルチチャネル化や商品の予約や注文はインターネットを通じて行い、商品の受け渡しや代金の支払いは店舗へ誘導するといったやり方などが該当する。

3) 総務省統計局消費生活行動調査　より作成

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01　序論

苦戦する商業施設店舗のないインターネットショッピングの利用者が増加してゆく一方で、チェーンスト

ア 1) やショッピングセンターなどの商業施設の売り上げは低迷を続けており、百貨店は近年非常に売り上げが低迷しており、2008 年までで 10 年連続売上高を下げている。

とくに 2008 年は不況の影響もあり大幅に売上高を下げているが、毎日新聞の 2008 年12 月 11 日の記事にはーーー大手百貨店各社の間で、改装計画を延期・凍結する動きが出始めた。消費不振が深刻化する中、十分な効果が見込めないと判断したためだ。百貨店の販売不振は長期化の様相が強まり、投資計画の見直しがさらに広がる可能性もありそうだ。( 中略 )日本百貨店協会によると、全国百貨店の既存店売上高は、１０月まで８カ月連続で前年割れ。９月中旬以降の金融危機で、宝飾品などの高額品や衣料品の売り上げ不振が加速し、各社の１１月の売り上げは前年より１割近く落ち込んだ。「改装して来店者が増えても客単価が上がらない。景気の底がまるで見えない中で、急がない改装を様子見する動きは強まる」（大手百貨店）との声も出ている。ーーーとある。さらに大阪では 2011 年に百貨店の商業床が大量供給される「2011 年問題」と

呼ばれる過剰床の発生が懸念される。このように実際の店舗空間が持つ意味が改めて問われ、その価値を十分に把握すること

が必要となってきている。

図 1.4　百貨店の売上高と前年比率の推移 2）

1) チェーンストアとは大資本を元手にブランド、経営方針、サービスの内容、外観などに統一性が持たせ、多数の店舗の運営や管理を行う経営形態のこと。

2) 日本百貨店協会全国百貨店売上高概況　より作成

-5

-2.9

-1.8

-0.4

-2.3-2.8

-0.2

-0.7-0.5

-4.3

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

90000

100000

1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

年

売上高(億円)

前年比(％)

-6

-4

-2

0

2

4

6

売上げ(億円)

対前年度比

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01　序論

1.2.2 買い物形態の変化

商業形態が前述のように変化し、状況が変わりつつあるのに合わせて、消費者側の買い物の形態も非常に多様化している。消費者が様々な情報を得る事が可能な現代、これまでの買い物の常識であった「店舗に行って買う」という行為以外にも、インターネットや携帯での買い物などが現れてきた。「いつでも、どこでも、どんな方法でも」という、自分の都合やライフスタイルに合わせた買い物はユビキタス時代の新しい買い物スタイルとして、広がってきている。また、エキナカなどにも見られるような他の用事のついでに買い物をするというような行動も現れている。このようにインターネットショッピングやエキナカなどに顕著な「効率性を求める行動」と、大型複合商業施設などに代表される「体験性を求める行動」に二極化している。

十人一色→一人十色　( 消費者の意識の変化 )ここで、消費者の意識が変化をみる ( 図 1.5)。

高度経済成長の頃までは、日本は量的な拡大をし続けてきた時代であった。大量生産、大量販売が最も重要視され、生活者の消費の主たるモチベーションは「人並み欲求」であった。「十人一色」である、マスマーケティングが主役の時代であった。スーパーマーケットという業態や、アメリカ型のマーケティングの基本骨格は、この時代に出来上がったものである。ところが、オイルショックを契機に日本の社会の量的な拡大は一段落を迎え、生活者の

モチベーションは「個性表現欲求」へと大きく変化してきた。十人十色の消費社会を指して、博報堂生活総合研究所が「分衆の誕生」を発表したのは 1980 年代初頭であった。マーケティングの主たるテーマはターゲットセグメンテーション 2) へと変化し、特定ターゲットを狙い撃ちするセグメントメディアが大流行した。

1960～1975 年量的拡大期

「十人一色」( 大衆 )「人並み」欲求

マスメディア

1975～1990 年質的深化期

「十人十色」( 分衆 )

「個性表現」欲求

セグメントメディア

1990～2005 年パラダイム変革期

「一人十色」( 状衆 )

「瞬間の満足」多様な欲求

シチュエーションメディア

図 1.5　消費者の意識変化 1）

1) 店舗システム協会監修 :『科学する店舗―専門店から百貨店、スーパー、コンビニ、フューチャーストアまで、残るべくして残った繁盛店の英知を全解剖 !』. 東洋経済新報社 ,20053.17　より作成

2) ターゲットセグメンテーションとはマーケティング対象を性別、年齢、居住地、嗜好、価値観などさまざまな情報で分け、ニーズの異なる集団として細分化し、ターゲットを絞り込むこと。それぞれのターゲットの特長をキーワード化して、代表的な顧客像（プロフィール）を明確にして戦略を立てることもある。

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01　序論

ところが、90年代初頭のバブル崩壊を契機にして、日本の社会は再び大きな転換期に入った。最初は一過性の不景気だと思われていたがその後 10 年以上に渡る長期の転換期の始まりであった。現在はもはや分衆と呼べるようなセグメントすらなくなって来ている。デジタル技術の進化と浸透に比例して、人間の生活もデジタルなものになってきている。十人十色ではなく、一人十色。つまり、一人の人間が「状況」によって何通りものライフスタイルを同時に持つ時代になってきている。消費の主たるモチベーションは、生活の瞬間である「シチュエーション」ごとの満足、という形へとシフトし、それをとらえるためのモバイルメディアやインターネットも幅広く普及してきている。これまでのターゲットセグメンテーションの破綻の背景には高齢化、女性の社会進出、

情報化社会における生活の国際化などが挙げられる。そして前述の通りこれに代わり、その場、その時、その場合でのシチュエーションで捉える考えが必要となってきた。人間の消費行動を「人間軸」ではなく「状況軸」で捉える。そうすることで、非常に多様化した現代生活者を効果的に捉える事が出来る。

AIDMA → AISAS( 消費行動の変化 )消費行動に関して 1920 年代消費者の心理のプロセスをサミュエル・ローランド・ホー

ルは「AIDMA モデル」として示した ( 図 1.6)。AIDMA モデルでは、消費者がある商品を知って購入に至るまでに下図のような段階が

あるとされる。このうち、Attention を「認知段階」、Interest、Desire、Memory を「感情段階」、

Action を「行動段階」と区別する。しかしこのモデルが情報化による買い物形態には適応せず AISAS という新たなモデル

が提示された。AISASモデルは、電通が提案したものであり下図のような段階で示される。

AIDMA モデルでは、Attention から Action までのあいだに、Interest、Desire、Memory という認知の段階を経る必要があったが、AISAS モデルでは、商品が記憶されて店舗に行って購入するという過程が省略されている。広告を見た瞬間に検索されて、ただちに購入されるということも起こる。瞬間的で直接的な反応が起こりうるようになっ

図 1.6　AIDMAモデルとAISASモデル

Attention （注意）

Interest （興味）

Desire （欲求）

Memory （記憶）

Action （行動）

Attention （注意）

Interest （興味）

Search （検索）

Action （行動）

Share （共有）

AIDMAモデル AISASモデル

↓

↓

↓

↓

↓

↓

↓

↓

- 0 1 1 -

01　序論

た。非常に効率的で Attention から Action までが短く、その後の Share によって広がっていく。つまり、双方向的なメディアの誕生によって、消費者の直接的な反応は、把握できるとともに期待もできるようになった。このモデルは現代はどちらかであるということではなく、両者が混在して起きている事

が考えられる。特に Action までのプロセスが複雑であり、情報収集の点でインターネット上で認知、検索が行われ、実際の店舗では購入はせずに実物を見るだけであったり、その場の体験を楽しむだけであったり、実際の店舗では「マネーセービング」よりも「タイムセービング」が重要であるという消費者も増えており、購買行動に大きな影響を与えている。つまり、現代は「店舗に行って買う」ということの価値が変化しており、それに対して

用意するべき商業施設空間として、買い物客の状況に柔軟に対応し効率性や体験性の両者にとって満足するものである必要性があると考えられる。。

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01　序論

1.2.3 新しい商業施設

以上述べてきたように消費行動をこのように捉える中で、建築計画も当然変化すべきである。そのためにはやはり、これからは今までのターゲットセグメンテーション的な行動モデルだけではない、シチュエーション的・状態的なモデルを模索する必要がある。そうすることで現代の生活者にマッチした建築計画が考えられる。こうした中、実際に買い物客の行動、状態を把握し体験性や回遊性、利便性、快適性な

どを高めたり、様々な工夫を建築計画的に行った事例がある。

ワンウェーコントロールインテリア、家具を販売している IKEA ではその動線を一方通行にし、数カ所でショー

トカットを設ける事もしており、フロア全体をくまなく回るように計画されている ( 図1.7)。こうすることで回遊性は高くないが、全ての商品に目が通せ、迷わないという利点がある。家具という大きな買い物にあっては買う物のカテゴリーをある程度決定している消費者が多く、そのような消費者に対しては迷わずに目的商品に到達することが重要であり、迷うことで疲労するということを避ける事が出来る。また、買い物を全て終わった消費者にはショートカットでの帰宅ルートを用意している。買い物客に多い買い物の特性をうまく生かした動線計画である。しかし、一方で、何かをもう一度見たいと思った時に戻れなかったり、全商品を見る必要のない消費者には動線が長くなってしまい、不便な構造となっている。

図 1.7　IKEA 船橋の動線計画 1）　　　左図 :2 階　右図 :1 階

1)　IKEA船橋のフロアマップより。IKEAはスウェーデンの大手家具店。現在は、オランダ南部の都市ライデンを本拠地とする財団法人スティヒティング・インカ・ファウンデーション（創業者イングヴァル・カンプラードの創設した基金）が、イケアグループ全体の親会社であるインカ・ホールディングを所有している。

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01　序論

二つの行動を考慮するまた、新宿伊勢丹の地下売り場は 2007 年に行った改修により、通路幅を 3.6m と百貨店

の地下売り場通路としては広めな幅に広がった。広い通路は混雑を緩和する機能を持つ。地下売り場は上層階で、買い物をした荷物を抱えた買い物客も多く、抵抗なく通過しやすいものとなっている。この幅は、買い物客に存在する二つの速度を考慮したものである。一つは全体を見渡すために一回りしたり、目的の店に行くために移動する時の巡航速度で、もう一つが、ケース内の商品を物色する時の停滞に近い速度である。このように一つの通路に買い物客に現れる二つの状態を考慮し、それぞれに対する二つ

の速度という特性を計画にうまく生かすという事例もある。

また、アメリカのほとんどのスーパーマーケットにはエクスプレスレーンという少量購入者専用のレジが設置されている。これはまとめ買いするような状況にある消費者と数品目しか購入しない状況の消費者の動線を分ける事によって待ち時間を短くし、利便性を高め苛立ちを最小限にする事が可能な計画である。このように　消費者の状況、状態を行動特性を明確に把握し、快適な買い物を促すとい

う建築的・空間的工夫により「店舗に行って買う」行為を見直した解決策も見られてきている。

現代は効率性と体験性の二極化や状況軸で捉えることの重要性は前述した通りであるが、これらを兼ね揃えることが出来る商業施設形態とはどのような形態であるだろうか。買い物時には大きく分けて二つの状態があると考える。効率性につながる「目的に買い物を行う時」と体験性につながる「無目的にぶらぶらする時」である。その両者を満足させるような商業施設が理想的であると考える。< 使い勝手 > のデザイン学 2）に興味深い記述があるので紹介したい。

図 1.8　新宿伊勢丹の地下売り場の概念と様子 1）

1)　NIKKEI DESIGN 2007 年 8 月号 , 日経 BP社 , 日経 BP社 ,2007.7.24　より2)　ヘンリー・ペトロスキー著 :『<使い勝手>のデザイン学』, 朝日選書 ,2008,6

巡航速度停滞停滞

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01　序論

店主や店長の立場からすると、スーパーマーケットに最適な設計は、ものすごく距離が長くてものすごく幅が狭い建物の全長にわたって通路が一本だけ ( できれば棚が一つだけ )続いていて、一方の端には入口だけ、もう一方の端にはレジだけしかないものだろう。( 中略 )歩行距離を縮める事は出来ない。( 中略 )買い物客の立場からすると、スーパーマーケットに最適な設計は、回転レストランにそっくりな回転床をそなえた円形の店かもしれない。( 中略 )買い物客は通路から別の通路へと必要最低限の歩行距離で移動できる。( 中略 )所有者の理想である一本の長い通路と、買い物客の夢である回転木馬型店舗とのあいだには、おおいに歩み寄りの余地がある。現実のほとんどのスーパーマーケットの実際の売り場の形は、もちろん正方形に近い長方形であり、せめぎあう理想と理想との明らかな折衷案だ。四角形だとしたら、スーパーマーケットの設計者にとって基本的な問題は、商品陳列用の戸棚や棚とそこに入れる商品をうまく配列し、必需食料品を二つ三つ買いにきた客にも、できるだけたくさんの通路を行き来させることだろう。

ここに書かれた店主側と買い物客側の理想型を簡単に図示すると図 1.9 のようになる。この例はあまりにも極端ではあるがその考え方は非常に現代の買い物に対して正面から対峙しようとするものである。< 使い勝手 > デザイン学では店主側と買い物客側の理想型として商品の陳列の事例を挙げているが、「目的に買い物を行う時」と「無目的にぶらぶらする時」という二つの状態として買い物客を捉えると現代の買い物に対する建築計画的な一つの解決策が見えてくる。目的的に買い回る時にはもちろん買い物客にとっては必要最低限の歩行距離での移動が理想である。一方でぶらぶらする時には買い物客としてはただその場の体験を楽しんでいるので最低限の歩行距離というのは関係なくむしろ長くてもかまわない。こちらには店主側の理想型である出来るだけ歩かせるという理想型を適用できる。これには二つの状態について深く探る必要がある。そしてそれぞれの行動特性を把握し、その特性を再現する事が出来れば現代の買い物に対する答えが導きだせる。つまり、これらの買い物客を二つの状態の集合体として捉えることで新しい商業施設の

あり方を提示する事ができると考えられる。

図 1.9　店主や店長の理想型と買い物客の理想型

15分で一回転する一直線に並ぶ

1600m

76m

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01　序論

1.2.4 建築計画とシミュレーション

シミュレーションとは、複雑な事象・システムを定式化して行う模擬実験のことである。実際の現象を模擬的に再現し、その特性を検討したり、ある決定が引き起こす結果を予測するなどの目的で行われる情報収集の一つである。実際の現象を直接的に観察する、忠実に再現するといったことが費用、安全性、時間などの制約により困難である事象に対し、知りたい特性をよく表現するように何らかの近似的なモデルとして再現し、情報を得ようとするものである。建築におけるシミュレーションは、温熱環境や風環境、非線形力学的な構造解析や、都

市構造と交通網の検討や、建物の計画条件の検討や施設の規模と配置の検討、また避難計画など、非常に多岐に渡り、設計者の判断のよりどころとなるデータを提供することを目的として用いられる。特に、有楽町マリオン ( 図 1.10)（竹中工務店、1984-87）等の例をはじめとして、複合施設を有する大規模建築などにおいては、シミュレーションによって計画の課題を解きながら設計を進めることで実現可能となったものも多い。

伊東豊雄は、構造設計家のセシル・バルモントや佐々木睦朗、新谷眞人などと共にシミュレーションを幾度となく重ねて建築の構成に独自のルールを与える方法を展開し設計を行っている 1）。TOD'S 表参道ビルが好例である。1 本の基本的な木のパターンを重ね合わせることによって、ランダムな開口部を形成 ( 図 1.11)。重ね合わせる際に何十回も構造シ

図 1.10　有楽町マリオン

図 1.11　TOD'S 表参道ビルのファサードダイアグラム 2)

一本の基本的な木のパターンを重ね合わせることによって、ランダムな開口部が形成される。

1) 『10+1 No.48 アルゴリズム的思考と建築』,INAX出版 ,2007.9.302)『PLOT 03 伊東豊雄：建築のプロセス』,A.D.A.EDITA Tokyo,2003　より

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01　序論

ミュレーションを繰り返し、適切な開口部の解を探る。こうした設計手法について、アルゴリズム的建築という表現を用い、アルゴリズムを「点

の運動のルールを定義化するもの」であると捉え、「アルゴリズムに基づいて運動のルールを規定して形態化し建築的な形態に置き換えてゆく方法を意識的にやる」と述べている。またその点には無限の軌跡があり、「もはや最適解はなく、現代建築には無限の解答がある」と述べている。また、「準最適解」1) という言葉を用いて、これが最適だという解答はあり得なく、近代の論理がある種の最適解であったり、一定の規範性で回収されるのに対して、それをふくらみを持った多様性のあるあり方へと、建築を「ゆるく」提起している。こうした考えで生まれる建築にはある種の汎用性があると考えられる。アルゴリズムを用いる事により、あるモデルを提示し、そのモデルのパラメーターを変化させる事で、様々な建築形態を生み出す事ができる。

建築計画の問題をクリアするために主に用いられるシミュレーションが、利用者の行動シミュレーションである、建築計画の対象は建築物あるいは空間であるが、計画の基準となるのはそれを使う人間である。このため、計画の過程において建物がどのように利用されるのかなど、常に利用者の行動を予測、検討しながら設計が進められる。建築計画において、これまで様々な形で最適解という手法が多く考えられてきた。「新

建築学体系 23 建築計画」2) によれば、建築計画の概念の中には計画を成立させるための三つの要件として、「1. 目的の明確性・具体性、2. 手段の客観的な評価の可能性、3.( 計画実現 )過程の予測可能性」が挙げられている。しかし、このような明確さ、客観性を前提とした建築とは、現実世界の中からある目的のみを抽出し、それら限定された要素の構成による最適解が求められ、特定の目的以外の要素は除かれてしまう。今後の建築においては最適解があるという前提ではなく、何か設計のプロセスの中で判断する方法が必要とされ、その中で、シミュレーションに必要とされる考えは適切なルールの設定、それにより得られるいくつかの解を提示できるようなシステムであるのではないだろうか。

実際のシミュレーションが行われた事例次に実際の建築設計を行う上でシミュレーションを行った事例を示す。これまでに、博覧会場や避難問題など、建築物や空間内のマクロ的な人間の移動を扱う

シミュレーションは古くから盛んに行われてきた 3）。近年では電算機性能の進歩も相まって、ミクロなスケールでの群衆の流動を再現する 4) など、より建築の細部までの検討にシミュレーションが用いられるようになってきている。

1)　伊東豊雄建築塾編著 :『けんちく世界をめぐる 10 の冒険』, 彰国社 ,20062)　新建築学大系編集委員会編 :『環境心理 , 新建築学大系 23』, 彰国社 , 19823)　例えば中村 , 渡辺 , 中島ら：人間 - 空間系の研究 ,1972.11　システムダイナミクスを用いる事で万博会場における人々の流動マクロ的にを捉え予測を行った。

