特許 7317673 レイアウト支援装置、レイアウト支援方法及びコンピュータプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-07-21

(45)【発行日】2023-07-31

(54)【発明の名称】レイアウト支援装置、レイアウト支援方法及びコンピュータプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 30/10 20200101AFI20230724BHJP

   G06F 30/13 20200101ALI20230724BHJP

   G06F 30/27 20200101ALI20230724BHJP

   G06F 30/20 20200101ALI20230724BHJP

   G06Q 10/00 20230101ALI20230724BHJP

【ＦＩ】

G06F30/10

G06F30/13

G06F30/27

G06F30/20

G06Q10/00

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2019203089

(22)【出願日】2019-11-08

(65)【公開番号】P2021077077

(43)【公開日】2021-05-20

【審査請求日】2022-06-17

(73)【特許権者】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(73)【特許権者】

【識別番号】598076591

【氏名又は名称】東芝インフラシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001634

【氏名又は名称】弁理士法人志賀国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】峯邑 隆司

(72)【発明者】

【氏名】岸本 有之

【審査官】堀井 啓明

(56)【参考文献】

【文献】特開平０８－１６６９７４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－１９４８９１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｆ ３０／００－３０／２８

Ｇ０６Ｑ １０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象フロアにおける什器類のレイアウトを示すフロアレイアウト情報と、前記対象フロアにおける人の分布の変化を示す分布情報とに基づいて、前記対象フロアの運用に関する評価指標の値を予め定められた１つ以上のフロアレイアウトのそれぞれについて算出する評価指標算出部と、
前記１つ以上のフロアレイアウトのそれぞれについて算出された前記評価指標の値に基づいて、各フロアレイアウトで前記対象フロアを運用した場合に、前記対象フロアの運用に関して予め定められた所定の運用条件が満たされるか否かを前記１つ以上のフロアレイアウトのそれぞれについて判定する運用条件判定部と、
与えられたフロアレイアウトに基づいて前記対象フロアにおける人の分布の変化を推定することにより前記分布情報を取得する分布推定部と、
を備え、
前記評価指標算出部は、推定された前記分布情報に基づいて前記評価指標の値を算出する、
レイアウト支援装置。

【請求項2】

前記運用条件の判定結果を出力する判定結果出力部をさらに備え、
前記運用条件判定部は、各フロアレイアウトが予め定められた１つ以上の運用条件を満たすか否かを判定し、
前記判定結果出力部は、前記１つ以上の運用条件の全てを満たすフロアレイアウトを合格レイアウトとして出力する、
請求項１に記載のレイアウト支援装置。

【請求項3】

前記分布推定部は、前記対象フロアを利用者の目的に応じた複数の滞在エリアに分割し、各滞在エリアに存在する人の目的地を各滞在エリアごとに異なる目的地関数により定め、各人がそれぞれに設定された目的地に移動すると仮定して前記分布の変化を推定する、
請求項１または２に記載のレイアウト支援装置。

【請求項4】

前記分布推定部は、過去の２以上の時刻について得られた分布情報に基づいて前記対象フロアに存在する各人の移動速度を推定し、所定の閾値以上の速度で移動する人については予め定められた所定の目的地を設定する、
請求項１から３のいずれか一項に記載のレイアウト支援装置。

【請求項5】

前記分布推定部は、前記運用条件を満たさないと判定されたフロアレイアウトの一部を変更し、変更後のフロアレイアウトについて前記分布の変化を推定し、
前記運用条件判定部は、前記変更後のフロアレイアウトについて前記運用条件が満たされるか否かを判定する、
請求項１から４のいずれか一項に記載のレイアウト支援装置。

【請求項6】

前記分布推定部は、前記対象フロアについて予め定められた制約条件の範囲内で、前記運用条件を満たさないと判定されたフロアレイアウトの一部を変更する、
請求項５に記載のレイアウト支援装置。

