スペースデータ、新宿駅周辺の大規模人流を3D再現する「People Flow Simulator」公開

新宿駅は世界有数の利用者数を誇り、駅構内・地下街・周辺ビルが複雑に接続しています。しかし、従来の人流分析は屋外の地上空間が中心で、地下や建物内を含めた立体的な人の流れを都市スケールで連続的に捉えることは困難でした。スペースデータは、惑星規模のデジタルツイン技術で培った広域データ処理と、BIM・屋内地図・3D都市モデルの統合により、この課題の解決を目指しました。

本シミュレーターは、屋上から地下4階までのフロアを切り替えながら、階層別の人流密度を表示します。1階では約6.4万人相当、屋上階では約4,500人相当と、実際の傾向に即した人口差を再現しています。また、新宿駅周辺の実在する歩行動線に基づく17本のOD回廊に沿って、数万体のエージェントが約2m/sで移動する様子を描画します。平常時に加え、出入口の閉鎖やバリアフリー動線の制約、地下空間の被害想定といった遮断シナリオも設定可能です。

国土交通省のPLATEAUデータ（建築物モデル・地下街モデル）や国土地理院の標高データ、衛星画像などを重ね合わせ、地下表示時には地表を半透明化して地下構造を立体的に確認できます。3D表示とワイヤーフレーム表示、断面ビューの切り替えにも対応します。さらに、SNS投稿に由来する実測人流サンプルをオーバーレイ表示し、生成した人流の傾向を実データと照らし合わせることも可能です。

今回のデモ版は公開統計に基づく推計人流データを用いていますが、シミュレーション基盤は入力データに依存しない設計です。今後は通信キャリアの人口動態データや交通系ICカードの乗降データなどの実測データと連携し、より高精度な人流デジタルツインへ発展させる計画です。スペースデータは、駅・地下街・大規模施設の混雑対策やイベント運営計画、防災訓練などへの展開を見据え、都市レジリエンス領域の拡充を進めていくとしています。

A. 新宿駅周辺の3D都市モデル上で、数万体の歩行者エージェントの流れを階層別に再現・可視化するデジタルツインです。

A. 今回のデモ版は公開統計に基づく推計データを使用していますが、今後は通信キャリアや交通系ICカードの実測データとの連携を予定しています。

A. 駅や地下街の混雑対策、イベント運営計画、都市開発での歩行者動線検討、防災訓練や避難計画の立案などに役立ちます。

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O!Productニュース編集部からのコメント

新宿駅の地下まで含めた人流を立体的に可視化できるのは、防災計画を考えるうえで大きな武器になりそうです。エリアマネジメント担当は要チェックですね。

引用元：PR TIMES