4）　例えば渡辺仁史研究室とA&A、竹中工務店によるエージェント指向シミュレータ SimTread 　

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01　序論

商業施設の計画の流れは一般的に下図のような流れで行われる。

商業施設においては、百貨店・量販店・専門店などと従来の業態が大きく変化し、今後も変化を続けることが考えられる。また、前述の通り、情報化により、変化した商業形態は施設計画に影響を及ぼし、商業施設そのもののショーウィンドウ化 ( 商業施設で本物を見てインターネットで購入すること ) も起きている。このような商業の変化に設計をする側も対応すべきである。また、図のような計画の流れにおいてもこれを基準に新しいニーズにどう対応するかが今後の課題でもある。また、商業施設計画を進める際に設計者にとって商業者やディベロッパーなどの「事業者」や様々な分野の専門家との共同が非常に重要である。変化しつつある商業の中で、事業者側の要求は大きく変化し、複雑なものとなっており、定量的に建築計画の評価指標を示す必要がある。そのような状況下では、今までの知識や経験の蓄積だけでは建築計画は進め得ないものとなっている。また、近年の建築に対する、コスト意識の高まりも、商業施設の建築空間のあり方に対して従来の方法論だけでは解決しない新しい解答を求めている。今回の事例ではその中でも特に赤字のフェーズにおいて検討を行った。このフェーズは

建築設計においては初期から中期段階と言える。

事業者

設計者

施工者

調査段階

現地調査・関連法規調査・敷地測量、現況測量・ボーリング調査・インフラ調査

マーケティング分析・立地検討・商圏検討・競合店検討・交通量調査

企画段階

基本計画・デザインコンセプト・ゾーニング /動線計画・構造 /設備形式計画・予算計画 ( 概算見積 )・行政事前協議

事業企画・業態 /MD 検討・規模設定 /売上予測・管理運営方式の検討・事業収支の検討・資金調達計画

設計段階

基本計画 /実施設計・基本 /実施設計・防災計画・構造 /設備実施設計・予算計画 ( 数量書 )・行政協議 /確認申請

入札 /準備工事・明細見積・解体工事・準備工事

詳細検討・売場 /後方諸室計画・テナント募集計画・大店立法協議 /届出・近隣折衡・施主者決定 /入札 /発注

施工段階

工事

設計監理・工事監理・内装監理・設計変更・行政検査対応

実施・内装監理体制の確立・サイン計画・テナント募集 /説明会・大店立法協議 /届出・開業準備

図 1.12　商業施設計画の流れ 1)

1)　日本建築学会編 : 『建築設計資料集成［業務・商業］』, 丸善 , 2004.4.5　より作成

- 0 1 8 -

01　序論

また、実際の設計プロセスは一般的に下図のようなモデルの流れで行われる。図(R.D.Watts の設計プロセスのモデル )。設計の諸行為がそれぞれのループを重ね、質的な高まりが得られてゆく。その中で本事例では各ループでシミュレーションを重ね、次のループへ移行していった。

この計画は、低層部および地下部分に店舗、上層部にオフィス、地下最下層に駐車場をもつ複合施設である。商業施設部分に全面道路側に外部 ESC と、内部の吹き抜け、1 フロアの平面形状がまとまっており、かつ非常に大規模であるという特徴をもつ。この計画の商業部、オフィスエレベーター、駐車場などに対し、初期段階からいくつかのフェーズでシミュレーションを行った。以下にそれぞれの計画段階とシミュレーションの概要を示す。ー店舗部分：店舗に必要な考えは集客が計画案の内部でどのように分布し、偏りやネックとなりうる

箇所を把握する事であった。計画初期に関しては百貨店のビルディングタイプとしては目新しい前面外部 ESC の効

果を見る事であった。初期では空間を全 10 ノードほどに分類したネットワーク空間を想

図 1.13　R.D.Watts の設計プロセスのモデル 1)

1)　新建築学大系編集委員会編 :『環境心理 , 新建築学大系 23』, 彰国社 , 1982　より

- 0 1 9 -

01　序論

定し、内部回遊の効果について空間各部のつながりに基づいたシミュレーションを行い、前面外部 ESC の効果を示した。次の段階では徐々にノードを細分化していき、同様のシミュレーションを検討した。それに並行して、EV や ESC といった垂直移動動線の必要規模を、来客見込み人数や選

択確率からのシミュレーションを行った。また計画が進むにつれて変化した平面計画に対し前面 ESC については行動モデルを含

んだ行動シミュレーションを前面 ESC の有無の案それぞれに対して比較を行い、その効果を再度示した。以上のように店舗部分に関しては計画の進度とともに各シミュレーションを行い計画の

検討、案の比較などを行った。

オフィス部 EV：オフィス部分に関しては、商業部の客との動線分離、出勤時の EV ホールでの人の待ち

空間の設計、垂直動線（EV）の輸送能力、ネック処理（待ち空間も含まれるが、EV 前、セキュリティゲート）、入り動線（１F から、地下鉄からの連絡通路等）などが、重要な事項である。初期段階においては EV の必要台数の検討が求められた。オフィスの利用人数想定に関

しては、一社利用か／テナント利用か、また一人当たりの面積想定の厳しい場合をとって、利用者人数を推計する。その上で特に、朝の通勤時間帯の集中が一番厳しい条件であり、その数値での確認を行った。その上で EV ホールの待ち空間のサービス水準を求め検討を行った。この検討に関してはシステムダイナミクスを用いた。次の段階ではスカイロビー案と通常案との比較により、スカイロビー案の優位性を示し

た。さらに計画が進むにつれ、商業部との関係などからエントランスの規模の変更などがあ

るとシミュレーションを繰り返した。また、エントランス周り詳細設計やスカイロビー階での待ちの検討を行い必要寸法を求めていった。そして徐々に EV の速度や定員などの詳細な検討も行っていった。このようにオフィス部 EV に関しては比較的自由度が高い箇所となっており、商業部や

エントランス周りなどとの様々な要因により設計変更が何度も重ねられたため、初期での規模の検討、スカイロビー案への決定の後は、詳細の変更毎に検討を繰り返すというプロセスで進められた。

駐車場部分：駐車場部分は店舗利用者、オフィス利用者の時間的な利用特性が異なる事と、平面駐車

（自走式）と機械式駐車（機械式）を併用することから、入庫、出庫の一連の行動の中でのシステム上のネックとなる部分を見つけて、処理する事が必要となった。来館者人数予測値と自動車利用率の予測により、全体の利用者人数を想定して、一日の来館の時間的変動、利用時間などのデータから駐車場規模について検討し、周辺道路への渋滞を起こさな

- 0 2 0 -

01　序論

いような計画案を検討した。オフィス部 EV と同様にシステムダイナミクスを用いた。初期段階ではおおまかに台数のキャパシティの検討を行い妥当な台数を導いた。次の段階では待ち行列が発生しうる局所的な問題点を検討し、待ち合いロビーなどで発

生する待ちの可能性があり、解決案を提示した。そして、徐々に計画が進行するにつれ、ゲートの位置や台数などの詳細な箇所による待

ちの検討を行った。

以上見てきたように設計での様々な段階でのシミュレーションがあり、それぞれの段階で検討事項があり、徐々に詳細な検討が必要とされ設計にフィードバックされていった。設計者とのきめ細かい話し合いの中で要望とそれに対して一つづつ検討を行う事が重要である。

- 0 2 1 -

01　序論

1.2.5 人間や空間のモデル化の考え方と既往研究

建築空間は、ほとんどの場合計画者、設計者の判断に応じて、適度に人間の行動との対応をはかっており、一般に設計者は慣例に頼る。この慣例は、建築空間と行動タイプの対応という形で把握される。この対応をより正確に把握するめに、これまでに様々な調査がなされ、分析者の判断によって、必要な要素を抽出することにより理想とされる空間のモデルと行動のモデルの対応が示されてきた 1)。以下に各モデルの概要を挙げる

人間のモデル

1）個人型対象となる人間ひとりひとりを区別して表現する方法。人間の質の違いを扱う場合、個

人の属性がシステム全体に与える影響が大きい場合に採用される 2)。各々の目的地や歩行速度などの行動能力や認知度、他の個体と衝突した際の回避則、役

割分担などの属性を個体に与えてその影響を観察することが可能であるが、個人型の場合には同時に大量の人間の刻々の状況を各人について計算する必要があり、要求される個体数に比例して計算量が増大し、コンピューターの処理能力に制約を受ける。2）群衆型人間を量として扱い経路に配分するもので、大量の人間の流動を扱う場合、流動目的が

一様で人間の質に大きな差がないとみなされるとき、ネックが特に系全体に影響を与えず流動の相対的な関係だけが問題となるとき、空間相互のつながりが流動量に対して十分広いとき、また行動主体の条件よりも環境条件を優先して考えるときに採用される 3)。個人型に比べ計算時間の面で有利であるが、面的な広がりをもつ流れ、あるいは偶発的

な人の流れを説明することはできない。一度に大量の人間を扱うことができる反面、一人一人を区別できないため、人間の行動特性を細かいところまで反映させることは難しい。

1)　吉武泰水 : 建築計画の研究 , 建物の使われ方に関する建築計画的研究 ,1965 　などに端を発する。トイレなどのサービス時間を統計的に算出することで、待ち行列理論をつかった規模の算定を示した。

2)　例えば中村 , 渡辺 , 浜田ら：「観覧会場内の観客流動モデル」, 日本都市計画学会都市計画　別冊 8号　システムダイナミクスを用いる事で博覧会場における人々の流動マクロ的にを捉え予測を行った。

3)　例えば渡辺仁史研究室とA&A、竹中工務店によるエージェント指向シミュレータ SimTread

図 1.14　人間のモデルの考え方と例　　左図 : 個人型　右図 : 群衆型

- 0 2 2 -

01　序論

空間のモデル

1）座標型壁、柱、扉などの位置を座標で与え、空間の形状をできるだけ実体に近いかたちで表現

し、人間の位置も座標で与えるもの 1)。人間の歩行における柱や手すり、壁などの影響を考慮する場合など、人間の挙動をミクロに把握する場合に適している。ただし、大規模な建築物の全体を対象とするような場合には、計算量が大きくなり、コンピューターの処理能力に制約を受ける。2）メッシュ型対象空間を正方形もしくは長方形、多角形のメッシュに分割し、メッシュからメッシュ

への移動として人間の流動をとらえようとするものである 2)。この方法では対象空間が必ずしもうまく分割できないので、空間全体の内容が均一である場合に適している。この方法では人間の面的な広がりを持った移動を扱うことができる、演算処理が簡単であるという利点がある。3）ネットワーク型建築や都市のそれぞれの空間をいくつかの点（Node）と、それをつなぐ線（Path）で

表す方式（Node-Path 方式）と、空間を複数個の領域（Block）に分割しそれが隣接したものととらえる方式（Block 連結方式）がある。連結された単位空間を通って人間が流動すると考える。対象とする空間が不特定のいくつかのまとまりで表現できる場合で、あまり詳細な流動を扱う必要のない場合に採用される。建物全体を扱う場合、多数の人間を扱う場合に採用され、流動状況を相対的、マクロ的、定量的に把握するのに適した空間モデルである 3)。

i

M ( i , j )

8-9

6-8

5-6

3-5

2-3

0-2

-2-0

ｘ

ｙ

P ( ｘ , ｙ )

1)　例えば高柳英明 : 群衆力学に基づく歩行行動モデル , 渡辺仁史研究室学位論文 ,2003.32)　例えば梅澤力 : 駅における待ち合わせ行動予測モデル , 渡辺仁史研究室修士論文 ,1998 年度3)　例えば中村 , 渡辺 , 浜田ら：「観覧会場内の観客流動モデル」, 日本都市計画学会都市計画　別冊 8号　システムダイナミクスを用いる事で博覧会場をネットワークモデル化し流動予測を行った。

図 1.15　空間のモデルの考え方と例　　左図 : 座標型　中図 : メッシュ型　右図 : ネットワーク型

- 0 2 3 -

01　序論

また、人間のモデルと行動のモデルだけの組み合わせによる行動の記述は位置の定位、あるいは位置の移動といった客観的に観察できる行動の結果の説明に重点が置かれていた。そこで状態のモデルを組み込む事によりさらに様々な事象を説明する事が可能となった。

状態のモデルオートマトンモデルにおいては、人間（行動主体）の生理的、心理的な状態に応じた行

動を記述することができる。ある入力に対して単一の出力が一義的に決定されるのではなく、入力によってまず状態が決定され、この入力と状態に応じて出力が決定される。

人間の行動をこの手法で表現する場合、例えばそれぞれを次のように対応させることができる。入力：人間が環境から受ける刺激、情報自分の位置、周囲の混雑度、他人の声、部屋の温度など出力：人間から空間への働きかけ位置の移動、物の移動、窓の開閉、他人への働きかけなど状態：人間の生理的、心理的な状態精神的ストレス、肉体的疲労、欲求など

建築計画の後半では個人型 - 座標型モデルなどの非常に細部の検討に適したものが利用されるが、複雑であり、計画の詳細が決定されていないとモデルを適用できないこともあるため、計画の初期段階では利用できない。初期段階においてはよりマクロ的なモデルが利用されるが、その適用範囲は狭い。建築計画において初期段階から幅広く用いることの出来るモデルが望まれる。

1)　加納征子 : 迷いやすい空間における経路認識行動に関する研究 , 渡辺仁史研究室卒業論文 ,1998 年度より

図 1.16　状態のモデルの例 1)

- 0 2 4 -

01　序論

回遊行動研究回遊行動として都市空間や商業施設やでの人間の行動の特性を把握し、モデル化する研

究も行われてきた。都市において回遊行動を見たものに、加納 1) による、駅周辺を回遊する歩行者の行動特

性をアンケートにより明らかにし、断面交通量の推定を行ったものが挙げられる。環境因子に焦点が当てられており、周辺施設と道路幅などの断面交通量に影響を与える要素を抽出し、断面交通量のモデル式を提示した。また、シミュレーションを示したものに、桶野 2) らによる都市回遊行動のシミュレーションモデルが挙げられる。都市内の行動特性をアンケートなどからモデル化し、人間のモデルを個人型であるエージェントベースモデルとし、より実際の人間の行動を反映したモデルの構築を目指したものである。

商業施設内での行動研究店舗内での行動特性を示したものに、江口 3) らによる複合商業施設での利用者回遊行動の特性を示したものが挙げられる。アンケートにより利用者の複数店舗間を巡る回遊行動の実態を把握し、直接目的としていない二次利用の店舗が複合商業施設には重要な意味があり、回遊時間が二次利用店舗に大きな影響がある事を明らかにしている。石垣 4) らは百貨店の POS を用いてフロア移動パターンなどの買い回り行動には個人属

性要因や買い物状況要因、時間時期要因、部門固有要因が影響していることを確認した。ターゲットセグメンテーションの王道的研究である。

店舗内行動モデル店舗内での行動のモデル化を試みたものに阿部 5) らによるセルラオートマトンを用いた小売店舗でのシミュレーションが挙げられる。小売店鋪内での買い物客を計画購買者と非計画購買者の二つの属性に分類し、商品や POP の魅力度を設定しモデル化することで店舗内のレイアウトや POP の配置によって買い物客の流れや店内滞在時間が変化する事を検証した。しかし、対象空間が小売店鋪であるため店舗を買い回る時に買い物客の状態遷移によって行動特性が変わるという視点はなく、また 1 フロアでのモデルであるため、大規模商業施設内の日常買い物行動に関する予測を行うまでには至っていない。

1)　加納征子 : 駅周辺の歩行者の回遊行動特性に関する研究 , 渡辺仁史研究室修士論文 ,2000 年度2)　壬生田喜貴 , 大貝彰 , 桶野俊介 : エージェントベースモデルを用いた歩行者行動のモデル化その 1, 日本建築学会大会学術講演梗概集 .F-1, 都市計画 , 建築経済・住宅問題 ,pp.827-828,2000

3)　江口浩壽 , 佐藤光徳 , 服部岑生 : 複合商業施設における回遊状況 - 複合商業施設計画の利用特性に関する基礎的研究 ( その 1)-, 日本建築学会大会学術講演梗概集E-1,pp.463-464,1999

4) 石垣智徳 ,小沢佳奈 :百貨店POSデータによる顧客の店舗内空間行動分析 ,社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会 , オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学 ,vol.50,no.3 pp. 181-186,2005

5)　阿部武彦 , 山田健司 , 石井和克 , 中本義徳 , 木村春彦 : マルチエージェントを用いた小売店レイアウト支援システム , 電子情報通信学会総合大会講演論文集 ,pp.8,2006

- 0 2 5 -

01　序論

小島 1）らは大規模小売店舗をマクロに捉え、パーティクルシミュレーションにより、歩行行動や立ち寄り行動を分子動力学を利用して再現を行い、利用客の誘導方法などによって群衆行動をコントロールする手法の手がかりを探った。しかし、群衆的に捉えているため、状態のモデルは組み込まれておらず、日常的な買い物行動を示すまでには至っておらず利用客の制御手法の手法の検討にとどまっている。田中 2）は百貨店の初売り時における行動のシミュレーション、また、その群衆の制御手

法を分子動力学を用いて示し、初売り時の高密度な状態においてネックや危険となりうる箇所に対して適切な制御を行う事で解決できることを示した。しかし、初売りという単一目的的な特異な買い物ケースであり、また、群衆的扱いであるため日常的な買い物行動を示すには至っていない。豊嶋 3) らによる店舗内の行動アンケートをもとに店舗内回遊モデルを提案しており、店舗内の顧客動線と購買の有無の把握を目指し、入店から退店までを通し店舗内の一日の回遊モデルを示し RFID などのユビキタスデバイスにより、移動履歴データを取得するシステムとの融合を目指している。総合的な買い物行動を示す事には成功をしているが、そのモデルには買い物客の状態、またその状態が変化してくというモデルはなく、状態による行動特性の違いを示し、モデル化を行う本論とは視点を異としている。

いずれの研究も本論のようにシチュエーション、状態を考慮し、建築計画の目的とするような行動特性を記述するような買い物の行動モデル作成には至ってない。

1)　小島尚人 , 後藤信 , 高柳英明 , 服部岑生 : 大規模小売店鋪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 , 日本建築学会大会学術講演梗概集E-1,pp.491-492,2006

2)　田中壮作 : 百貨店における群衆流動モデルに関する研究 , 渡辺仁史研究室修士論文 ,2005 年度3)　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 ,電子情報通信学会技術研究報告 ,pp.61-66,2005

- 0 2 6 -

01　序論

1.2.6 研究の位置づけ

本論文の扱いたいところをまとめると次の通りである。前述した通り、ターゲットセグメンテーションという考えで作られてきたモデルではな

くシチュエーションで考えるモデルが必要である。しかし、既往論文ではそのようにシチュエーションを示したものはない。状態が幾度も遷移し、把握しづらい日常買い物行動であり、避難などとは違う考えである。詳細な情報が不確定である計画時の初期段階での検討から、流動の確認まで、計画時の