【請求項7】

前記分布推定部によって取得された分布情報と、前記対象フロアの実際の運用において取得された前記分布の変化を示す実績データとに基づいて、前記分布推定部が前記対象フロアにおける人の分布の変化を推定する際に用いる分布推定モデルのパラメータを調整する推定パラメータ調整部をさらに備える、
請求項１から６のいずれか一項に記載のレイアウト支援装置。

【請求項8】

前記推定パラメータ調整部は、前記分布推定部によって取得された分布情報と、前記実績データにより示される分布情報との差分が所定の閾値以下となるように前記パラメータを調整する、
請求項７に記載のレイアウト支援装置。

【請求項9】

対象フロアにおける什器類のレイアウトを示すフロアレイアウト情報と、前記対象フロアにおける人の分布の変化を示す分布情報とに基づいて、前記対象フロアの運用に関する評価指標の値を予め定められた１つ以上のフロアレイアウトのそれぞれについて算出する評価指標算出ステップと、
前記１つ以上のフロアレイアウトのそれぞれについて算出された前記評価指標の値に基づいて、各フロアレイアウトで前記対象フロアを運用した場合に、前記対象フロアの運用に関して予め定められた所定の運用条件が満たされるか否かを前記１つ以上のフロアレイアウトのそれぞれについて判定する運用条件判定ステップと、
与えられたフロアレイアウトに基づいて前記対象フロアにおける人の分布の変化を推定することにより前記分布情報を取得する分布推定ステップと、
を有し、
前記評価指標算出ステップにおいて、推定された前記分布情報に基づいて前記評価指標の値を算出する、
レイアウト支援方法。

【請求項10】

対象フロアにおける什器類のレイアウトを示すフロアレイアウト情報と、前記対象フロアにおける人の分布の変化を示す分布情報とに基づいて、前記対象フロアの運用に関する評価指標の値を予め定められた１つ以上のフロアレイアウトのそれぞれについて算出する評価指標算出ステップと、
前記１つ以上のフロアレイアウトのそれぞれについて算出された前記評価指標の値に基づいて、各フロアレイアウトで前記対象フロアを運用した場合に、前記対象フロアの運用に関して予め定められた所定の運用条件が満たされるか否かを前記１つ以上のフロアレイアウトのそれぞれについて判定する運用条件判定ステップと、
与えられたフロアレイアウトに基づいて前記対象フロアにおける人の分布の変化を推定することにより前記分布情報を取得する分布推定ステップと、
をコンピュータに実行させるものであり、
前記評価指標算出ステップにおいて、推定された前記分布情報に基づいて前記評価指標の値を算出させる、
ためのコンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、レイアウト支援装置、レイアウト支援方法及びコンピュータプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、フロアを利用する人の属性に応じて、そのフロアに設置する什器のレイアウトを決定する技術がある。例えば、従来技術の一つとして、フロアを利用する人の人数や体格などに応じて、そのフロアに設置する什器の種類や数、配置等を決定することができる技術がある。しかしながら、従来技術は、主に人の数やサイズに着目して必要数の人を収容することを目的として什器のレイアウトを決定するものであるため、実際の運用において、それが必ずしも効率の良いフロア運用を実現するものになるとは限らない場合があった。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特許第６２４０５６３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本発明が解決しようとする課題は、実際の運用状況により適したフロアレイアウトを提示することができるレイアウト支援装置、レイアウト支援方法及びコンピュータプログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0005】

実施形態のレイアウト支援装置は、評価指標算出部と、運用条件判定部とを持つ。評価指標算出部は、対象フロアにおける什器類のレイアウトを示すフロアレイアウト情報と、前記対象フロアにおける人の分布の変化を示す分布情報とに基づいて、前記対象フロアの運用に関する評価指標の値を予め定められた１つ以上のフロアレイアウトのそれぞれについて算出する。運用条件判定部は、前記１つ以上のフロアレイアウトのそれぞれについて算出された前記評価指標の値に基づいて、各フロアレイアウトで前記対象フロアを運用した場合に、前記対象フロアの運用に関して予め定められた所定の運用条件が満たされるか否かを前記１つ以上のフロアレイアウトのそれぞれについて判定する。

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1】第１の実施形態におけるレイアウト支援装置１の概略を示す図。

【図2】第１の実施形態のレイアウト支援装置１の機能構成の具体例を示す機能ブロック図。

【図3】第１の実施形態のレイアウト支援装置１が予め定められた１つ以上のフロアレイアウトから合格レイアウトを識別する処理の流れを示すフローチャート。

【図4】第１の実施形態における推定ルールの一例を示す図。

【図5】第１の実施形態における推定ルールの一例を示す図。

【図6】第１の実施形態における分布推定処理の流れを示すフローチャート。

【図7】第１の実施形態において対象フロア内に設定される滞在エリアの具体例を示す図。

【図8】第１の実施形態において目的地関数が決定する目的地の具体例を示す図。

【図9】第１の実施形態における根拠情報の出力例を示す図。

【図10】第１の実施形態におけるフロアレイアウトの具体例を示す図。

【図11】第１の実施形態におけるフロアレイアウトの具体例を示す図。

【図12】第１の実施形態におけるフロアレイアウトの具体例を示す図。

【図13】第１の実施形態において改善前のフロアレイアウトについて示される根拠情報の具体例を説明する図。

【図14】第１の実施形態において改善前のフロアレイアウトについて示される根拠情報の具体例を説明する図。

【図15】第１の実施形態において改善前のフロアレイアウトについて示される根拠情報の具体例を説明する図。

【図16】第１の実施形態において改善前のフロアレイアウトについて示される根拠情報の具体例を説明する図。

【図17】第１の実施形態において改善後のフロアレイアウトについて示される根拠情報の具体例を説明する図。

【図18】第１の実施形態において改善後のフロアレイアウトについて示される根拠情報の具体例を説明する図。

【図19】第１の実施形態において改善後のフロアレイアウトについて示される根拠情報の具体例を説明する図。

【図20】第１の実施形態において改善後のフロアレイアウトについて示される根拠情報の具体例を説明する図。

【図21】第２の実施形態のレイアウト支援装置１ａの機能構成の具体例を示す機能ブロック図。

【図22】第２の実施形態のレイアウト支援装置１ａが予め定められた１つ以上のフロアレイアウトから合格レイアウトを識別する処理の流れを示すフローチャート。

【図23】第２の実施形態のレイアウト支援装置１ａが行うキャリブレーション処理の流れを示すフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0007】

以下、実施形態のレイアウト支援装置、レイアウト支援方法及びコンピュータプログラムを、図面を参照して説明する。

【0008】

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態におけるレイアウト支援装置１の概略を示す図である。レイアウト支援装置１は、対象フロアにおける什器のレイアウトを支援する機能を有する装置である。具体的には、レイアウト支援装置１は、対象フロアに関して予め定められた１つ以上のフロアレイアウトのうちから、その対象フロアに関して定められた所定の運用条件を満たすものを選択する機能を有する。ここでフロアレイアウトは、対象フロアにおける什器の配置を示す情報である。例えばフロアレイアウトは対象フロアに配置されるテーブルや椅子、パーテーションなどの配置を示す。

【0009】

一方、運用条件は対象フロアの運用において満たされるべき条件であって、フロアレイアウトによって変動しうる人の分布に関する条件を表す。例えば、人の分布に関する条件として、人の密度（以下「混雑度」という。）や滞留時間、人の流れ、使用率の低いエリアの有無等に関する条件が挙げられる。一般にフロアの利用者にとっては混雑度が低いほど快適である。そのため、利用者の快適性を重視するフロアに対しては、例えば、混雑度を所定の閾値以下にするといった運用条件を設定することが考えられる。