広い段階で用いる事が出来るモデルが求められる。

商業施設内での買い物行動においては状態の変化が時系列的に現れる。その状態は「目的地がある状態」と「目的地がない状態」の二つに大別されると考えられる。この内的な状態の変化によりそれぞれ行動も全く違った特性を持つこととなる。例えばある人が帽子を購入しに商業施設に来店したとしよう ( 図 1.17)。帽子を購入すると決めたその人は帽子を売る店舗まで直行することとなる。「目的地がある状態」でその店舗へ向かい、購入し目的を果たし、欲求が満たされたあとはぶらぶらと施設内を回る「目的地がない状態」へと遷移することとなる。

目的地がある状態目的を果たす目的地は特になくぶらぶらと歩くふらっと立ち寄る

図 1.17　買い物行動の例

- 0 2 7 -

01　序論

このように考えると、買い物行動には常に状態の遷移があり、その状態に応じた行動が現れることとなっていると捉える事が出来る。この二つの状態をオートマトンのモデルとして捉えると図 1.18 のようになる。そしてこ

のように二つの状態で見る事で、現代の買い物行動を捉える事ができ、それぞれの特性に応じた建築空間のあり方が見える。目的地がある状態に対しては効率性を重視し、なるべく目的のものに早く到達する事が求められるが、一方で、目的地がない状態では体験性を重視し、買い回る行動を求める必要がある。これまで長く滞在する事という一義的な意味だけで回遊性を捉えて評価していたが、この状態から考える事で、新しい知見を得ようとするものであり、それにより、計画時の検討の指針を得ようとするものである。

目的地がある状態目的地がない状態

例買いたいものがある見たいものがある休みたい帰ろうあれを買い忘れた、買いに行こうISETAN地下の通過歩行など明確な目的地、願望がある状態

例あ、この店見てみよう何か買いたいけどどこかなぁ時間があるしぶらぶらしてみよう自由に散策する夕飯のおかずはどうしようISETAN地下のwindowshoppingなど目的地が明確でない

・全目的地到着

・目的地到着・一定店舗立ち寄り

・一定店舗数立ち寄る・疲労する（総歩行距離）

通過歩行最短経路を選択

そぞろ歩き（商品を見つつ）店舗間距離に依存した立ち寄り歩行

図 1.18　買い物時の状態遷移のオートマトンモデル

- 0 2 8 -

01　序論

1.3 用語の定義

目的地がある状態設定された次の目的地に向かっていく行動をする状態。周囲の店舗や商品に関心をあま

り向けず、行動も商品への興味や周辺店舗に影響を受ける可能性が低い状態のこと。買いたいものや見たいものが明確にあったり、休みたいなどといった明確な目的地や願望がある状態。

目的地がない状態特定目的商品を探しているのではなく、ウィンドーショッピングのような状態。歩きな

がら周囲の店舗や商品へ意識を向け、行動が商品への興味や店舗などに影響を受ける可能性が高い状態のこと。時間があるのでぶらぶらみたり、自由に散策したりして、目的地が明確でない状態。

退店状態全ての用事を終え、帰宅する時に現れる状態のこと。目的地がある状態の中の一つで、

その目的地が出入り口であるという状態。

目的地がある行動目的地がある状態の時に現れる行動。

目的地がない行動目的地がない状態の時に現れる行動。

退店行動退店状態の時に現れる行動。

立ち寄り店舗購入の有無は関係なく、その店舗に興味を示し、入店した店舗を指す。

0 2　研究方法

- 0 3 0 -

02　研究方法

2.1 研究の流れ

研究の流れを図 2.1 に示す。

本研究は買い物客の行動特性を把握するために買い物行動追跡調査より始められた。この調査により実際の店舗での買い物行動の実態を把握した。

次に追跡調査により得られたデータより、買い物時の状態の変化の様子、立ち寄り店舗数、行動軌跡、滞在時間など買い物行動の特性をみる基礎的な分析を行った。

基礎分析で得られた買い物行動特性を基にモデル作成を行った。作成したモデルからアルゴリズムを構築し、買い物行動のシミュレーションモデルを作成した。そのモデルの整合性を確かめるため、実空間での実測調査との比較による検証を行った。その後ケーススタディを行い、商業施設における行動と状態、空間の関係を探った。

買い物行動追跡調査

買い物行動の実態を把握都内 3つの商業施設にて調査

買い物行動特性の把握　

状態変化の様子、立ち寄り店舗数、行動軌跡、滞在時間などの分析

モデルの作成・アルゴリズムの構築基礎分析より状態別の行動特性を設定し、アルゴリズムを構築。

ケーススタディ

4 つのタイプの空間でのケーススタディ。買い物客の状態、行動から空間の検討

シミュレーションモデルの検証

シミュレーションモデルを作成。可視化し、精度の検証。

図 2.1 　研究の流れ

- 0 3 1 -

02　研究方法

2.2 調査方法

買い物行動追跡調査

買い物行動の実態を把握するための調査を行った。

調査方法は追跡調査とした。追跡調査は調査員の数によりデータ数が限られてしまうという欠点がある。しかし、特に買い物のように入店から退店までの長期的でかつ、移動を必要とするようなデータであり、広範囲に渡るものに対しては知りたいデータを無駄なく知る事ができ、非常に有効である。

入口に立ち、追跡対象者を無作為抽出するために、最初に入店した買い物客から数えて3 人目の買い物客を入店から退店まで追跡する。

調査日時第 1 回調査建築計画 C の課題として出題　出題日　2007 年 6 月 22 日　　　　　　提出日　2007 年 7 月 6 日　　　調査日時：2007 年 6 月 22 日～ 2007 年 7 月 6 日の期間の平日と土日祝日　調査人数：123 人　調査場所：3 カ所　　日本橋高島屋店舗面積　50499m2

　　　　　　　　　　　銀座松屋　店舗面積　32182m2

　　　　　　　　　　　新宿高島屋店舗面積　53960m2

第 2 回調査　調査日時：2007 年 10 月 4 日～ 2007 年 10 月 15 日の期間の平日と土日祝日　調査人数：59 人　調査場所：1 カ所　　日本橋高島屋店舗面積　50499m2

調査項目追跡対象者の情報　1. 人数　　2.（グループであれば）グループの特性　3. 性別　4. 年齢行動　5. 百貨店に入った時刻　出て行った時刻　6. 利用したフロア階数と、それぞれのフロアに入った時刻　出た時刻　7. 入店した店舗の入店時刻　退店時刻　8. 通路を歩いている時の状態　9. 歩行軌跡　

- 0 3 2 -

02　研究方法

状態についてここで、調査時において目的地がある状態と目的地がない状態をそれぞれ、A、B と表

記することとする。また、先に定義したように目的地がある状態のうち向かう先が出口のものは、退店状態であり、C と表記するものとする。立ち寄った店舗と店舗の間（通路を歩いている時）の状態を、次に述べる判断方法を基

準にし観察し、ABC の 2 状態に分類する。

また、これらの状態の判断は追跡時の対象者の行動からするものとし、基準は次のように定めることとする。

A：周りの店舗・商品に目をやらずに、前を見て、次の店舗へ向かう。　　　スタスタ、通過歩行、直行的な歩行B：周りの店舗・商品に目をやったり、時には立ち止まったりする。　　　キョロキョロ、ブラブラ、ウィンドウショッピング、そぞろ歩き

- 0 3 3 -

02　研究方法

追跡調査記入表調査において利用した追跡調査記入表は図 2.2 の通りである。

百貨店に入った時刻　　　　出た時刻

利用したフロアを順番に記入

フロアに入った時刻、出た時刻

!"#$%&'()*+ ,-./'01 12 34

5*67*68*69*6:*6

!;<= > = ?=

!;<@A ;<BC@D ;<EF@D

!"#;<GH ! I JKLMN@DOPQR/

S MN@D T@D UV W.XY!

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S)

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]M'^_

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入店した店舗の入店時刻、退店時刻　　　　　　　購入の有無　　　

通路における行動A：直行行動B：回遊行動

図 2.2 　追跡調査記入表

- 0 3 4 -

02　研究方法

歩行経路マップ追跡時の歩行経路の記述シートと記入例は図 2.3 の通りである。

Excelの記入フォームの店番号（1～10）を、フロアマップ上に対応させて記入してください

■記入例■

1

2

3

4 ExcelExcelの記入フォームの店番号（1～～10）を、フロアマップ上に対応させて記入しに対応させて記入してください

■記入例■■記入例■

1

2

3

4

図 2.3 　歩行経路マップ

0 3　買い物行動の分析

- 0 3 6 -

03　買い物行動の分析

3.1 調査対象者基礎データ

ここでは買い物行動追跡調査により得られた買い物行動の基本的な特性を把握し、モデル化につなげる。ターゲットセグメンテーション的ではないシチュエーション、状態を考慮したモデルを

作成するに際して調査データの属性的な偏りはなるべくないことが望ましく、そのことを把握しておく必要がある。そのため、ここではまず調査対象者の属性などの基礎的なデータの分布をみる。

男女構成比男女構成比は男性 40.11%、女性 59.89％であった。

年代分布年代分布は次の通りである。　ただし、追跡対象者の年代については、追跡者の推定に依る。

4%

23%

23%15%

20%

11%4%

10代

20代

30代

40代

50代

60代

70代

図 3.1 　男女構成比

図 3.2　年代分布

男性

女性109 人59.89%

73 人40.11%

- 0 3 7 -


単独・グループ構成比とグループの内訳買い物時に単独であったかグループであったかの構成比は図 3.3 の通りである。また、

グループで買い物をしていたものの、その属性の内訳は図 3.4 の通りである。およそ半数がグループであった。　またグループ人数は、2 人ないし 3 人であった。

調査時刻と調査人数調査時刻とその時刻における調査人数は図 3.5 の通りである。

以上追跡調査の属性などの基礎的データを見た来てたが、総じて大きく何か特定の属性に偏ったようなデータではなく、広い多様に分布したデータを得る事が出来た。次から行動特性を見ていく。

45.5%

55.5%

グループ

単独

18%

6%

18%

6%

40%

12%

カップル

家族

親子

同僚

夫婦

友人

!

"

#!

#"

$!

$"

%!

%"

##&!! #$&!! #%&!! #'&!! #"&!! #(&!! #)&!! #*&!! #+&!! $!&!!

人数（人）

時刻

図 3.3　グループ・単独構成比図 3.4　グループの内訳

図 3.5　調査時刻と調査人数の分布

- 0 3 8 -


3.2 状態遷移

買い物客の買い物時の行動は 1.3 で定義した、目的地がある状態と目的地がない状態の大きく二つの状態として考える。目的地がある状態と目的地がない状態それぞれの状態がどのように出現し、どのように

変化するかを把握するために、立ち寄り店舗ごとに追跡対象者の状態記録した。そして、今立ち寄った店舗の状態から次の店舗に向かう時の状態の遷移回数を分析した。状態遷移の算出方法は図 3.6 の通りである。

図 3.6　状態遷移確率の算出方法

＊集計

遷移回数

遷移確率

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

No.

2F

2F

2F

3F

3F

3F

3F

1F

1F

1F

1F

フロア

13:16

13:26

13:41

13:53

14:10

14:24

14:33

14:48

15:11

15:32

15:51

入り

13:25

13:40

13:50

14:09

14:23

14:32

14:40

15:10

15:31

15:50

16:02

出る

B

B

B

A

A

B

B

A

A

A

C

状態

A: 目的地ある状態B: 目的地ない状態C: 退店状態

＊）本モデルではAと Bのみの遷移モデルを作成するためAからCBからCの二つについては算入しなかった。

Bから B

遷移

Bから B

Bから B

Bから B…3回

Bから A

Bから A…2回

Bから A

Aから A

Aから A…3回

Aから A

Aから A

AからC

AからC…1回

BからC…0回

Aから B

Aから B…1回

from to A(目的地ある状態) B(目的地ない状態)

A(目的地ある状態) 3回 1回

B(目的地ない状態) 2回 3回

from to A(目的地ある状態) B(目的地ない状態)

A(目的地ある状態) 3/4 1/4

B(目的地ない状態) 2/5 3/5

- 0 3 9 -


目的がある状態からの遷移が397回、目的地がない状態からの遷移が363回観測された。これをもとに状態の遷移について状態遷移確率を求めたところ、表 3.1 のようになった。これをオートマトンモデルとして記述したものを図 3.7 に示す。

同じ状態の出現がしやすい傾向にあった。目的をまとまって済ませてから、施設内を目的をとくに持たずに散策する行動や、逆に

施設内をある程度散策してから、その中で目的を決定し、目的的に行動することが多く見られたと考えられる。また、まとまって同じ状態が出現しやすい事から効率的に買い回っていることも考えられる。目的地のない状態から目的地のない状態への遷移が特に多く見られ、一度目的地がない

行動になるとその状態のままに店舗を点々としていきやすいということが分かった。この事は体験性を楽しむ行動につながる。また、逆に目的地がない状態から目的地がある状態への遷移は少なく、このことからぶらぶらとしているような時から急に目的を思い出すような行動はあまり見られないことが分かった。

from to 目的地ある状態目的地ない状態

目的地ある状態 0.620（246/397） 0.380（151/397）

目的地ない状態 0.253（92/363） 0.747（271/363）

表 3.1　状態遷移確率表

図 3.7　状態遷移オートマトンモデル


0.6200.253

0.380

0.747

- 0 4 0 -


3.3 入店時状態

　次に買い物客の入店時の状態を分析した ( 図 3.8)。入店時に目的地がある状態であるのは 78.2％、目的地がない状態であるのが 21.8％で

あった。入店時には目的地をもっており、入店してすぐは周囲にあまり注意を向けずにどこかに直行して向かいやすい傾向がある事が分かった。

このことはパコアンダーヒルが述べているランディングゾーン1)ということにつながる。ランディングゾーンとは入店してから様々な売り場までのゾーンを指し、外から入店し

てきた買い物客がなじむための準備や調整をするゾーンのことである。このゾーンではほとんどの買い物客が商品やサインを素通りしてしまう。こうした行動から、このゾーンには売り場などは特に設けない事が有効であり、また、

目的地に向かうものが多い事からエレベーターやエスカレーターなどの異なったフロアの目的地に向かうための移動手段が用意されると効率的に到達する事が出来ると考えられる。

1)　博報堂パコアンダーヒル研究会　小野寺健司・今野雄策編 :『ついこの店で買ってしまう理由』, 日本経済新聞出版社 ,2007,7

78.21%

21.79%

入店時目的地がある状態

入店時目的地がない状態

図 3.8　入店時の状態

- 0 4 1 -


3.4 入店時状態と立ち寄り店舗数

3.3 での買い物客の入店時の状態と立ち寄り店舗数の関係を分析した。図 3.9、表 3.2 に示す。平均立ち寄り店舗数は入店時の状態が目的地がある状態のものは 4.81 で目的地がない状

態のものは 6.77 であった。また、有意差があるか検討 ( 有意水準 5％ ) を行ったところ、立ち寄り店舗数において有意差が見られた ( 表 3.3)。

入店時状態平均立ち寄り店舗数目的地がある 4.81店(標準偏差:2.97)目的地がない 6.77店(標準偏差:4.21)

＊

図 3.9　入店時の状態別立ち寄り店舗数の分布

表 3.2　入店時の状態別平均立ち寄り店舗数

表 3.3　入店時の状態別立ち寄り店舗数の差の検定

0

5

10

15

20

25

立ち寄り店舗数


入店時目的地がある

入店時目的地がない

21 43 65 87 109 1211 1413 1615 17

z-検定: ２標本による平均の検定

平均

入店時目的地あり入店時目的地なし

4.807142857 6.769230769

既知の分散 8.847430627 17.7611336

観測数 140 39

仮説平均との差異 0

z -2.724571315

P(Z<=z) 片側 0.003219251

z 境界値片側 1.644853627

P(Z<=z) 両側 0.006438502

z 境界値両側 1.959963985

＊：α =0.05 で有意差が見られた

- 0 4 2 -


3.3 の結果と合わせると、入店時には目的地を持って来店する買い物客が多く、入店時に目的地がない状態のものは立ち寄り店舗数が多いということが分かった。初めから目的をもって来店しているものの多くは、その立ち寄り店舗数は少ない。これ

は目的がはっきりしているものは目的のみを果たして退店する、もしくは例え目的地がない状態に遷移したとしてもその後にはあまり立ち寄らないという行動をしていると考えられる。一方入店時に目的を持たないものは店舗内を回遊しながら、店舗に立ち寄り、その中で

時には目的を思いついたり、発見したりして店舗に立ち寄るなどの行動を行っているため立ち寄り店舗数が多いのだと考えられる。

- 0 4 3 -


3.5 入店時状態と滞在時間

また、入店時の状態と滞在時間についても分析を行った。図 3.10、表 3.4 に示す。入店時に目的地がない状態のものは平均 68.7 分であり、目的地のある状態のものは平均 54.0分となっており、入店に目的地がないものの方が長い。また、有意差があるか検討 ( 有意水準 5％ ) を行ったところ、滞在時間において有意差が見られた ( 表 3.5)。立ち寄り店舗数と同様に滞在時間にも入店時の状態が目的地がない状態のものが長いと

いうことが分かった。

入店時目的地がある

入店時目的地がない

20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000

5

10

15

20

滞在時間 ( 分 )

入店時状態目的地がある目的地がない

＊

平均滞在時間54.0分(標準偏差:41.5)68.7分(標準偏差:49.1)

入店時目的地あり入店時目的地なし


平均 54.03571429 68.71794872既知の分散 1725.387205 2412.418354観測数 140 39仮説平均との差異 0z -1.704690702P(Z<=z) 片側 0.044126062z 境界値片側 1.644853627P(Z<=z) 両側 0.088252125z 境界値両側 1.959963985

図 3.10　入店時の状態別滞在時間の分布

表 3.4　入店時の状態別滞在時間の平均

表 3.5　入店時の状態別滞在時間の差の検定


- 0 4 4 -


3.6 状態別立ち寄り店舗間距離

　歩行経路において歩行時の状態、立ち寄った店舗と店舗の間の距離を求め、その時の状態との関係を分析した。立ち寄り店舗間距離の求め方を図 3.11 に示す。なおこのデータに関してはフロアマップより読み取る事の出来た同一フロアでの移動における買い物においてのみ分析を行った。その結果各状態と距離の関係は表 3.6 の通りになった。また、相対的なばらつきを見る

ために変動係数を求めた。有意差の検定を行ったところ、有意水準 5％で立ち寄り店舗間距離に有意差が見られた ( 表 3.7)。

d1d2

d3

d4

立ち寄った店舗をA,B とすると立ち寄り店舗間距離は次式にて表される。DAB＝Σdn

A

B

図 3.11　立ち寄り店舗間距離の求め方

表 3.6　状態別立ち寄り店舗間距離の平均と変動係数

表 3.7　立ち寄り店舗間距離の差の検定



平均 53.102535 36.18982813

既知の分散 1024.131696 205.9721469

観測数 20 32

仮説平均との差異 0

z 2.227609322

P(Z<=z) 片側 0.012953289

z 境界値片側 1.644853627

P(Z<=z) 両側 0.025906579

z 境界値両側 1.959963985

　平均店舗間距離変動係数

目的地がある状態 53.10m (標準偏差:31.19) 0.59

目的地がない状態 36.19m (標準偏差:14.13) 0.39＊


- 0 4 5 -


目的地がある状態時の方が立ち寄り店舗間距離が長く、また、変動係数の値からばらつきが大きいことが分かった。目的の買い物を果たすためには距離とは関係なく店舗と店舗を移動するためであると考えられる。一方目的地がない状態の時には、立ち寄る店舗選択の理由に距離という要素がより関係しており、近くの店舗に立ち寄りやすい事が考えられる。