【0010】

また、一般にフロアの運用者にとっては混雑度が過度に低い場所と混雑度が過度に高い場所とが混在存在してる状況は、フロアの運用効率上好ましくない。そのため、このような場合には、対象フロア内の混雑度を所定の上限値以下かつ下限値以上にするといった運用条件を設定することが考えられる。

【0011】

また、一般にフロアにおける人の分布の特性はフロアの用途や目的によって異なることが多い。例えば、対象フロアがフードコートである場合、利用者の快適性を確保しつつ運用効率を高めるためには、できるだけ人の移動が妨げられないようにすることが重要となる。このような場合、例えば、混雑度が高い場所における人の滞留時間を所定時間以下としたり、それ以外の場所における人の流れを所定の速度以上にしたりするといった運用条件を設定することが考えられる。また、この場合、人が混雑する時間帯と、それ以外の時間帯とで異なる運用条件を設定することも考えられる。このように、運用条件は、対象フロアの用途や目的に応じて任意の条件に設定されてよい。

【0012】

実施形態のレイアウト支援装置１は、このように設定される運用条件に基づき、入力した１つの以上のフロアレイアウトのそれぞれについて運用条件を満たしているか否かの判定を行う。具体的には、レイアウト支援装置１は、まず、各フロアレイアウトで対象フロアを運用した場合における人の分布の変化をフロアレイアウトごとに推定し、その推定結果に基づいて、運用条件を判定するための評価指標を各フロアレイアウトについて算出する。そして、レイアウト支援装置１は、入力した各フロアレイアウトのうち、評価指標が運用条件を満たしているものを処理結果として出力する。このようにして選択されたフロアレイアウトがユーザに提示されることにより、ユーザは、対象フロアの実際の運用状況により適したフロアレイアウトで対象エリアを運用することが可能となる。以下、このような効果を奏することのできる実施形態のレイアウト支援装置１の構成について詳細に説明する。

【0013】

図２は、第１の実施形態のレイアウト支援装置１の機能構成の具体例を示す機能ブロック図である。レイアウト支援装置１は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、プログラムを実行する。レイアウト支援装置１は、プログラムの実行によってフロアレイアウト入力部１０１、運用条件入力部１０２、初期条件入力部１０３、記憶部１１、分布推定部１２、評価指標算出部１３、運用条件判定部１４及び判定結果出力部１５を備える装置として機能する。なお、レイアウト支援装置１の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。

【0014】

フロアレイアウト入力部１０１は予め定めれらた１つ以上のフロアレイアウトを入力する機能を有する。フロアレイアウト入力部１０１は入力したフロアレイアウトを分布推定部１２に出力する。

【0015】

運用条件入力部１０２は対象フロアの運用に関する運用条件を入力する機能を有する。運用条件入力部１０２は入力した運用条件を示す情報を運用条件判定部１４に出力する。

【0016】

初期条件入力部１０３は対象フロアにおける人の分布の変化を推定する際の初期条件を入力する機能を有する。初期条件入力部１０３は入力した初期条件を示す情報を分布推定部１２に出力する。

【0017】

上記のフロアレイアウト入力部１０１、運用条件入力部１０２及び初期条件入力部１０３は、例えばタッチパネル、マウス及びキーボード等の入力装置を用いて各情報を入力するように構成される。また例えば、フロアレイアウト入力部１０１、運用条件入力部１０２及び初期条件入力部１０３は通信インタフェースを用いて構成され、図示しない外部の通信装置から各情報を取得するように構成されてもよい。

【0018】

記憶部１１は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。記憶部１１は分布推定モデルを構築するための各種パラメータ（以下「推定パラメータ」という。）を記憶する。分布推定モデルは分布推定部１２が対象フロアにおける人の分布の変化を推定する際に用いる計算モデルである。例えば、推定パラメータは、分布推定モデルにおいて用いられる目的地関数や初期条件、各種閾値などである。なお、記憶部１１には推定パラメータ以外の情報が記憶されてもよい。例えば、記憶部１１には、自装置に入力されたフロアレイアウトや運用条件、初期条件などが予め保存されていてもよい。

【0019】

分布推定部１２は、自装置に入力されたフロアレイアウト及び初期条件を分布推定モデルに適用することで、対象フロアにおける人の分布の変化を推定する機能を有する。分布推定モデルは対象フロアにおける人の分布の変化を求めることができるものであればどのようなモデルが用いられてもよい。以下では、分布推定モデルとしてセルオートマトンを用いる場合について説明する。セルオートマトンは、対象領域を複数のセルに分割し、ある時刻におけるあるセル（以下「注目セル」という。）の状態を、それより前の時刻における注目セル及びその周辺のセルの状態（以下「周辺セル」という。）に基づいて推定する方法である。周辺セルの状態が注目セルの状態にどのように影響するかは後述する推定ルールとして任意に定められてよい。本実施形態では、セルオートマトンの対象領域は対象フロアであり、各セルの状態を人及び障害物の有無で表すものとする。分布推定部１２は、このような推定処理の実行により、各セルにおける人の有無を時系列に示す情報（以下「分布情報」という。）を取得し、取得した分布情報を評価指標算出部１３に出力する。

【0020】

評価指標算出部１３は、対象フロアの各フロアレイアウトについて取得された分布情報に基づいて、その分布情報が得られたフロアレイアウトの運用に関する評価指標を算出する。例えば、評価指標算出部１３は対象フロアにおける人の密度（以下「混雑度」という。）や滞留時間、人の流れ、使用率の低いエリアの有無等を評価指標として算出する。評価指標算出部１３は算出した評価指標の値を運用条件判定部１４に出力する。

【0021】

運用条件判定部１４は、各フロアレイアウトについて算出された評価指標の値と、対象フロアの運用条件とに基づいて、各フロアレイアウトが運用条件を満たしているか否かを判定する。運用条件判定部１４は、運用条件を満たすと判定したフロアレイアウト（以下「合格レイアウト」という。）を判定結果出力部１５に出力する。

【0022】

判定結果出力部１５は、運用条件判定部１４から出力された合格レイアウトを出力する機能を有する。例えば、判定結果出力部１５は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等の表示装置を用いて構成され、これらの表示装置に合格レイアウトを表示させる。また例えば、判定結果出力部１５は通信インタフェースを用いて構成され、合格レイアウトを他の通信装置に送信してもよい。

【0023】

図３は、第１の実施形態のレイアウト支援装置１が予め定められた１つ以上のフロアレイアウトから合格レイアウトを識別する処理の流れを示すフローチャートである。まず、分布推定部１２は、分布推定モデルを構築する（ステップＳ１０１）。具体的には、分布推定部１２は、記憶部１１から推定パラメータを読み出し、読み出した推定パラメータの値をセルオートマトンに適用することによって分布推定モデルを構築する。続いて、フロアレイアウト入力部１０１が対象フロアについて予め定められたフロアレイアウトを入力する（ステップＳ１０２）とともに、運用条件入力部１０２が対象フロアの運用条件を入力する（ステップＳ１０３）。

【0024】

ここで入力されるフロアレイアウトは、セルオートマトンに基づく分布推定モデルを適用することができるように、対象フロアをセルの集合として表すデータとして入力される。この場合、フロアレイアウトは、対象フロアを構成する各セルに、そのセルの属性を付与したデータとして表される。例えば、各セルには、そのセルに人が移動することができるか否かを表す属性が付与される。この属性は、対象フロアにおける人の分布情報を推定する際に、人の移動を制限する制約条件の１つとして参照される。フロアレイアウト入力部１０１は入力したフロアレイアウトを分布推定部１２に出力する。なお、ここで入力される運用条件は、フロアレイアウトごとの運用条件であってもよいし、各フロアレイアウトに共通の運用条件であってもよい。