- 0 4 6 -


3.7 状態別フロア移動回数

　買い物客が各状態の時においてフロア移動を行う回数をみた。分析は各状態が現れた対象者についてのみ行った。結果は図 3.12、表 3.8 の通りである。目的地がある状態でのフロア移動を行う回数が、平均1.49回であり、目的地がない状態では平均0.92回であった。有意差の検定を行ったところ、有意水準 5％での有意差が見られた ( 表 3.9)。

目的地がある状態

目的地がない状態

0

10

20

30

40

50

0 1 2 3 4 5 6 7フロア移動回数


　平均フロア移動回数目的地がある状態 1.49回 (標準偏差:1.23)目的地がない状態 0.92回 (標準偏差:1.19)

＊



平均 1.485875706 0.920863309既知の分散 1.5173903 1.4067355観測数 177 139仮説平均との差異 0z 4.132528433P(Z<=z) 片側 1.79397E-05z 境界値片側 1.644853627P(Z<=z) 両側 3.58794E-05z 境界値両側 1.959963985


図 3.12　状態別フロア移動回数

表 3.8　状態別平均フロア移動回数

表 3.9　フロア移動回数の差の検定

- 0 4 7 -


目的地がある状態の時はフロア移動を行いやすいのに対し、多くの場合に他のフロアを選択し、同一フロア内での買い回り行動は 17.5％であった。また、42.9％が一度のフロア移動を行っていた。このことから目的地がある状態の時には目的を果たすために積極的にフロア移動を行う傾向が強い事がわかった。一方目的地がない状態では 44.6％という約半数が同一フロアにある店舗に立ち寄り、同一フロア内での買い回りを行いやすい事が分かった。近くのものを見て興味があると立ち寄るような行動が多いためだと考えられる。

- 0 4 8 -


3.8 状態別移動フロア数　

　次に各状態時においてフロア移動を行った時の移動フロア数をみた。結果は図 3.13、表 3.10 の通りである。目的地がある状態での移動フロア数は平均 3.37 フロアであり、目的地がない状態では平均 1.99 フロアであった。また、状態別に有意差があるか検定を行ったところ有意水準 5％での有意差が見られた（表 3.11）。

0

20

40

60

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14移動フロア数(階)

パーセンテージ(％) 目的地がある状態


　平均移動フロア数目的地がある状態 3.37階 (標準偏差:2.48)目的地がない状態 1.99階 (標準偏差:1.69)

＊



平均 3.372623574 1.9921875既知の分散 6.15833164 2.13379675観測数 263 128仮説平均との差異 0z 6.894772748P(Z<=z) 片側 2.69751E-12z 境界値片側 1.644853627P(Z<=z) 両側 5.39502E-12z 境界値両側 1.959963985


図 3.13　状態別移動フロア数

表 3.10　状態別平均移動フロア数

表 3.11　移動フロア数の差の検定

- 0 4 9 -


目的地がある状態の時には多くのフロア数を移動しながら買い回り、目的地がない状態においては 57.0％が 1 フロアのみの移動であり、隣のフロアを非常に選択しやすい特性がある事が分かった。3.7 と合わせて考えると目的地がある状態の時には約 82.5％がフロア移動を行い、フロ

ア移動する際には移動するフロア数も大きい。これは目的が同一フロアにある時以外は特に他に興味を持たずに目的地に向かい、最短での買い回るという行動特性が見られるためだと考えられる。一方目的地がない状態の時には約 44.6％が同一フロアの店舗に立ち寄り、もしフロア移

動をしても上下の 1 フロアが多い。これは目的地がない状態の時には回りに影響を受け、大きな移動をするという行動が見られず空間の流れに沿って買い回るという行動特性が見られるためだと考えられる。

- 0 5 0 -


3.9 買い物行動追跡調査のまとめ

　目的地がある状態と目的地がない状態の二つで行動特性について以上のような分析を行った結果それぞれに差が見られ、これらの状態別の行動特性を把握することが出来た。つまり、二つの状態に関してモデル化を行う事の妥当性を示す事が出来た。　立ち寄る店舗に関しては、目的地がある状態の時は店舗間距離に依存せずに目的店舗

へ向かうが、目的地がない状態の時は近い店舗に立ち寄りやすい特性がみられる。立ち寄り店舗数に関しては入店時に目的地がある状態の時は目的的な買い物が多く見られた。また初期状態が非常に大きな影響を与えるということが分かった。入店時状態の割合は目的地がある状態の方が大幅に高く、立ち寄り店舗数は初期状態が目的地がない状態の方が、初期状態が目的地がある状態よりも多く、また滞在時間も長い。目的地がない状態の時は同一フロア移動しやすく、フロア移動をしても 1 フロア分の移動が多い。

総じて目的地がある状態の時には大きな移動を行う行動特性が見られたが、買い物客ごとにその目的が異なるため、それぞれ効率を求め、最短的に買い回っており、周りの環境に影響を受けるような定まった傾向というものは見られにくいということが分かった。それに対して目的地がない状態の時には立ち寄り店舗間距離やフロア移動などの特性にも見られる様にあまり大きな移動をせず、移動時に距離やフロア数に影響を受けるような行動特性が見られた。

これらの分析を通して得た知見をふまえ次のモデル化の検討を行う。

0 4　モデル化

- 0 5 2 -

04　モデル化

4.1 状態別行動のモデル化

前章の分析から得た知見をもとにモデル化を行う。これまで述べてきたように日常的な買い物行動は複雑であるが、目的地がある状態と目的地がない状態の大きな二つの状態と捉えることでその糸口が見える。

ここでそれぞれの状態に対して行動を整理し、以下の通りに要素を抽出し買い物行動を抽象化する。

a. 買い物客は店舗に立ち寄る毎に目的地がある状態と目的地がない状態を遷移する。その遷移確率は 3.2 で導いたオートマトンモデルに従う。

b. 入店時の状態は 3.3 での確率分布に従う。

c. 立ち寄り店舗数は入店時の状態により定まり、3.4 で結果の平均値、標準偏差に従う。

d. 目的地がある状態時には各自が目指す目的地を設定し、そこへは最短経路で向かう。

e. 目的地がない状態時には 3.6 での立ち寄り店舗間距離を閾値として扱い、その範囲内の店舗に立ち寄る。

f. 目的地がない状態時のフロア移動は 3.7 の割合で行い、3.8 の結果より 1 フロアのみの移動とした。g. 設定した立ち寄り店舗数を全て満たした後は退店状態に遷移し目的地を出口に設定し、退店する。

- 0 5 3 -

04　モデル化

4.2 採用モデルの検討4.2.1 人間のモデル

　シミュレーションモデルを作成するにあたり、1.2.5 でも述べたように様々な人間のモデルと空間のモデルがあるが、その中から適したものを選択する必要がある。人間のモデルに関しては、前節のような行動モデルを扱う上では群衆型としてしまうと

それぞれの買い物客の違いをうまく表現する事が出来ない。多人数がそれぞれ異なった動きを示し、さらに意思決定を行い、状態遷移を行う本論で示したい日常的な買い物行動を扱う際には個別に動く必要がある。本モデルではそうしたことの表現により適しており、離散的な処理を扱い、個人個人のデータを扱う事が出来る個人型モデルを採用する事とする。

- 0 5 4 -

04　モデル化

4.2.2 空間のモデル

一方空間のモデルであるが、人間のモデルにおいて個人型を採用した際にはほとんどのケースにおいて座標型やメッシュ型が用いられてきた。それは個人型への詳細な行動モデルや人体スケールなど組み込む事に対し、通路幅であったり、人の制御であったり、空間のより細部の検討などが行われてきたためである。しかし本論で扱いたいところは企画や計画の初期段階のまだ、細部のデザインが確定し

ていないような状況で計画案がいくつかある上での案の比較検討や評価にも応用できるようなモデルであり、細部のデザイン検討などとは目的を異としており、座標型やメッシュ型ではその検討に対して適切ではない。また、対象空間を大規模商業施設としている以上コンピューターの処理能力の制約も考慮する必要がある。さらに、大規模商業施設の日常的な買い物行動を扱う際には、ある店舗のみであったり、

あるフロアのみであったりするような個別個別の空間として考えるのではなく、商業施設全体構成での評価というものが必要となっており、本モデルにおいてはそうしたことの検討に対して非常に卓越しているネットワーク型を採用する事とする。ネットワーク型モデルを採用する上で、ノードを定める必要があるが、本モデルでは店

舗、垂直動線をまずはノードとして扱い、その後必要な通路部分に対し、ノードを設けつながりをリンクで繋げていていく事とした。リンクで繋げるルールとして、平面的に直接通行できる場合は繋げるが、壁や吹き抜け

などがある場合には繋げないこととした。垂直動線についてはその上下階の繋がっているノードをリンクで繋げた。エスカレーターの用に向きが定まっている場合はその向きも考慮する。つまり、実際に行動が出来るところのみをリンクで繋げたものである ( 図 4.1)。

000

002

006

004 033

007

044

030032

031

005028

003

029

027

043

042022

023

026

008

016

041018

019

020

036

039 011021

010

009

001

034

025

024

037

013

015

038

014

040

017

012

035

047

045

051

049 078

052076077

050

048

046

075

074

069

070

073

053

063

084065

066

067

059

061 056068

055

054

058

079

072

071

081

060

062

082

083

064

057

080

068

071

069070

067

072

図 4.1　空間モデルの考え方

- 0 5 5 -

04　モデル化

4.2.3 状態のモデル

人間のモデル、空間のモデルに加え、本モデルにおいては目的地がある状態と目的地がない状態といったような状態を扱いたいので状態のモデルを考慮する必要がある。この状態のモデルにはオートマトンモデルを採用する。本モデルの状態は 3.2 での結果に従う。この状態を考慮する際には 1.2.5 でも述べたよう

に、入力という概念が必要である。本論の扱うような日常的な買い物行動では、状態遷移の入力として考えられるのが、買い物客自らの内的な欲求の変化である。買い物時の内的な欲求の変化、つまり達成条件として挙げられるのは例えば、何か買いたいものがある・何か見たいものがあるなどといったような欲求が、欲しいものを手にしたり見たりする事で満足することであったりする。また、逆に何も欲しいものがないような時に、ふと思い出して買いたいという欲求に変化したりする事である。その欲求が変化する原因は商業施設内には様々存在する。例えば、店舗、POP などの

広告、音楽、香り、他人の買い物…などである。詳細を取り上げればいくらでも存在するが、本モデルにおいてこれらを抽象化して扱う

際に単純に外部からの判断が最も明快で、その内的欲求が最も変化しうると考えられる各店舗の立ち寄りという達成条件であり、この店舗に立ち寄るということをもって、入力とし、状態遷移を行うオートマトンモデルとする。

- 0 5 6 -

04　モデル化

4.3 アルゴリズムの構築4.3.1 買い物行動全般

以上を踏まえ、シミュレーションにつなげるためにアルゴリズムを構築する。これまで述べてきたような買い物行動モデルを記述するにあたり、入店から退店までの

流れの本モデルの概念図を図 4.1 に示す。これらの流れに加え、次項から示す各状態に応じた行動アルゴリズムを組み込み、買い物行動モデルの作成を行う。

図 4.2　本モデルの概念図

入店

退店

経路選択平面移動垂直移動

店舗 1

店舗 2 店舗 3

店舗ｎ

目的地設定→経路選択→目指す→到着→状態変化→目的地設定→…を立ち寄り店舗数のある限り繰り返す。

入店時の状態や立ち寄り店舗数が決定。

全ての立ち寄り店舗数を巡ったら帰宅。

- 0 5 7 -

04　モデル化

4.3.2 目的地がある行動

目的地がある行動のアルゴリズムは以下の通りである ( 図 4.3)。

図 4.3　目的地がある行動のアルゴリズム

waypoint

ある？waypoint到着？

目的地を決める

処理

yes

no

そのwaypointは目

的地？

yes

そのwaypointは垂

直動線？

フロアを移動

waypoint

決める処理

waypoint

決める処理

目指す

yes

no

no

yes

no

目的地がある

状態

最も近いnodeを見つける

目指す

その点から目的地まで

の最短ルートを取得

waypoint

決める処理

入店

入店時状態の設定

入口の設定

入店時状態に合わせたラ

イフ設定

状態チェック

初期設定処理

状態チェックへ




ライフ－1

ライフ0？ no

yes

退店状態へ

目的地がある状態へ

目的地がない状態へ

状態遷移モデル

waypoint初期化

初期値設定処理は 3.3、3.4 での結果を用い、その値を定める。目的地を決める処理は乱数を用

い、node の中から店舗情報を持つものを選択する用に定める。状態遷移モデルは 3.2 でのオー

トマトンモデルに従う。

- 0 5 8 -

04　モデル化

4.3.3 目的地がない行動

目的地がない行動のアルゴリズムは以下の通りである ( 図 4.4)。

図 4.4　目的地がない行動のアルゴリズム

初期設定処理

入店

入店時状態の設定

入口の設定

入店時状態に合わせたラ

イフ設定

状態チェック

目的地がない

状態

waypoint

決める処理

waypoint到着？

そのwaypointは目

的地？

yes

waypoint初期化


直動線？

フロアを移動

waypoint

決める処理

目指す

yes

no

no

yes

no

waypoint

ある？

閾値内に

店舗はある？

yes

閾値内の店を目的地設定　

最も近い垂直動線を決定

no退店状態へ

waypoint

決める処理

目的地と

同じフロア？

yes

no


no

yes　

閾値内に店舗

はある？の処理へ




ライフ0？no

yes

退店状態へ

目的地がある状態へ

目的地がない状態へ

状態遷移モデル

no

ライフ－1

初期値設定処理は 3.3、3.4 での結果を用い、その値を定める。閾値内の店舗はある？の処理に

おいて、その閾値は 3.6 での立ち寄り店舗間距離を用いる。同じフロア？の処理では 3.7 の

結果より、移動する割合を定めた。また、移動数は 3.8 より 1 とした。状態遷移モデルは 3.2 でのオー

トマトンモデルに従う。

- 0 5 9 -

04　モデル化

4.3.4 退店行動

退店行動のアルゴリズムは以下の通りである ( 図 4.5。

図 4.5　退店行動のアルゴリズム

退店状態

waypointある？ waypoint到着

出口を決める

処理

yes

no

waypoint

決める処理

出口と同フロア？最も近い垂直動線を決定no

そのwaypointは出

口？

yes


直動線？

フロアを移動

waypoint決める

処理　

目指す

yes

yes

no

no

yes

no

自分を消す。

退店

状態チェック


waypoint

決める処理



出口と同じ

フロア？の処理へ

- 0 6 0 -

04　モデル化

4.3.5 アルゴリズムについて

前項まで 3 つの行動に対してそれぞれのアルゴリズムを示した。4.3.2 と 4.3.3 での初期設定処理においては 3.3 で導いた、入店時状態の割合を用いた。

また、ここでのライフとは立ち寄り店舗数を示しており、その値は入店時の状態に合わせ、3.4 で述べた、分布に従い与える。また、最短ルートの算出に関しては、ダイクストラ法 1) を用いた。ダイクストラ法とはネットワーク上の全ての最短経路を解析するアルゴリズムである。ネットワーク上に n 個の node を定めたとすると全ての node から node までの最短経路は n(n-1) 通り存在する事となる。それら全ての組み合わせにおける始点と終点の経路を求める事が出来る。このダイクストラ法は計算手順として非常にコンピューターの能力を必要とするため、あらかじめ最短経路の計算を行ってからその値を取得する形で最短経路での買い物を果たす事とした。waypoint とは、目的地とは別の通過点であり、ダイクストラ法により求めた最短ルー

トでの経路を取得し格納したものである。4.3.2 での目的地を決める処理は乱数を用い、4.3.3 での閾値の設定は 3.6 での立ち寄る店

舗間距離の分布に従う。

1)　日本建築学会編 :『建築・都市計画のためのモデル分析の手法』, 井上書院 ,1992.7　に詳しい。鉄道の路線検索などに用いられているアルゴリズムである。

0 5　シミュレーション

- 0 6 2 -

05　シミュレーション

5.1 シミュレーション概要

これまでの成果をを用いてシミュレーションを行う。シミュレーション環境にはマルチエージェントシステムによるシミュレーションを行う

事が可能な構造計画研究所による「artisoc academic 2.0」1）を用いた。マルチエージェントシステムとはこれまでの流動的なモデルであるシステムダイナミク

スのようなトップダウン方式で機能を管理し、結果を吸い上げ、その結果の総和をシミュレーション結果として出力する線形的なものとは異なり、それぞれのエージェントと呼ばれる主体性をもち自律的に行動するものがそれぞれの相互関係を持ってボトムアップ方式で全体に反映するシステムの事をいう。 artisoc academic 2.0 では描画機能も充実し、ネットワーク空間を作り出すことも可能であり、本モデルに適していると考え採用した。

本モデルでは空間のエージェントである node と人間のエージェントである customerをそれぞれ定めた。node は位置情報を持っており、定位なものとした。そして、その特性として、店舗の

特性と垂直動線の特性と通路の特性を与えた。

1)　詳しくは構造計画研究所HP(http://mas.kke.co.jp/index.php) を参照されたい。

図 5.1　シミュレーション画面

赤が買い物行動をしている customer で緑が帰宅中の customer で青がnode を示している。

- 0 6 3 -


また、customer は、node 間を動くものとした。customer エージェントには 4.3 で述べたアルゴリズムを与えるが、ここで artisoc academic 2.0 に搭載する際に必要なcustomer の歩行速度についての検討を行う。歩行速度の一覧を表 5.1 に示した。以下の表より、本モデルにおいては歩行速度は 1m/s を扱う事とする。

1)　高柳英明 : 群衆力学に基づく歩行行動モデル , 早稲田大学理工学部研究科建築学専攻博士論文 ,2008年度　より

表 5.1　歩行速度一覧 1）

ランク項目出展歩行速度(ｍ/分) 歩行速度(ｍ/s)

早足の歩行速度建築資料集成 150 2.50

自由歩行速度の上限歩行者の空間 140 2.33

早い歩行速度建築資料集成 120 2.00

出勤で急いでいる人サブナード：出勤時(実測) 110 1.83

青年の歩行速度 Research on Road T. 107.3 1.79

男：55歳未満 Research on Road T. 98.7 1.65

ヘンダーソン観察男子の歩行速度国際交通シンポジウム 96 1.60

出勤時OLの歩行速度歩行の科学 92 1.53

通勤時大学生の歩行速度駅からキャンパス(実測) 91.8 1.53

男：15ー40歳、平均の自然歩行速度歩行の科学 91 1.52

男：55歳以上 Research on Road T. 90.7 1.51

遅くも無く早くも無い速度サブナード：出勤時(実測) 90 1.50

ヘンダーソン観察女子の歩行速度国際交通シンポジウム 85.8 1.43

並足の歩行速度建築資料集成 84 1.40

踏み固められた土の上の歩行速度(女子学生) 歩行の科学 83 1.38

女：50歳未満の歩行速度 Research on Road T. 82.7 1.38

出勤時の歩行速度新宿西口地下道(実測) 82.6 1.38

男子歩行速度バスターミナル・鉄道駅：NY 81 1.35

男子平均歩行速度歩行者空間の研究 81 1.35

ゆったりとした速度サブナード：出勤時(実測) 80 1.33

一般通勤・通学時の歩行速度歩行の科学 80 1.33

全体の歩行速度バスターミナル・鉄道駅：NY 79.5 1.33

男女平均の歩行速度歩行者空間の研究 79.5 1.33

女：50歳以上の歩行速度 Research on Road T. 77.3 1.29

コンクリートの上の歩行速度(女子学生) 歩行の科学 77 1.28

女子の歩行速度歩行の科学 76 1.27

女子の歩行速度バスターミナル・鉄道駅：NY 76 1.27

一般の男子の歩行速度歩行の科学 75 1.25

50歳後半の自然歩行速度歩行の科学 73 1.22

退社時のOLの歩行速度歩行の科学 71 1.18

子供：6ー10歳の歩行速度 Research on Road T. 67.1 1.12

男子の60歳後半の歩行速度歩行の科学 64 1.07

ハイキング時の歩行速度歩行の科学 60 1.00

買い物かごを持った主婦の歩行速度歩行の科学 60 1.00

遅い歩行速度建築資料集成 60 1.00

70歳後半の歩行速度歩行の科学 55 0.92

ベビーカーを押しながらの歩行速度歩行の科学 55 0.92

自由歩行速度の下限歩行の科学 45 0.75

小児を連れた婦人の歩行速度 Research on Road T. 42.9 0.72

群集状態で最も流動量の多い流れの速度国際交通シンポジウム 40 0.67

80ー90

90ー100

100ー

40ー50

50ー60

60ー70

70ー80

- 0 6 4 -


5.2 検証5.2.1 検証用調査

本シミュレーションモデルを構築した後、そのモデルの精度を測るために検証を行った。検証に際して、その精度を空間のモデルとしてネットワーク型モデルを用いた場合 1）や

回遊行動特性を示したもの 2) の検証には一般的である通過人数との比較による検証を行う事とした。

検証用のデータとして東京都の複合商業施設であるアーバンドックららぽーと豊洲にて行った。非常に大規模でさらに垂直動線も複雑であるこの施設は本モデルの検証に適しており、選定した。まず、モデルにおける出入り口の設定と入店者数の初期値を定めるため、出入り口 10

カ所での買い物客の出入りをカウントした。また、それと同時に行った通過人数の調査は、施設内の任意の 22 点で行い、通路に立

ちカウントをした。詳細は図 5.2 に示す。調査は混雑の影響を避けるために平日に行い、また、時間帯は施設への到着が午前中と

夕刻にピークを迎えると言われている 3) が、より日常的で定常的なデータを得たかったため 13 時～ 14 時と 14 時～ 15 時の二回に分けて行った。調査概要は以下の通りである。

場所：アーバンドックららぽーと豊洲　( 店舗面積：62000m2)日時：2008 年 12 月 11 日 ( 木 )　13 時～ 15 時対象：調査場所の全買い物客内容：施設内出入り口 10 カ所での 5 分間の買い物客の出入り ( 初期人数把握のため )　　　施設内任意の 22 点での 5 分間の通過人数 ( 検証用比較データ )

1)　例えば　池内健 :web ネットワークが街の通行に与える影響に関する研究 , 渡辺仁史研究室卒業論文 ,2007 年度

2)　例えば　加納征子 : 駅周辺の歩行者の回遊行動特性に関する研究 , 渡辺仁史研究室修士論文 ,2000 年度

3)　日本建築学会編 : 『建築設計資料集成［人間］』, 丸善 , 2003.1.31　より

- 0 6 5 -


図 5.2　検証用データ測定箇所

１F

２F

３F

地下駐車場より



屋上駐車場より



通過人数測定箇所

出入り人数測定箇所

垂直動線

- 0 6 6 -


通過人数測定箇所１F

２F

３F

5.2.2 検証用空間の作成

また、シミュレーション用に上記空間のネットワークモデル化を行った。モデル空間を作成するにあたり、図 5.3 のように node エージェントを配置した。全 335 個の node エージェントであった。

図 5.3　検証用モデル空間

数字はそれぞれの nodeエージェントの ID を示している。

- 0 6 7 -


5.2.3 出入り口の検討

検証のシミュレーションを行うにあたり、出入り口データについて検討する。出入り口での入店退店人数の調査結果は表 5.2 の通りである。

入店平均値は 5 分間で 94.5 人であり、つまり、1 秒間に 0.315 人の割合で入店している事となる。これより、本検証モデルではこの値を用い検証を行う事とする。到着頻度の乱数として、ポワソン分布を用いた。ポワソン分布とは所与の時間間隔で発生する離散的な事象を数える特定の確率変数 N を持つ離散確率分布であり、待ち行列理論などの到着頻度で用いられる。また、入店の配分として、表 5.3 のような配分で行う事とした。

表 5.2 出入り口での入店退店人数

表 5.3 入店人数の分配割合

対応nodeのID 入店1回目入店2回目退店１回目退店2回目入店平均退店平均

1 47 58 35 33 52.5 46.5

94 4 18 2 21 11 10

103 2 3 7 7 2.5 5

106 0 6 0 4 3 3

117 13 1 17 7 7 9

138 0 0 0 2 0 0

143 1 5 6 2 3 5.5

311 7 0 5 5 3.5 2.5

332 11 0 11 0 5.5 5.5

335 4 9 9 10 6.5 9

合計 94.5 96

対応nodeのID 入店割合

1 55.56%

94 11.64%

103 2.65%

106 3.17%

117 7.41%

138 0.00%

143 3.17%

311 3.70%

332 5.82%

335 6.88%

- 0 6 8 -


また、出入り口の行動に関して、入店時と退店時には同じ出入り口を使うといういのしし口 1) という行動特性は明らかにされてきたが、ここで改めて先のデータを用い、その行動特性について検討を行う。そのため、表 5.2 での入店退店の平均値の相関関係をみた。その結果を図 5.4 と表 5.4 に示す。スピアマンの順位相関係数検定の結果、相関係数が、0.89 と非常に高かった。このこと

より、同一の入口と出口を選択している傾向が高い事が考えられる。よって本モデルにおいてもいのしし口を採用し、入店した入口から退店するという行動を取り入れる事とする。

1)　新建築学体系編集委員会編 :『環境心理 , 新建築学大系 11』, 彰国社 , 1982

スピアマン順位相関係数検定

順位の差の２乗和 18

相関係数rs 0.89090909

Ｚ値 2.67272727

Ｐ値(下側確率) 0.99623813

同順位補正相関係数 0.88991242

同順位補正Ｚ値 2.66973725

同順位補正Ｐ値(下側確率) 0.99620447

同順位の数 3

Ｚ(0.05) -1.64485362

データ数 10

相関係数rsの有意点

片側(p<0.025) 両側(P<0.05) 0.648

片側(P<0.005) 両側(P<0.01) 0.794

表 5.4 入店人数と退店人数の相関の検定

図 5.4　出入り口における入店人数と退店人数の比較

0

10

20

30

40

50

60

0 10 20 30 40 50 60

入店人数

退店人数

5分間の入店退店者数

- 0 6 9 -


5.2.4 検証

以上のようにモデル空間の設定、出入り口の設定を行いシミュレーションを行った。シミュレーションでの 1step を 1 秒として捉え、買い物客の広がりを考慮するため、シ

ミュレーション開始から 700step から 1000step までの 300step、つまり 5 分間の値での通過人数を比較した。シミュレーションは乱数の偏りによる誤差の範囲を考慮し 10 回行い、平均値を求めた。検討箇所は前述の通り 22 点で行い、実測値は二回の平均値をその点における通過人数

とした。結果を表 5.5、図 5.5 に示す。

表 5.5 実測平均値とシミュレーション平均値

対応nodeのID 実測平均値シミュレーション平均値

83 69.5 61.4

85 37.5 15.1

111 79.5 84.1

137 48 47.4

200 34.5 16.2

203 33 23.9

212 89 69.9

221 42 24.6

235 62.5 66.5

250 8.5 4.5

252 74 49.9

253 41.5 27.4

254 43 62.8

255 45 34.4

257 22 10.5

324 30.5 23.1

301 40.5 20

309 57.5 33.6

321 30.5 26

326 19 17.6

332 29.5 44.2

335 31.5 11.1

- 0 7 0 -


また、これらの相関の検定を行った。通過人数は値が箇所によって異なり、その分布の仮定が行えない事から、相関係数に関してはノンパラメトリックな指標、すなわち 2 つの変数の分布について何も仮定せずに、変数の間の関係が任意の単調関数によってどの程度忠実に表現できるかを、評価することのできるスピアマンの順位相関係数を用いた。その結果相関係数は 0.816 となり、非常に高い相関がある事が分かった。これにより、本モデルの精度を示す事が出来た。

スピアマン順位相関係数検定

順位の差の２乗和 326.5

相関係数rs 0.81564088

Ｚ値 3.73773608

Ｐ値(下側確率) 0.99990716

同順位補正相関係数 0.81558885

同順位補正Ｚ値 3.73749764

同順位補正Ｐ値(下側確率) 0.99990707

同順位の数 1

Ｚ(0.05) -1.64485362

データ数 22

相関係数rsの有意点

片側(p<0.025) 両側(P<0.05) 0.425

片側(P<0.005) 両側(P<0.01) 0.544

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90実測値平均

シミュレーション値平均

5分間通過人数

図 5.5 実測平均値とシミュレーション平均値の比較

表 5.6 実測平均値とシミュレーション平均値の相関の検定

- 0 7 1 -


5.3 ケーススタディ5.3.1 ケーススタディ概要

以上のモデルを用いてケーススタディを行った。以下のような 4 タイプの商業施設の典型的なプランについてのケーススタディである。

case1

図 5.6 case1 平面図

図 5.7 case1 ネットワーク図

10m

1F

2-6F

000002 006004

033007

044

030 032

031005028003

029027

043042

022

023

026

008

016041

018

019

020

036039

011021

010

009

001

034

025

024

037

013015

038

014

040

017

012

035

047045 051049

078052

076 077

050048046

075074

069

070

073

053

063084

065

066

067

059061

056068

055

054

058

079

072

071

081

060062

082083

064

057

080

店舗

垂直動線

出入り口1F

2-6F

- 0 7 2 -


case2



1F

2-6F

10m

000002

025024

023022

007005

044

029 030

028003

004

027

043042

006

014

020

038

011021

009

008

001

010

019

017

018

016

026

040

041

039

031

033

032

034037

013

036

015

012

035

046045

072071

070069

052050

075

047

049

074

051

061

067

081

056068

054

053

055

066

064

065

063

048

083

073

084

082

076

078

079

077

059057

060062

058

080

店舗

垂直動線

出入り口1F

2-6F

- 0 7 3 -


case3



10m

1F

2F

3F

000

040

003 004 005 007006 008 009 010 012011

039

129

047

048

073

077

072

058

071

059057 049

060

050

140

042041044 078

070

061

043

014013

046

067068069

062 063

045021064065066

038 037 035036

051 052 053

075

074

056055054

076

016 017 018 020019

001015

034 033 032 030031 029 028 027 025026 023024 022002

118

079 080 081 083082 084 085 086 088087

117

161

127

156

123

155

134

153

145

136131

144122 124

138

148

142163121

151152

137

125

139133

090089

126

149150

141 143

164098120

146147116 115 113114

119

162 160 158

157

132128 130

159

093 094 095 097096

092091

112 111 110 108109 107 106 105 103104 101102 099100

154

135

211

222204

165 166 167 169168 170 171 172 174173

203

243

209

238

207

237

216

235

227

218213

226

208

220

230

224

233234

219

221

215

176175

231

232

223 225

184206

228229202 201 199200

205

244 242 240239

214

210 212

241

179 180 181 183182

178177

198 197 196 194195 193 192 191 189190 187188 185186

236

217

店舗

垂直動線

出入り口1F

2F

3F

- 0 7 4 -


case4



10m

1F

2F

3F

000

040

003 004 005 007006 008 009 010 012011

039

129

047

048

073

077

072

058

071

059057 049

060

050

140

042041044 078

070

061

043

014013

046

067068069

062 063

045021064065066

038 037 035036

051 052 053

075

074

056055054

076

016 017 018 020019

001015

034 033 032 030031 029 028 027 025026 023024 022002

118

079 080 081 083082 084 085 086 088087

117

161

127

156

123

155

134

153

145

136131

144122 124

138

148

142163121

151152

137

125

139133

090089

126

149150

141 143

164098120

146147116 115 113114

119

162 160 158

157

132128 130

159

093 094 095 097096

092091

112 111 110 108109 107 106 105 103104 101102 099100

154

135

211

222204

165 166 167 169168 170 171 172 174173

203

243

209

238

207

237

216

235

227

218213

226

208

220

230

224

233234

219

221

215

176175

231

232

223 225

184206

228229202 201 199200

205

244247

246

248

245

242 240239

214

210 212

241

179 180 181 183182

178177

198 197 196 194195 193 192 191 189190 187188 185186

236

217

店舗

垂直動線

出入り口1F

2F

3F

- 0 7 5 -


以上の 4case である。これら概要は以下の通りとなる。

図 5.13 各 case の動線ダイヤグラム

表 5.7 各 case の概要

一般的な百貨店などにみられるビルディングタイプで大空間回遊タイプと呼ばれる。6フロアという中高層なものである。吹き抜けの両側にエスカレーターを配置している。建物中心に垂直動線があり、入口から上層階に行くためには 1Fを通過する必要がある。また、吹き抜け周りに店舗を配置し平面内を一周回るように動線計画している。

case1 と同様 6Fの中高層のビルディングタイプであるが、そのエスカレーターの位置が異なり、エントランス周りに配置している。建物側面に垂直動線があり、入口から上層階に行く時に目的のフロアまで到達しやすい。吹き抜け周りに店舗を配置し、平面内を一周回るように動線計画している。

一般的な大型ショッピングモールなどにみられるビルディングタイプで多層モールタイプと呼ばれる。3フロアと低層であるが、平面的に大きな広がりを持っている。エスカレーターは各地に点在しており、多様な動線を巡る事が可能である。店舗を通路に沿って連なるように配置し、その間を巡るように計画している。

case3 と同様 3Fの低層のビルディングタイプであり、平面計画もほぼ同様であるが、2F、3F部分において、吹き抜け部分にブリッジを設ける事でショートカットを作り出し、さらに多様な平面的な動線がうまれている。

case1 case2 case3 case4

規模建築面積　6000m2

延べ床面積　36000m2建築面積　6000m2



延べ床面積　36000m2

階数 6階 6階 3階 3階

店舗数1F:18店舗

2-6F:22店舗

1F:18店舗

2-6F:22店舗

1F:44店舗

2F:42店舗

3F:42店舗

1F:44店舗

2F:42店舗

3F:42店舗

node数 245 245 245 249

垂直動線 EV2機 ESC2機 EV2機 ESC2機1F-2F:ESC4機

2F-3F:ESC2機

1F-2F:ESC4機

2F-3F:ESC2機

入口 2カ所 2カ所 3カ所 3カ所

特徴

- 0 7 6 -


ケーススタディとして case1 と case3 の比較・case1 と case2 の比較・case3 と case4の比較の 3 パターン行った。それぞれの case の比較は、ビルディングタイプの検討、プランタイプの検討、プラン変更の検討と位置づけを行いケーススタディを行った。図 5.14の通りに整理する事が出来る。

ケーススタディのシミュレーションは 5000 人を同時に入店させて全ての買い物客の買い物が終了し退店するまでを行った。また、その初期設定として、各入店箇所からの入店割合はそれぞれ図 5.15 の通りとした。評価軸として通過人数、状態別立ち寄り店舗間歩行距離を検討した。

case1

case2

case3

case4

プランタイプの検討

建築計画時の案の

検討を想定した。

ビルディングタイプの検討

企画段階や施設評価を想

定した。プラン変更の検討

既にあるプランからの改修

や変更を想定した。

図 5.14 各ケーススタディについて

図 5.15 各 case の入店初期値

case1

case2 case4

80％対応nodeID:000










case3

- 0 7 7 -


5.3.2 ビルディングタイプの検討

case1 と case3 の比較を行った。case1 は中高層タイプ、case2 は低層タイプであるが、その比較としてそれぞれの状態別店舗間歩行距離の検討を行った。結果を表5.8、5.9、5.10、図 5.16 に示す。なお、目的地がある状態、目的地がない状態に関しては状態遷移モデルによりそれぞれの状態が出現したものについて分析を行った。

歩行距離

分析対象データ数平均値不偏分散標準偏差標準誤差

case1目的地がある状態 4617 311.22 46943.14 216.66 3.19

case1目的地がない状態 3412 216.52 28137.83 167.74 2.87

case1退店 5000 75.85 4523.21 67.25 0.95

case1合計 5000 510.99 97336.59 311.99 4.41

case3目的地がある状態 4509 372.06 63539.74 252.07 3.75

case3目的地がない状態 3428 300.66 61914.95 248.83 4.25

case3退店 5000 85.25 3645.45 60.38 0.85

case3合計 5000 626.91 149903.36 387.17 5.48

合計 35966 316.38 93561.45 305.88 1.61

変動要因偏差平方和自由度平均平方Ｆ値Ｐ値Ｆ(0.95) Ｆ(0.99)

全変動 3364937505 35965

群間変動 1276862522 7 182408931.7 3141.199633 0 2.009844876 2.639824152

誤差変動 2088074982 35958 58069.83098

表 5.8 店舗間歩行距離分散分析データ

表 5.9 分散分析表

- 0 7 8 -


case3 の方が買い物時に関して歩行距離が case1 よりも長い事が分かった。しかし、退店状態時の歩行距離には差が見られず、帰る時の歩行距離にはどちらのビルディングタイプでも変わらない事が分かった。case3 のようなビルディングタイプでは目的のものを効率的に得るには不利ではある

が、目的を持たずに体験を楽しむような状態には歩行距離が長くなり向いており、また買い物時は長く歩行するにも関わらず、退店時には差がないという事から退店時の効率は良いということが考えられる。一方で、case1 のようなビルディングタイプは目的地がある状態に対しての歩行距離が短く効率的に買い回れるという利点が考えられる。