【0025】

続いて、初期条件入力部１０３が分布推定モデルに与える初期条件を入力する（ステップＳ１０４）。具体的には、初期条件は分布推定モデルに対して対象フロアに入場する人の識別情報と、その初期位置を与える情報である。例えば、対象フロアが開場した時点以降における人の分布の変化を求める場合には、初期時刻において対象フロアに入場する全ての人の初期位置を対象フロアの入口に設定することができる。なお、初期時刻よりも後の時刻で対象フロアに入場する人を想定する場合、初期時刻から入場時刻までの間、その人の位置を対象フロアの入口に固定するようにしてもよい。初期条件入力部１０３は入力した初期条件を分布推定部１２に出力する。

【0026】

続いて、分布推定部１２が、フロアレイアウト入力部１０１によって入力された１つ以上のフロアレイアウトから１つのフロアレイアウトを選択し、選択したフロアレイアウトと初期条件とをステップＳ１０１で構築した分布推定モデルに適用する。これにより、分布推定部１２は、選択したフロアレイアウトで対象フロアを運用した場合における人の分布の変化を推定する（ステップＳ１０５：分布推定処理）。具体的には、分布推定部１２は、セルオートマトンの考え方に基づき、ある時刻ｔにおける注目セルの状態量と周辺セルの状態量に基づいて、その次の時刻ｔ＋１における注目セルの状態量を決定する。上述したとおり、本実施形態における状態量とは各セルにおける人や障害物の有無を示す値である。この場合、例えば状態量は人も障害物も存在しないことを表す“０”と、人が存在することを表す“１”と、人の通行を妨げる建築物の柱や壁、什器（テーブルやパーティションなど）等の障害物が存在することを表す“２”とのいずれかによって表すことができる。通常これらの障害物は、移動せず、時間が経っても同じセルに存在する。分布推定部１２は、全てのセルについて“０”、“１”又は“２”の状態量を時系列に順次決定していくことにより、推定対象期間における対象フロアの分布の変化を示す分布情報を得ることができる。

【0027】

なお、注目セルの状態量と周辺セルの状態量に基づいてどのように次の時刻の注目セルの状態量を決定するかは、セルオートマトンに適用するルール（以下「推定ルール」という。）として予め設定されるものである。ここでは例えば、推定ルールは推定パラメータの１つとして予め記憶部１１に記憶されているものとする。図４及び図５はこのような推定ルールの一例を示す図である。ここでは簡単のため３×３のセルを用いて推定ルールを説明する。なお３×３のセルの外側に付した１～３の数値は各セルを識別するための数値である。例えば図４（Ａ）の例では、人が存在するセルをセル（２，３）と表すことにする。図４は、以下の推定ルールに基づく人の移動の例を示すものである。

【0028】

（ルール１）人は、目的地関数によって定められる目的地に移動する。
目的地関数は各セルに存在する人について目的地を決定する関数であり、滞在エリアごとに異なる関数として与えられる。滞在エリアは、対象フロア内に設定される複数の領域であり、用途や目的に応じて定められた領域である。すなわち目的地に到達した人はその滞在エリアでの目的を達成したことになるため、目的地関数は目的地に到達した人については、その人が存在している滞在エリアとは異なる滞在エリアを次のとして決定するものとする。なお、目的地に到達した人はある程度の時間その目的地にとどまることも考えられるため、目的地関数は目的地に到達した人に対しては、到達時点から所定時間後に次の目的地を与えるように定義されてもよい。なお、図４及び図５は、同じ滞在エリア内のセルを表し、各セルには同じ目的地関数が適用されるものとする。すなわち、図４及び図５の例においては、目的地関数により、全てのセルについて図の実線矢印方向に目的地が決定されるものとする。

【0029】

（ルール２）人は等速で移動する。
簡単のため、ここでは人は対象フロアを等速で移動するものとする。ただし、人の移動速度は、目的地や対象フロアの状況に応じて変化することも考えれる。これを考慮する場合、目的地関数は、各セルに存在する人について目的地とともに、その目的地に向かう移動速度を決定する関数として定義されてもよい。