危険率５％危険率１％

組み合わせ平均値の差棄却値棄却値

case1目的地がある状態,case3目的地がある状態 -60.84 15.29 17.79 **

case1目的地がない状態,case3目的地がない状態 -84.15 17.66 20.55 **

case1退店,case3退店 -9.39 14.61 17.00

case3退店,case3合計 -541.66 14.61 17.00 **

図 5.16 状態別店舗間歩行距離の平均値

0

200

400

600

800

1000

1200



退店合計目的地がある状態


退店合計

店舗間歩行距離(m)

case1 case3

表 5.10 多重比較検定結果（Tukey 法）

- 0 7 9 -


施設全体の通過人数分布

また、各 node を通過人数した人数の分布を比較する。図 5.17 は全 node の通過人数を降順に並べたものである。下位での分布は両者とも等しいが、70 位辺りまでの分布に関して、case3 が大きく上回っている。つまり、買い物時の回遊が起きている事を示している。一方 case1 のようなビルディングタイプは目的的に何かを買う時に買い回りを少なく抑える事が可能である。

通過人数の推移

1000step までの各 node 通過人数平均値の推移を比較した。この事により、施設内での買い物客の広がり方を把握できる。350step辺りで case3 が case1 を追い越す形となった。この事から、case1 は入店初期においては買い物客の拡散が良いが、定常状態に向かうにつれ、case3 の買い物客の拡散性が良い事が分かる。

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

1位 21位 41位 61位 81位 101位 121位 141位 161位 181位 201位 221位 241位

case1

case3通過人数

順位

図 5.17 node の通過人数の分布

step数

node通過人数の平均値

0

200

400

600

800

1000

1200

50 150 250 350 450 550 650 750 850 950 1000

case1

case3

図 5.18 node の通過人数の推移

- 0 8 0 -


5.3.3 プランタイプの検討

次に case1 と case2 の比較を行った。ここでは計画案の比較を想定して行う。共に中高層のビルディングタイプであるこの二つは垂直動線の位置がことなる。この事

が与える影響について検討する。

歩行距離結果を表 5.11、5.12、5.13、図 5.19 に示す。

データ数平均値不偏分散標準偏差標準誤差

case1目的地がある状態 4617 311.22 46943.14 216.66 3.19

case1目的地がない状態 3412 216.52 28137.83 167.74 2.87

case1退店 5000 75.85 4523.21 67.25 0.95

case1合計 5000 510.99 97336.59 311.99 4.41

case2目的地がある状態 4568 337.06 56035.52 236.72 3.50

case2目的地がない状態 3414 236.81 37638.51 194.01 3.32

case2退店 5000 51.49 2193.98 46.84 0.66

case2合計 5000 521.12 118300.80 343.95 4.86

合計 36011 286.61 79796.14 282.48 1.49

表 5.11 店舗間歩行距離分散分析データ

変動要因偏差平方和自由度平均平方Ｆ値Ｐ値Ｆ(0.95) Ｆ(0.99)

全変動 2873459036 36010

群間変動 1064866372 7 152123767 3028.27282 0 2.00984456 2.63982353

誤差変動 1808592664 36003 50234.4989

表 5.12 分散分析表

- 0 8 1 -


目的地がある状態、目的地がない状態では case2 が長いが、退店で case1 が長いため、全体の合計での差が見られない結果となった。つまり、case2 では目的地がない状態での買い回りが期待できる。また、退店時に非常

に効率よく出入り口に向かう事ができると考えられ、効率を求める買い物行動と体験を楽しむ買い物行動の両者にとっての利点があると考えられ、現代の買い物行動により合致した計画であると考えられる。



退店合計目的地がある状態


退店合計

店舗間歩行距離(m)

case1 case2

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

危険率５％危険率１％

組み合わせ平均値の差棄却値棄却値

case1目的地がある状態,case2目的地がある状態 -25.84 14.18 16.50 **

case1目的地がない状態,case2目的地がない状態 -20.29 16.44 19.13 **

case1退店,case2退店 24.36 13.59 15.81 **

case1合計,case2合計 -10.13 13.59 15.81

図 5.19 状態別店舗間歩行距離の平均値

表 5.13 多重比較検定結果（Tukey 法）

- 0 8 2 -


施設全体の通過人数の分布

また、通過人数の分布を見ると 40 位より上位において case1 が case2 を上回っているが、40 位から 100 位ほどまでは case2 が上回っている。また、表 5.15 より、変動係数が大きい事から、通過人数のばらつきが大きく、密な部分と粗な部分のヒエラルキーがうまれやすい構成となっている事が分かった。

通過人数の推移

1000step までの各 node 通過人数平均値の推移を比較した。推移の傾向はどちらの caseも等しく、特に大きな差異は見られなかった。

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

case1case2

1位 21位 41位 61位 81位 101位 121位 141位 161位 181位 201位 221位 241位

図 5.20 node の通過人数の分布

表 5.14 通過人数の平均値・標準偏差・変動係数

0

200

400

600

800

1000

50 150 250 350 450

node通過人数の平均値

step数

550 650 750 850 950 1000

case1case2

図 5.20 node の通過人数の推移

平均値標準偏差変動係数

case1 836.08 1005.73 1.20

case2 780.75 851.80 1.09

- 0 8 3 -


1F

2F

3F

1F

2F

3F

フロア別通過人数

フロア別の通過人数の分布を図 5.21、5.22 に示す。なお、それぞれ矢印の向きから見たものである。

図 5.21　node の通過人数の分布（1F～ 3F）　

case1 case2

- 0 8 4 -


図 5.22　node の通過人数の分布（4F～ 6F）　

4F

5F

6F

4F

5F

6F

case1 case2

- 0 8 5 -


以上のような分布を示す事が分かった。どちらも上層階に行くに連れ、通過人数は減少していく事が分かった。しかし、3F に

ついてのみどちらの case も上昇しており、施設全体の空間構成の中で、3F が重要な役割を果たしている事が分かった。1F を 100％とした時の各階通過人数の合計の割合を図 5.23に示す。

1F を 100％としたとき、case1 においては 2F 以上が半減してしまうのに対して、case2においてはその差異はあまり開かず、高い水準を保っている事が分かった。商業施設は 1F の貸店舗テナント料が高く、それ以上の階になるとその価値は大幅に減

少してしまうのは明白な事実である。しかし、そうした現状に対して、case2 のようなプランタイプでは上層階においても商

業施設内の貸店舗テナント料を低める事のないようなプランタイプとして考えられるのではないだろうか。このようにしてプランタイプによる違いを示す事ができた。

図 5.23　各階通過人数の割合フロア


0

20

40

60

80

100

120

100.00

49.50 49.70 47.35 44.1339.41

57.5365.01

57.2450.96

42.92

1F 2F 3F 4F 5F 6F

case1case2

- 0 8 6 -


1F

2F

3F

1F

2F

3F

5.3.4 プラン変更の効果の検討

次に case3 と case4 の比較を行った。ここでは改装や模様替えなど、動線変更の効果の検討を想定して行う。それぞれの案は同様な低層のプランとなっているが、case4 においては、2F と 3F の吹

き抜け部にブリッジを設けたものとなっている。この変更が与える影響を検討する。そのため、まずは各階の通過人数の分布をみる。結果を図 5.24 に示す。

図 5.24　node の通過人数の分布

case3 case4

- 0 8 7 -


以上のような分布となった。2F においては中央部での分布が著しい事が分かった。このブリッジの効果を検討するため、case3 を基準にした時の case4 の値がどのように

増減しているかを見た。入場人数が等しいのでその通過人数の絶対値は等しく、一部が増加すると他の部分が減少する。増加部分と減少部分の色分けした結果を図 5.25 に示す。

ブリッジ周りである、217、229、224、236 番の node などを中心に通過人数の増加が見られる。ブリッジにより、回遊が促された事を示している。一方で、特に 3F の中央吹き抜けの周りである、218 番から 223 番、236 番から 241 番

において大きく減少する事が分かった。ブリッジが出来た事により、これらの node を通過する選択肢以外の動線が確保されたためだと考えられる。また、ブリッジを設ける事はそのフロア以外である 1F にも影響が現れる様子も見て取れる。このように一つの動線が変化する事が施設全体に与える影響も示す事が出来た。

+30

+25

+20

+15

+10

+5

0

-5

-10

-15

-20

-25

-30

［％］

1F

2F

3F

000

040

003 004 005 007006 008 009 010 012011

039

129

047

048

073

077

072

058

071

059057 049

060

050

140

042041

044 078

070

061

043

014013

046

067068069

062 063

045021064065066

038 037 035036

051 052 053

075

074

056055054

076

016 017 018 020019

001015

034 033 032 030031 029 028 027 025026 023024 022002

118

079 080 081 083082 084 085 086 088087

117

161

127

156

123

155

134

153

145

136131

144

122 124

138

148

142163121

151152

137

125

139133

090089

126

149150

141 143

164098120

146147116 115 113114

119

162 160 158

157

132128 130

159

093 094 095 097096

092091

112 111 110 108109 107 106 105 103104 101102 099100

154

135

211

222

204

165 166 167 169168 170 171 172 174173

203

243

209

238

207

237

216

235

227

218213

226

208

220

230

224

233234

219

221

215

176175

231

232

223 225

184206

228229202 201 199200

205

244247

246

248

245

242 240239

214

210 212

241

179 180 181 183182

178177

198 197 196 194195 193 192 191 189190 187188 185186

236

217

図 5.25　case3 から case4 への変更時の通過人数の増減　

- 0 8 8 -


5.4 ケーススタディのまとめ・考察

以上これまで作成した目的地がある状態と目的地がない状態による買い物行動モデルを用いて、シミュレーションを行い、3 タイプのケーススタディを行った。5.3.2 では全く異なるビルディングタイプに対し、状態別の歩行距離を求める事で、検討

を行った。その評価軸として、目的地がある状態や退店時に対しては効率を求めるため、なるべく短い距離で目的地へ到達する事が望ましく、その指標からすると case3 のように低層で平面的に大きく広がるタイプよりも case1 のような中高層タイプの方が望ましい。しかし一方で、目的地がない状態には空間体験をより得る事のできる、case 3 のようなタイプが望ましい。つまり、どのような目的でその施設を企画するのかという事が大切であり、そのような時に対しての資料として非常に有効なデータを得る事が出来ると考えられる。規模や空間構成により変化する買い物客と施設との関係性を把握する事が出来た。また、通過人数の分布に対しても同様に考えられる。5.3.3 では建築計画時を想定して検証を行った。それらの違いは垂直動線の位置であった

が、この違いが施設内の通過人数分布や歩行距離に与える影響を示した。現代の買い物行動を捉える上で効率性と体験性を考慮する事が必要である事は先に述べた通りであるが、case2 のようなプランタイプは退店というの効率を求めたい状態に対しては歩行距離を短くする事ができ、さらに、目的地がない状態という体験性につながる状態に対しては歩行距離を長くする事が出来る可能性があり、こうしたそれぞれの状態に合致することが建築計画的に実現可能であるという事を示すことが出来たと考えれる。さらに、プランタイプの違いは空間の通過人数のヒエラルキーを生じさせるがそれを可

視化させる事により、商業施設の重要な要素である商業施設内の貸店舗テナント料の視点も視野に入れる事が出来た。ここで商業施設の貸店舗テナント料は一般的に（最低固定賃料）+（売り上げ歩合）で

算出される。前者の最低固定賃料はその名の通り固定であるが、後者の売上げ歩合に関しては集客数が要素の一つであり、集客数は建築計画によって変化しうる。そのためにも有効な建築計画が求められ、判断する事の出来る本モデルの可能性を示す事が出来た。5.3.4 では動線の違いが施設全体に与える影響を可視化する事が出来た。このような資料

を得る事は設計者側、施設運営側、ディベロッパー側など様々な立場において大きな役割を果たすと考えられる。

以上ケーススタディを通して、

1. 本モデルにより様々な商業施設のスケール、プランタイプなどと買い物行動の関係性を解明し、2. さらに様々な角度から商業施設の評価を行うことが出来る事

を示す事が出来た。

0 6　結論

- 0 9 0 -

06　結論

6.1 まとめ

買い物形態の多様化にともなって、買い物行動も多様化した現代、状況軸で買い物行動を捉える必要性が出てきた。また、商業建築を設計する際に取り巻く問題は複雑である。そこで本研究ではそうした背景の中、現代の行動特性を把握し、モデル化することで、計画上の善し悪しの判断をする事が出来る手法の確立を目指した。

日常的な買い物行動はこれまでの群衆流動的なモデルでは記述しきれない特性を持っているが、本研究では行動を記述するにあたり、「目的地がある状態」と「目的地がない状態」の二つの状態を定義し、その状態を遷移する事をモデルに組み込んだ。

以下に本研究による知見をまとめる。

・現代の買い物行動特性を追跡調査により明らかにした。

・目的地がある状態では目的地を求めて、周囲の影響をほとんど受けずに移動する傾向が見られた。

・目的地がない状態では立ち寄り店舗間距離に依存し、自分の周囲に影響を受け移動する傾向が見られた。

・その他、立ち寄り店舗数やフロア移動行動特性などは状態によって異なり、それぞれについて特性のモデル化を行った。

・シミュレーションモデルを作成し、入店から退店に至までの商業施設での日常買い物行動を高い精度で再現する事が出来た。

・作成したモデルにより、計画の評価軸を状態別の歩行距離と通過人数により定め商業施設の評価や検討を行う事が出来た。

- 0 9 1 -

06　結論

6.2 展望

本研究で作成したモデルは目的地がある状態と目的地がない状態という大きく二つの状態からうまれる行動を記述した、現代の買い物特性を示す事が出来るモデルであるが、本研究においては特に歩行距離や通過人数などの計算結果での分析にとどまった。そのため、今後はマルチエージェントシステムが得意とする、他者の影響や建築空間構造が状態の変化に与える影響なども示す事ができるようなリアルタイムでの検討モデルや、さらに、各店舗での滞在時間や休憩行動などと言った厳密なモデルを組み込む事により、充実した買い物行動を示す事が期待される。また、ケーススタディとしては一般的な事例をみるにとどまったが、本モデルでの知見

をふまえ、二つの状態に対して効率性と体験性を両立する事が可能な空間を自動生成する事の出来るような研究も期待したい。

商業施設では、売上げの向上を目指すという大命題がある。そうした金銭的な側面はある意味で今後の建築計画において非常に重要なウェイトを占めてくるであろう。それをクリアするためには行動の側面だけではない様々な分野との横断が必要であると考えられる。

- 0 9 2 -

06　結論

謝辞

終わりました。やっと終わりました。やっと書けました。ついにこの日が来ました。渡辺研究室に入ってから4年長くて短いような道のりでした。渡辺先生、先生の鋭く刺激的で的確な助言のおかげでようやくここまでくる事が出来ま

した。本当にありがとうございました。この研究室で修論を書く事ができて本当に良かったです。建築へのこの視点、これからも大事に育てていきます。

長澤さん、もう何とお礼を申し上げたらよいか分かりません…長澤さんがいなかったらこの論文は書き上がらなかったと思います。僕の至らない考えをいつも理解してくださり、正しい方角に向けてくださってありがとうございました。そして長澤さんの時に厳しく時に優しいご指導のおかげで、本当に楽しく充実した健康空間ゼミ生活を送ることができました。さらに、あの日銀座のプロジェクトに誘ってくださりありがとうございました。他では絶対に体験できないすばらしい経験となりました。

林田さん、遠田さん、中間発表ごとに的確なアドバイスをありがとうございました。いつもお二人の冷静な指摘で何を言われるかひやひやしたりした時期もありました。そうしたこともあって無事終える事が出来ました。M2 のみんな、本当にみんなと一緒に楽しく頑張れて良かった。締めるとこと緩めると

このメリハリの利いたみんなと同じ代で思いっきり充実した研究室生活が送れたよ。ありがとう。ゼミのみんな、毎週楽しかったね。なんかゼミが楽しくて仕方なかったよ。研究室のみんな、ありがとう。本当にみんなのおかげで、楽しい大学院生活を過ごす事

が出来ました。ありがとう。

本当にこの論文は自分だけじゃ完成しないんだなぁってつくづく感じます。一人で書くものじゃないからこそ書けるんだと思います。僕は本当に心が弱くて何度も

何度もくじけそうになったけど皆さんの支えがあったからこそ今ここに謝辞を書く事が出来ました。本当にありがとうございました。

そして最後にこんな僕をここまで育ててくれた両親に心より感謝したいと思います。いつもありがとう。

やっと終わった。やっと書けた。成長しました。　　　

　　　プリンタの音を聞きながら　　2009 年 2 月 4 日　自宅にて

＊　資料編

＊資料編

参考文献

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の開発(その2) : シミュレーションの可視化による考察,日本建築学会大会学術講演梗概集F-1,pp.1019-1020,2003

• 11 江口浩壽,佐藤光徳,服部岑生:複合商業施設における回遊状況-複合商業施設計画の利用特性に関する基礎的研究(その1)-,日本建築学会大会学術講演梗概集E-1,pp.463-464,1999

• 12 阿部武彦,山田健司,石井和克,中本義徳,木村春彦:マルチエージェントを用いた小売店レイアウト支援システム,電子情報通信学会総合大会講演論文集,pp.8,2006

• 13 壬生田喜貴,大貝彰,桶野俊介:エージェントベースモデルを用いた歩行者行動のモデル化その1,日本建築学会大会学術講演梗概集.F-1,都市計画, 建築経済・住宅問題 ,pp.827-828,2000

• 14 加納征子:迷いやすい空間における経路認識行動に関する研究,渡辺仁史研究室卒業論文,1998年度

• 15 小島尚人,後藤信,高柳英明,服部岑生:大規模小売店鋪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,日本建築学会大会学術講演梗概集E-1,pp.491-492,2006

• 16 石垣智徳,小沢佳奈:百貨店POSデータによる顧客の店舗内空間行動分析,社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会,オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学,vol.50,no.3 pp. 181-186,2005

• 17 高柳英明:群衆力学に基づく歩行行動モデル,早稲田大学理工学部研究科建築学専攻博士論文,2008年度

＊資料編

▼ 書籍 • 01 山影進著:『人口社会構築指南-artisocによるマルチーエージェント・シミュレーション入門

-』,書籍工房早山,2007 • 02 『10+1 No.48 アルゴリズム的思考と建築』,INAX出版,2007.9.30 • 03 『PLOT 03 伊東豊雄：建築のプロセス』,A.D.A.EDITA Tokyo,2003 • 04 伊東豊雄建築塾編著:『けんちく世界をめぐる10の冒険』,彰国社,2006 • 05 ジョン・J・フルーイン著: 『歩行者の空間』, 鹿島出版社, 1974 • 06 日本建築学会編: 『建築設計資料集成［人間］』, 丸善, 2003.1.31 • 07 日本建築学会編: 『建築設計資料集成［業務・商業］』, 丸善, 2004.4.5 • 08 日本建築学会編:『第3版コンパクト建築設計資料集成』,丸善,2005.3.20 • 09 店舗システム協会監修:『科学する店舗―専門店から百貨店、スーパー、コンビニ、フュー

チャーストアまで、残るべくして残った繁盛店の英知を全解剖!』.東洋経済新報社,20053.17 • 10 新建築学体系編集委員会編:『環境心理, 新建築学大系11』, 彰国社, 1982 • 11 新建築学大系編集委員会編:『環境心理, 新建築学大系23』, 彰国社, 1982 • 12 武永昭光著:『伊勢丹だけがなぜ売れるのか,誰からも支持される店づくり・人づくり』,かん

き出版,2006.10.3 • 13 パコ・アンダーヒル著:『なぜ人はショッピングモールが大好きなのか』,早川書房,2004 • 14 日本建築学会編:『建築・都市計画のための空間学事典 [改訂版]』,井上書院,2005.4.25 • 15 日本建築学会編:『建築・都市計画のためのモデル分析の手法』,井上書院,1992.7 • 16 NIKKEI DESIGN 2007年8月号,日経BP社,日経BP社,2007.7.24 • 17 ヘンリー・ペトロスキー著:『<使い勝手>のデザイン学』,朝日選書,2008,6 • 18 博報堂パコアンダーヒル研究会　小野寺健司・今野雄策編:『ついこの店で買ってしまう理

由』,日本経済新聞出版社,2007,7

▼ web • 01 総務省統計局HP http://www.stat.go.jp/data/joukyou/2007ar/gaiyou/g02.htm • 02 日本百貨店協会HP　　http://www.depart.or.jp/ • 03 日本チェーンストア協会HP　　　http://www.jcsa.gr.jp/ • 04 wikipedia　　　http://ja.wikipedia.org/wiki/

＊資料編

買い物行動プログラムソース

universe 用

Univ_Init{Dim set As AgtsetDim set2 As AgtsetDim links As agtsetDim one As AgtDim one2 As AgtDim n As IntegerDim i As Integerdim beginset as agtsetdim endset as agtsetdim linkset as agtsetdim begin_node as agtdim end_node as agtdim link_agt as agt　// コンソール画面クリア　ClearConsoleScreen()

// マトリックスの初期値設定addagt(beginset,universe.Link.Begin_Agt)addagt(endset,universe.Link.End_Agt)makeagtset(linkset,universe.Link)for each link_agt in linkset　begin_node=link_agt.begin_agt　end_node=link_agt.end_agt　n= begin_node.ID　i = end_node.ID　begin_node.matrix(i)=1 　AddAgt(begin_node.link,end_node)next link_agt// ネットワークの描画 /////////////////////////////////////MakeAgtset(set,Universe.shopspace.node)MakeAgtset(set2,Universe.shopspace.node)n = 0i = 0For each one In setFor each one2 in set2　n= one.ID　i = one2.ID　If one.matrix(i) == 1 then　　AddAgt(one.link,one2)　　if one.layer==one2.layer then　　　one.Value(i) = MeAsuredistance(one.x , one.Y, one2.X, one2.Y ,Universe.shopspace)　　else 　　　one.Value(i) = MeAsuredistance(one.x , one.Y, one2.X, one2.Y ,Universe.shopspace)　　end if　end If

＊資料編

next one2next one// 垂直動線の抽出 /////////////////////////////////////////////////////////// 違うレイヤーとつながっているノードを見つけるアルゴリズム。for each one in set　for each one2 in set2　i=one2.id　　if one.matrix(i)==1 and one.layer<>one2.layer then　　　addagt(universe.shopspace.node.vertical,one)　　　one.verticalP=1　　end if　next one2next one// 上下に向かう垂直動線を見つける ///////////////////////////////MakeAgtset(set,Universe.shopspace.node)MakeAgtset(set2,Universe.shopspace.node)for each one in set　for each one2 in set2　　i=one2.id　　if (one.matrix(i)==1 and one.layer-one2.layer==1) or (one.matrix(i)==1 and one.layer-one2.layer==-1) then

　　　addagt(universe.shopspace.node.vertical,one)　　　one.gohomeescP=1　　end if　next one2next one/// 下に向かう垂直動線を見つけるアルゴリズム ///////////////////////////////MakeAgtset(set,Universe.shopspace.node)MakeAgtset(set2,Universe.shopspace.node)for each one in set　for each one2 in set2　i=one2.id　　if one.matrix(i)==1 and one.layer-one2.layer==1 then　　　addagt(universe.shopspace.node.vertical,one)　　　one.gohomeescP=1　　end if　next one2next one/////////////////////////////////////////////////////////////////////////If StrComp(Universe.CalcMode, " 初期計算 ") == 0 then /////// ダイクストラ法による最短経路の取得DijkstraMethod()　// 実行停止　　PrintLn(" 処理完了！ ")　　ExitSimulationMsg(" おわり。")elseif StrComp(Universe.CalcMode, "matrix 計算 ") == 0 then

matrixwrite()ExitSimulationMsg("matrix 計算おわり。")

else // 顧客の発生とか動き

＊資料編

For n =0 to universe.Customer_Int-1　createagt(universe.shopspace.Customer)next n// ダイクストラ法の読み込み（このデータはDij_Data に格納される。）file_read_DijkstraMethod()end If}Sub Matrixwrite(){dim nodes as agtsetdim start as agtdim i as integerdim j as integerdim m_data as stringdim score as stringmakeagtset(nodes,universe.shopspace.node)m_data="node"&","&"Dim:1"&","&"matrix"If (OpenFile("matrix.csv",1,3)) Then　　WriteLnFile(1,m_data)Else　ExitSimulationMsg("Matrixwrite: Error > " & GetLAstErrorMsg())End If　CloseFile(1)if (OpenFile("matrix.csv",1,3)) Then　for each start in nodes　i=start.id　　for j=0 to countagt(universe.shopspace.node)-1　　　if start.matrix(j)==1 then　// つながってたら　　　　score=1　　　else　// つながってなかったら　　　　score=0

　　　end if　　　m_data=i&","&j&","&score　　　WriteLnFile(1,m_data)　　next start　next jElse　ExitSimulationMsg("Matrixwrite: Error > " & GetLAstErrorMsg())End If　CloseFile(1)}// 以下 dijkstra 法Sub DijkstraMethod(){Dim dij(350,3) As double　　Dim set As AgtsetDim set2 As AgtsetDim one As AgtDim one2 As AgtDim n As Integer

＊資料編

Dim i As IntegerDim start As AgtDim goal As AgtDim target As AgtDim lAst As AgtDim Value As doubleDim route As stringDim here As agt Dim s_data As stringDim p_data As stringDim s As Integer　　// スタート地点のノードＩＤDim g As Integer　　// ゴール地点のノードＩＤDim u As IntegerDim k As IntegerDim t As IntegerDim labelcount As IntegerDim mind1st As doubleDim tmp As doubleDim A(350,21) As double　Dim begin As agtDim finish As agtDim rev(30) As IntegerDim fwd(30) As IntegerDim fwdsize As IntegerMakeAgtset(set,Universe.shopspace.node)MakeAgtset(set2,Universe.shopspace.node)n = 0i = 0For i = 0 to CountAgtset(set)-1 // 各リンクの接続関係とノード間の距離をA(u,k) に代入 one = GetAgt(set2,i)　　For n = 0 to CountAgtset(set)-1 　　　A(i , n ) = 999999 //////////// 初期化。　　　A(i, n + 10) = 0　　next n　　For n = 0 to CountAgtset(one.link)-1　　　one2 = GetAgt(one.Link,n)　　　A(i , n ) = one2.ID　　　if one.layer==one2.layer then　　　　value = MeAsureDistance(one.X , one.Y , one2.X , one2.Y ,universe.shopspace)　　　else　　　　value = MeAsureDistance(one.X , one.Y , one2.X , one2.Y ,universe.shopspace)　　　end if　　　A(i, n + 10) = Value　　　next nnext i////////////////////////////////////////////////////////////////////For each begin In setFor each finish in set2 // 全てのノードの組みについて実行　start = begin　goal = finish　s = start.ID　g = goal.ID

＊資料編

　sortagtset(set,"id",true)　sortagtset(set2,"id",true)For i = 0　to CountAgtset(set)-1　dij(i,1) = 500000　dij(i,2) = 0　dij(s,1) = 0　dij(s,2) = 99　　// 仮ラベル　dij(s,3) = snext ilabelcount = 0do until (labelcount == CountAgtset(set) -1)　mind1st = 100000　For i = 0 to CountAgtset(set) -1　　If(dij(i,2) == 99) then　　　　// 仮ラベルならば一番目に近いものが tmp　　　tmp = dij(i,1)　　　If (tmp <= mind1st) then　　　　mind1st = tmp　　　　dij(i,1) = tmp　　　　u = i　　　end If　　end If　next i　dij(u,2) = 999　　　// 確定ラベル　labelcount = labelcount + 1　If labelcount == CountAgtset(set) -1 then　　break　end If　For k = 0 to 9　　If A(u,k)<>999999 then　　　　If (dij(A(u,k),2)<>999) then　　　　If (dij(A(u,k),1)) > dij(u,1) + A(u,k+10) then　　　　　dij(A(u,k),1) = dij(u,1) + A(u,k+10)　　　dij(A(u,k),2) = 99 　　　dij(A(u,k),3) = u　　　　end If　　　end If　　end If　next kloop

// データの出力

MakeAgtset(set,Universe.shopspace.node) s = begin.ID g = finish.ID n = Int(dij(g,3)) route = g value = 0 t = 0 s_data = 0 p_data = 0 For i = 0 To countAgtset(set) -1

＊資料編

If s == g then s_data = s & "," & g & "," & route & "," & dij(g,1) p_data ="Start = " & s & ", Goal = " & g & ", Route = " & route & ",Value = "& dij(g,1) t = 1 break end If If s == n then Value = value + dij(s,1) route = s & "," & route s_data = s & "," & g & "," & route & "," & dij(g,1) p_data = "Start = " & s & ", Goal = " & g & ", Route = " & route & ",Value = "& dij(g,1) t = 1 break else route = n & "," & route end If n = Int(dij(n,3)) next i　If (OpenFile("dijkstra.csv",1,3)) Then　　　WriteLnFile(1,s_data)　Else　　ExitSimulationMsg("file_write_DijkstraMethod: Error > " & GetLAstErrorMsg())　End If　CloseFile(1)next finishprintLn("Dijkstra 法："&n &"/"&(countagtset(set)-1)&">"&timetostr(getrealtime(),"HH:mm:ss"))next begin

}

Sub file_read_DijkstraMethod()　　// ダイクストラ法の結果の読み込み{　Dim dijkstraLinkAgtSet As AgtSet　Dim dijkstraLinkAgt As Agt　Dim begin_Agt_ID As Integer　Dim end_Agt_ID As Integer　Dim s_data As String　//dijlstra.csv の全データ　Dim t_data As String　// ルートとValue　Dim v_data As String　//Value　Dim ct As Integer　Dim n As Integer　Dim nowTime As Long　Dim route As String　// ルートデータ　If CountAgt(Universe.shopspace.node) == 0 Then　　// もし dijkstralink が 0 だったら終わり　　ExitSimulationMsg("file_read_DijkstraMethod: Error > dijkstra.csv の行数を確認して、Universe.DijkstraLink のエージェント数として定義してください。")

　End If

　If (OpenFile("dijkstra.csv",1,FILE_READ)) Then　　//dijkstra.csv　を開く　　n = 0

＊資料編

　　s_data = ReadFile(1)　　　//s_data に読み込む　　　　do while ( IsEofFile(1) == False)　　　　n = n + 1　　　　begin_Agt_ID = CInt(GetToken(s_data, 0))　　　　end_Agt_ID = CInt(GetToken(s_data, 1))　　　　　v_data = CDbl(GetToken(s_data, CountToken(s_data) - 1))　　　　　　　　universe.shopspace.Dij_Data.start= GetUniqueID(Universe.shopspace.node , begin_Agt_ID)　　　　

　　　universe.shopspace.Dij_Data.goal = GetUniqueID(Universe.shopspace.node , end_Agt_ID)　　　　

　　　t_data = Right(s_data, Len(s_data) - Len(CStr(begin_Agt_ID)) - Len(Cstr(end_Agt_ID)) - 2)　　　　　universe.shopspace.Dij_Data.ShortestRoute = Left(t_data, Len(t_data ) - 1 - Len(v_data))　　　　　universe.shopspace.Dij_Data.Value = CDbl(v_data)　　　　　route=universe.shopspace.Dij_Data.ShortestRoute　　　s_data = ReadFile(1)　　　If CInt(n Mod 100000) == 0 Then　　　　nowTime = GetRealTIme()　　　　PrintLn("file_read_DijkstraMethod2 : " & n & " > " & TimeToStr(nowTime,"HH:mm:ss"))　　　End If　　universe.WayPoint(begin_Agt_ID,end_Agt_ID)=(route)　　universe.Distance(begin_Agt_ID,end_Agt_ID)=v_data　　Loop　　For begin_Agt_ID=0 to countagt(universe.shopspace.node)-1　　For end_Agt_ID=0 to countagt(universe.shopspace.node)-1　next begin_Agt_ID　next end_Agt_ID

　Else　　ExitSimulationMsg("file_read_DijkstraMethod: Error > " & GetLAstErrorMsg())　End If　　　CloseFile(1)}

Univ_Step_Begin{Dim i As integer　/////////////////////// 客の発生／ ///////////////　　For i=0 to poissonrnd(universe.Customer_Rate)-1　　　 createagt(universe.shopspace.Customer)　　next i　/////////////////////////////////////////////////////////}

Univ_Step_End{Dim nowtime as longDim i as integerDim one as agtDim count_data50 as stringDim nodes as agtsetIf (getcountstep() Mod 100) == 0 Then　nowTime = GetRealTIme()　PrintLn("step 数 : " &getcountstep() &"- 人数 : " &countagt(universe.shopspace.Customer) & " > " & TimeToStr(nowTime,"HH:mm:ss"))

＊資料編

End Ifif getcountstep() mod 50==0 then　makeagtset(nodes,universe.shopspace.node)　if (OpenFile(cstr(getcountsimulationNumber())&"50step.csv",1,3)) Then　　for each one in nodes　　　i=one.id　　　count_data50=i&","&universe.shopspace.node.count2(i)　　　writelnfile(1,count_data50)　　next one　else　　ExitSimulationMsg("50step ごとの count が : Error > " & GetLAstErrorMsg())　end if　closefile(1)end ifif countagt(universe.shopspace.Customer)==0 then 　println("step 数 ---"&getcountstep())　ExitSimulationMsg(" おわり ")end if}

Univ_Finish{Dim i as integerDim count_data as stringDim one as agtDim nodes as agtsetfor i = 0 to countagt(universe.shopspace.node)-1　println(replace(cstr(replace(cstr(universe.shopspace.node.count3(i)),"Universe.shopspace.node(","")),")","")&"---"&universe.shopspace.node.count4(i))

next i// 断面交通量の書き出し　makeagtset(nodes,universe.shopspace.node)　if (OpenFile(cstr(getcountsimulationNumber())&"count.csv",1,3)) Then　　for each one in nodes　　　i=one.id　　　count_data=i&","&universe.shopspace.node.count2(i)　　　writelnfile(1,count_data)　　next one　else　　ExitSimulationMsg("count が : Error > " & GetLAstErrorMsg())　end if　closefile(1)

}

＊資料編

customer 用

Agt_Init{//////// もし状態が目的地有りならmy.state は 0（色は赤）、目的地無しならmy.state は 1（色は青）Dim i as integer　my.random=rnd()　If rnd()<0.78 then 　　my.state=0　/////// 目的地あり　else　　my.state=1　/////// 目的地無し　end If　If my.state==0 then 　　my.color =color_red　　///////// 目的地あり　　my.Life=abs(norminv(rnd(),4.807,2.97))　else 　　my.color=color_blue　　/////// 目的地無し　　my.Life=abs(norminv(rnd(),6.769,4.21))　end If// 入店地点の計算　if　100*my.random<80 then　　my.entP_ID=0　　my.Layer=0　else　　my.entP_ID=1　　my.Layer=0　end if

my.Layer=universe.shopspace.node(my.entP_ID).layermy.X=universe.shopspace.node(my.entP_ID).xmy.Y=universe.shopspace.node(my.entP_ID).ymy.random=rnd()}

sub nearist() {///////////////////////// 今いるところから一番近い点を見つけるアルゴリズム///////////////////////////////

makeoneagtsetaroundown(my.nearshops,100,universe.shopspace.node,false)my.Distance=1000　　　for each nearestshop in my.nearshops　my.tmp=Measuredistance(my.X , my.Y, nearestshop.X, nearestshop.Y ,Universe.shopspace)　If (my.tmp < my.Distance ) then　　my.Distance= my.tmp　　my.nearest=nearestshop　end Ifnext nearestshop　　　/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

}

＊資料編

Agt_Step{Dim one as agtDim one2 as agtDim set as agtsetDim set2 as agtsetDim nodes as agtsetDim shops as agtsetDim shop as agtDim i as integerDim nearestshop as agtDim farshop as agtDim tmp as doubleDim dist as doubleDim nodecount as integerDim list as integerDim vertical as agtDim verticals as agtset Dim fars as agtsetDim far as agtDim area as doubleDim walk_data as string　　　makeagtset(nodes,universe.shopspace.node)　for each shop in nodes　　If shop.shop==1 then 　　　addagt(shops,shop)　　　　// これで shop を拾う。以後 shop を目的地に設定　　end If　next shop

////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 目的地がある状態///////////////////////////////////////////////////////////　If my.state==0 then　　　　my.color =color_red　　　　my.Speed=1　　// 目的地設定　　If my.WayPoint==0　or my.WayP_ID==99999 then// 最初、またはwaypoint が設定されていない時

　　　nearist()　　　dest_syori1:　　　delagtset(shops,my.history)　//shop の中から自分の履歴分を消す。　　　if countagtset(shops)==0 then　　　　my.State=2　　　　my.WayP_ID=99999　　　　my.Life=1　　　　goto kitaku_syori　　　end if 　　　my.Destination=getagt(shops,int(countagtset(shops)*rnd()))　// 目的地設定。次に今いるところから目的地への経路を取得する。　　　

　　　addagt(my.history,my.destination)　// 自分の履歴に自分の目的地を追加。　　　

＊資料編

　　　//my.nearest がスタート地点。ここからさっき決めた shop を目指す。以下ルート取得。dij_dataから引っ張る。

　　　my.near_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.nearest),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　// もっとも近いものの ID　　　

　　　my.dest_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.destination),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　// 目的地の ID

　　　my.WalkA=my.WalkA+universe.Distance(my.near_ID,my.dest_ID)　　　my.WalkAll=my.WalkAll+universe.Distance(my.near_ID,my.dest_ID)　　　If my.near_ID==my.dest_iD then //println(" 今いる場所と目的地が同じなので再計算 ")　　　　　　goto dest_syori1　　　end If　　　wayp_syori1:　　　my.Route_Count=0　　// 初期化　　　my.WayPoint=universe.shopspace.node(cint(gettoken(universe.WayPoint(my.near_ID,my.dest_ID),1)))　　//waypoint 設定。近いところから目的地のやつの一個目。

　　　my.WayP_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.WayPoint),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　//WayPoint の ID

　　　//println(my.ID&"-- 次行くところは ---"&my.wayp_ID)　　　If universe.shopspace.node(my.wayp_id).layer-my.Layer <>0 then　　　　　　my.Layer=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).layer　　　　my.X=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).X　　　　my.Y=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).y　　　end if　　　　pursue(my.WayPoint,my.speed)　　　　my.Route_Count=my.Route_Count+1　　　　　else　　//waypoint が設定されている場合。　　　If pursue(my.WayPoint,my.Speed)<>-1 then 　//WayPoint が決まってて進めない時は（つまりWayPoint に到着した時は）

　　　　if getcountstep()>0 then　　　　　universe.shopspace.node(my.WayP_ID).count2=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).count2+1

　　　　end if　　　　nearist()　// 最も近いノードを探す。　　　　my.near_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.nearest),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　// もっとも近いものの ID　　

　　　　my.dest_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.destination),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　// 目的地の ID

　　　　If my.dest_iD ==my.near_ID then　　//WayPoint が目的地であれば、目的地再設定、WayPoint 再設定

　　　　　my.LIfe=my.LIfe-1　　　　　my.WayP_ID=99999　　　　　If my.LIfe<=0 then　　// 帰宅へ　　　　　　my.State=2　　　　　　my.LIfe=1　　　　　else　　　// ライフが 0じゃないなら状態変化を考える。変化しないなら目的地の設定をする。（上の方の dest_syori1 に行く）

　　　　　　if rnd()<0.62 then// 状態遷移なし　　　　　　　goto dest_syori1　　　　　　else 　　　　　　　my.State=1　// 状態遷移あり　　　　　　end if

＊資料編

　　　　　end If　　　　else // waypoint に到着したが、別に目的地ではない。次のwaypoint を設定する。　　　　　nearist()　　　　　my.near_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.nearest),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　// もっとも近いものの ID　　

　　　　　my.Route_Count=0　　// 初期化　　　　　my.WayPoint=universe.shopspace.node(cint(gettoken(universe.WayPoint(my.near_ID,my.dest_ID),1)))　　//waypoint 設定。近いところから目的地のやつの一個目。

　　　　　my.WayP_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.WayPoint),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　//WayPoint の ID

　　　　　If universe.shopspace.node(my.wayp_id).layer-my.Layer <>0 then　　　　　　my.Layer=universe.shopspace.node(my.wayp_id).layer　　　　　　my.X=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).X　　　　　　my.Y=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).y　　　　　end if　　　　end If　　　end If　　end If

　elseIf my.State==1 then　////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 目的地がない状態///////////////////////////////////////////////////////////　　 my.color=color_blue　　　　 my.Speed=1　　　If my.WayPoint==0　or my.WayP_ID==99999 then　　// 初回、若しくはwaypoint が無い時。目的地設定

　　　if rnd()<=0.446 then // もし同じフロア内移動　　　　dest_syori2:// 同じフロア内移動　　　　　///////////////////////// 今いるところから一定範囲内の一番遠い shop を見つけるアルゴリズム ///////////////////////////////

　　　　area=abs(norminv(rnd(),36.19,14.13))　　　　//shop のなかから同じフロア内の物をみつける→その中で今の自分の位置からの value が閾値内の最大値のものを見つける。なければ帰る

　　　　MakeOneAgtSetAroundOwn(nodes,200,universe.shopspace.node,false)　　　　for each shop in nodes　　　　　If shop.shop==1 then 　　　　　　addagt(shops,shop)　　// これで shop を拾う。以後 shop を目的地に設定　　　　　　　　　　end If　　　　next shop　　　　for each shop in shops // それぞれのショップで同じフロアなら farshops に格納していく　　　　　if shop.layer==my.Layer then　　　　　　addagt(my.farshops,shop)　　　　　end if　　　　next shop　　　　　nearist()　// 一番近い点　ここから farshops へのそれぞれの value を求める。　　　　my.near_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.nearest),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　// もっとも近いものの ID　　

　　　　my.shop_dist=0　　　　delagtset(my.farshops,my.history)　//farshops の中から自分の履歴分を消す。　　　　for each far in my.farshops

＊資料編

　　　　　my.tmp=cdbl(universe.Distance(my.near_ID,far.ID))　// テンポラリーに value を入れる。　　　　　if my.tmp<area then　// もしテンポラリーが閾値内ならその中の最大値を求める。　　　　　　if (my.tmp>my.shop_dist) then　　　　　　　my.shop_dist=my.tmp　　　　　　　my.farest=far　　　　　　end if　　　　　else // テンポラリーが閾値よりも遠いなら何もしない　　　　　end if　　　　next far　　　　delagtset(my.farshops,my.farshops)　//fars の中から自分の履歴分を消す。　　　　if my.shop_dist==0 then 　// もし取得できなければ帰宅　　　　　my.State=2　　　　　my.WayP_ID=99999　　　　　my.Life=1　　　　　goto kitaku_syori　　　　end if　　　　my.far_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.farest),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　// 閾値内の最大遠い店の ID　

　　　　my.Destination=my.farest　　　　addagt(my.history,my.destination)// 履歴に入れる　　　　nearist()　　　　my.near_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.nearest),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　// もっとも近いものの ID　　　

　　　　my.dest_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.destination),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　// 目的地の ID　

　　　　my.WalkB=my.WalkB+universe.Distance(my.near_ID,my.dest_ID)　　　　my.WalkAll=my.WalkAll+universe.Distance(my.near_ID,my.dest_ID)　　　　If my.near_ID==my.dest_iD then 　　　　　goto dest_syori2　　　　end If　　　　wayp_syori2:　　　　my.Route_Count=0　　// 初期化　　　　my.WayPoint=universe.shopspace.node(cint(gettoken(universe.WayPoint(my.near_ID,my.dest_ID),1)))　　//waypoint 設定。近いところから目的地のやつの一個目。

　　　　my.WayP_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.WayPoint),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　//WayPoint の ID　　　　　

　　　　If universe.shopspace.node(my.wayp_id).layer-my.Layer <>0 then　　　　　my.Layer=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).layer　　　　　my.X=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).X　　　　　my.Y=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).y　　　　end if　　　　pursue(my.WayPoint,my.speed)　　　　my.Route_Count=my.Route_Count+1　　　　my.verti_ID=99999　　　　　　　　　else　// 目的地と今のレイヤーが違うなら一番近い垂直動線を目指す　　　　dest_syori3:　　　　//println(" 目的地は違うレイヤー ")　　　　///////////////////////// 今いるところから一番近い垂直動線を見つけるアルゴリズム///////////////////////////////

　　　　makeoneagtsetaroundposition(nodes,universe.shopspace,my.x,my.y,my.layer,100,universe.shopspace.node)

　　　　for each vertical in nodes

＊資料編

　　　　　If vertical.escP==1 then 　　　　　　addagt(my.nearverts,vertical)　　　　　end if　　　　next vertical　　　　my.Distance=1000　　　　　　　for each vertical in my.nearverts　　　　　my.tmp=Measuredistance(my.X , my.Y, vertical.X, vertical.Y ,Universe.shopspace)　　　　　If (my.tmp < my.Distance ) then　　　　　　my.Distance= my.tmp　　　　　　my.nearverti=vertical　　　　　end If　　　　　　　　　next vertical　　　　　my.verti_ID=vertical.id　　　　　　/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

　　　　my.Route_Count=0　　// 初期化　　　　nearist()　　　　my.near_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.nearest),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　// もっとも近いものの ID　　

　　　　my.verti_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.nearverti),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　 // もっとも近い垂直動線の ID

　　　　my.WayPoint=universe.shopspace.node(cint(gettoken(universe.WayPoint(my.near_ID,my.verti_ID),1)))　　//waypoint 設定。近いところから目的地のやつの一個目。

　　　　my.WayP_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.WayPoint),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　//WayPoint の ID

　　　　If universe.shopspace.node(my.wayp_id).layer-my.Layer <>0 then　　　　　my.Layer=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).layer　　　　　my.X=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).X　　　　　my.Y=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).y　　　　end if　　　　pursue(my.WayPoint,my.speed)　　　　my.Route_Count=my.Route_Count+1　　　　　　　nearist()　　　　my.WalkB=my.WalkB+universe.Distance(my.near_ID,my.verti_ID)　　　　my.WalkAll=my.WalkAll+universe.Distance(my.near_ID,my.verti_ID)　　　end if　　else　//waypoint が設定されている場合。　　　If pursue(my.WayPoint,my.Speed)<>-1 then 　//WayPoint が決まってて進めない時は（つまりWayPoint に到着した時は dest_syori2 に行く）


　　　　end if　　　　nearist()　// 最も近いノードを探す。　　　　my.near_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.nearest),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　// もっとも近いものの ID　　


　　　　If my.dest_iD ==my.near_ID then　　//WayPoint が目的地であれば、目的地再設定、WayPoint 再設定

　　　　　my.LIfe=my.LIfe-1　　　　　If my.LIfe<=0 then　　// 帰宅へ

＊資料編

　　　　　　my.State=2　　　　　　my.LIfe=1　　　　　else　　　// ライフが 0じゃないなら目的地の設定をする。（上の方の dest_syori2 に行く）　　　　　　if rnd()<0.747 then　// 状態変化なし　　　　　　　if rnd()<0.446 then// 同じフロア内移動の処理へ　　　　　　　　goto dest_syori2　　　　　　　else　　// 違うフロアへ移動の処理へ　　　　　　　　goto dest_syori3　　　　　　　end if　// 状態変化する　　　　　　else 　　　　　　　my.State=0　　　　　　end if　　　　　　end If　　　　elseif　my.verti_ID==my.near_ID then　　　　　//waypoint に到着し、それが垂直動線だったとき。レイヤー移動して、次のwaypoint を設定する。（次の処理は近場を選ぶように行きたいので）

　　　　　makeagtset(set,universe.shopspace.node)　//node の中で今いるところとつながっているものを探す。

　　　　　makeagtset(set2,universe.shopspace.node)　　　　　for each one in set　　　　　　i=one.id　　　　　　if universe.shopspace.node(my.verti_ID).matrix(i)==1 then// 今いるポイントと次のところがmatrix がつながってる

　　　　　　　if one.layer<>my.Layer then　　// もしmatrix がつながってて、さらにレイヤーが違ったら

　　　　　　　　addagt(set2,one)　　　//set2 に one を格納　　　　　　　end if　　　　　　end if　　　　　next one　　　　　　one2=getagt(set2,Round(rnd()*(countagtset(set2)-1)))　　　　　　my.Layer=one2.layer　　　　　　my.X=one2.x　　　　　　my.Y=one2.Y

　　　　　　my.Route_Count=0　　// 初期化　　　　　　goto dest_syori2　　　　　　else // waypoint に到着したが、別に目的地ではないし垂直動線でもない。次のwaypoint を設定する。

　　　　　if my.nearverti==0 or my.verti_ID==99999 then　　　　　　nearist()　　　　　　my.near_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.nearest),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　// もっとも近いものの ID　　

　　　　　　my.Route_Count=0　　// 初期化　　　　　　my.WayPoint=universe.shopspace.node(cint(gettoken(universe.WayPoint(my.near_ID,my.dest_ID),1)))　　//waypoint 設定。近いところから目的地のやつの一個目。

　　　　　　my.WayP_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.WayPoint),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　//WayPoint の ID

　　　　　　If universe.shopspace.node(my.wayp_id).layer-my.Layer <>0 then　　　　　　　my.Layer=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).layer

＊資料編

　　　　　　　my.X=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).X　　　　　　　my.Y=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).y　　　　　　end if　　　　　　pursue(my.WayPoint,my.speed)　　　　　else　　　　　　nearist()　　　　　　my.near_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.nearest),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　// もっとも近いものの ID　　

　　　　　　my.Route_Count=0　　// 初期化　　　　　　my.WayPoint=universe.shopspace.node(cint(gettoken(universe.WayPoint(my.near_ID,my.verti_ID),1)))　　//waypoint 設定。近いところから目的地のやつの一個目。

　　　　　　my.WayP_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.WayPoint),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　//WayPoint の ID

　　　　　　If universe.shopspace.node(my.wayp_id).layer-my.Layer <>0 then　　　　　　　my.Layer=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).layer　　　　　　　my.X=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).X　　　　　　　my.Y=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).y　　　　　　end if　　　　　　pursue(my.WayPoint,my.speed)　　　　　end if　　　　end If　　　end If　　end if　else　////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 退店状態///////////////////////////////////////////////////////////　　kitaku_syori:　　my.Color=color_green　　　nearist()　　　my.Destination=universe.shopspace.node(my.entP_ID)　　　my.dest_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.destination),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　// 目的地の ID

　　　my.near_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.nearest),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　// もっとも近いものの ID　　　

　　If my.WayP_ID==99999 then　　// 通過点が決まってない時は決める　　　if universe.shopspace.node(my.dest_iD).layer-my.Layer<>0 and rnd()<0.8 then　　　　　// もしゴールと同じ違うフロアで、かつ、8割以内なら　、一番近い下に向かうエスカレーターを見つけて降りる。そして、またエスカを見つけて降りる。の繰り返し

　　　　kitaku_syori2:　　　　makeoneagtsetaroundposition(nodes,universe.shopspace,my.x,my.y,my.layer,100,universe.shopspace.node)

　　　　for each vertical in nodes　　　　　If vertical.gohomeescP==1 then 　//Esc を取得　　　　　　addagt(my.nearverts,vertical)　　　　　end if　　　　next vertical　　　　my.Distance=1000　　　　　　　for each vertical in my.nearverts　　　　　my.tmp=Measuredistance(my.X , my.Y, vertical.X, vertical.Y ,Universe.shopspace)　　　　　If (my.tmp < my.Distance ) then

＊資料編

　　　　　　my.Distance= my.tmp　　　　　　my.nearverti=vertical　　　　　end If　　　　　　　　　next vertical　　　　　my.verti_ID=vertical.id　　　　　　my.Route_Count=0　　// 初期化　　　　nearist()　　　　my.near_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.nearest),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　// もっとも近いものの ID　　

　　　　my.verti_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.nearverti),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　 // もっとも近い垂直動線の ID

　　　　my.WayPoint=universe.shopspace.node(cint(gettoken(universe.WayPoint(my.near_ID,my.verti_ID),1)))　　//waypoint 設定。近いところから目的地のやつの一個目。


　　　　If universe.shopspace.node(my.wayp_id).layer-my.Layer <>0 then　　　　　my.Layer=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).layer　　　　　my.X=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).X　　　　　my.Y=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).y　　　　end if　　　　pursue(my.WayPoint,my.speed)　　　　my.Route_Count=my.Route_Count+1　　　　　　　nearist()　　　　my.WalkC=my.WalkC+universe.Distance(my.near_ID,my.verti_ID)　　　　my.WalkAll=my.WalkAll+universe.Distance(my.near_ID,my.verti_ID)　　　　　　　else　// 違うなら今まで通り、最短で帰る。　　　　my.WalkC=my.WalkC+universe.Distance(my.near_ID,my.dest_ID)　　　　my.WalkAll=my.WalkALL+universe.Distance(my.near_ID,my.dest_ID)　　　　my.Route_Count=0　　// 初期化　　　　my.WayPoint=universe.shopspace.node(cint(gettoken(universe.WayPoint(my.near_ID,my.dest_ID),1)))　　//waypoint 設定。近いところから目的地のやつの一個目。


　　　　If universe.shopspace.node(my.wayp_id).layer-my.Layer<>0 then　　　　　my.Layer=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).layer　　　　　my.X=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).X　　　　　my.Y=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).y　　　　　　　　　end if　　　　pursue(my.WayPoint,my.speed)　　　　my.Route_Count=my.Route_Count+1　　　end if　　　　　else　　// もし通過点が決まっているなら　　　If pursue(my.WayPoint,my.Speed)<>-1 then 　//WayPoint が決まってて進めない時は（つまりWayPoint に到着した時は）


＊資料編

　　　　end if　　　　nearist()　　　　my.near_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.nearest),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　// もっとも近いものの ID　　


　　　　If my.dest_iD ==my.near_ID then　　//WayPoint が出入り口であれば、消える。　　　　　my.LIfe=my.LIfe-1　　　　　If my.LIfe<=0 then　　// ついたら消える , 距離の書き出し　　　　　　　　　　　if (OpenFile(cstr(getcountsimulationNumber())&"walkA.csv",1,3)) Then　　　　　　　walk_data=my.ID&","&my.WalkA&","&my.WalkB&","&my.WalkC&","&my.WalkAll　　　　　　　writelnfile(1,walk_data)

　　　　　　else　　　　　　　ExitSimulationMsg(" 距離が : Error > " & GetLAstErrorMsg())　　　　　　end if　　　　　　closefile(1)　　　　　　　　killagt(my)　　　　　end If　　　　elseif　my.verti_ID==my.near_ID then　　　　　//waypoint に到着し、それが垂直動線だったとき。レイヤー移動して、まだ出入り口とフロアが違うならここを繰り返す。次のwaypoint を設定する。

　　　　　makeagtset(set,universe.shopspace.node)　//node の中で今いるところとつながっているものを探す。

　　　　　for each one in set　　　　　　i=one.id　　　　　　if universe.shopspace.node(my.verti_ID).matrix(i)==1 and my.Layer-one.layer==1 then　　　　　　// 今いるポイントと次のところがmatrix がつながってる , さらに自分の方が上のフロアにいたら次のところに移動

　　　　　　　my.Layer=one.layer　　　　　　　my.X=one.x　　　　　　　my.Y=one.Y　　　　　　end if　　　　　next one　　　　　　my.Route_Count=0　　// 初期化　　　　　　//waypoint を決定する。決定方法は目的地と同じレイヤーなら、普通に決める。違うなら、一番近い下につながる垂直動線。

　　　　　　if my.Layer==universe.shopspace.node(my.dest_iD).layer then　　　　　　　nearist()　　　　　　　my.near_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.nearest),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　// もっとも近いものの ID　　

　　　　　　　my.Route_Count=0　　// 初期化　　　　　　　my.WayPoint=universe.shopspace.node(cint(gettoken(universe.WayPoint(my.near_ID,my.dest_ID),1)))　　//waypoint 設定。近いところから目的地のやつの一個目。

　　　　　　　my.WayP_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.WayPoint),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　//WayPoint の ID

　　　　　　else　　　　　　　goto kitaku_syori2　　　　　　end if　　　　else // waypoint に到着したが、別に目的地ではない。垂直動線でもない。次のwaypoint を設定する。

　　　　　nearist()

＊資料編

　　　　　my.near_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.nearest),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　// もっとも近いものの ID　　

　　　　　my.Route_Count=0　　// 初期化　　　　　my.WayPoint=universe.shopspace.node(cint(gettoken(universe.WayPoint(my.near_ID,my.dest_ID),1)))　　//waypoint 設定。近いところから目的地のやつの一個目。

　　　　　my.WayP_ID=Cint(replace(Cstr(replace(Cstr(my.WayPoint),"Universe.shopspace.node(","")),")",""))　　　//WayPoint の ID

　　　　　If universe.shopspace.node(my.wayp_id).layer-my.Layer <>0 then　　　　　　my.Layer=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).layer　　　　　　my.X=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).X　　　　　　my.Y=universe.shopspace.node(my.WayP_ID).y　　　　　else　　　　　end if　　　　end If　　　end If 　　end If 　　　end If }

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