【0030】

（ルール３）目的地方向に他の人が存在している場合、人はその場にとどまる。
（ルール４）目的地方向に什器等の障害物や他の人が存在している場合、人はそれを迂回するいずれかの方向に移動する。図の破線矢印は迂回が必要な場合に選択される移動方向を表している。

【0031】

この場合、図４（Ａ）においては、人Ａが存在するセル（２，３）から見て進行方向に隣接するセル（２，２）には他の人が存在していない。そのため、ある時刻ｔにおいて図４（Ａ）のセル（２，３）に存在する人Ａは、その次の時刻ｔ＋１において図４（Ｂ）に示すようにセル（２，２）に移動していると推定される。

【0032】

また、この場合、図４（Ｃ）においては、人Ａが存在するセル（２，３）から見て進行方向に隣接するセル（２，２）には他の人Ｂが存在している。一方、人Ｂが存在するセル（２，２）から見て進行方向に隣接するセル（２，１）には他の人が存在していない。そのため、時刻ｔにおいて図４（Ｃ）のセル（２，３）に存在する人Ａは、図４（Ｄ）に示すようにその次の時刻ｔ＋１においてもセル（２，３）にとどまっていると推定される。一方、時刻ｔにおいて図４（Ｃ）のセル（２，２）に存在する人Ｂは、その次の時刻ｔ＋１において図４（Ｄ）に示すようにセル（２，１）に移動していると推定される。

【0033】

また、この場合、図４（Ｅ）においては、人Ａが存在するセル（２，３）から見て進行方向に隣接するセル（２，２）には他の人Ｂが存在している。一方、人Ｂが存在するセル（２，２）から見て進行方向に隣接するセル（２，１）には障害物（図中にて“障”を記載したセル）が存在している。そのため、時刻ｔにおいて図４（Ｅ）のセル（２，３）に存在する人Ａは、図４（Ｆ）に示すように、その次の時刻ｔ＋１においてもセル（２，３）にとどまっていると推定される。一方、時刻ｔにおいて図４（Ｅ）のセル（２，２）に存在する人Ｂは、セル（２，１）の障害物を迂回する方向（例えば図（Ｅ）中の破線矢印方向）に移動すると推定される。この場合、図４（Ｆ）に示すように、人Ｂは時刻ｔ＋１においてセル（３，２）に移動していると推定される。なお、この例のように障害物を迂回する方向が複数存在する場合、移動方向をいずれか一方に固定してもよいし、いずれか一方をランダムで選択するようにしてもよい。

【0034】

また図５は、図４の場合と同様の推定ルールに基づいて移動する人の他の移動例を示すものである。すなわち図５における人の目的地は図４と同様に、目的地関数によって図中の実線矢印方向に存在すると決定される。この場合、図５（Ａ）においては、セル（２，３）に存在する人Ａの目的地方向に隣接するセル（２，２）に障害物が存在するため、人Ａはそれを回避するためにいずれかの破線矢印方向に移動した後、実線矢印の目的地方向に移動する。その結果、人Ａはセル（２，３）からセル（１，２）又はセル（３，２）に移動すると推定される。

【0035】

また、図５（Ｂ）においては、セル（２，３）に存在する人Ａの目的地方向に隣接するセル（２，２）と、それに隣接するセル（３，２）とに障害物が存在する。この場合、人Ａはセル（２，２）の障害物を回避するためにセル（３，３）に移動したとしても、移動先のセルから見て目的地方向のセル（３，２）にも障害物が存在するため元のセル（２，３）に戻るしかなくなる。そのため、このように障害物が隣接して存在している場合には、人Ａは障害物が隣接していない方向（破線矢印方向）に移動した後、実線矢印の目的地方向に移動する。その結果、人Ａはセル（２，３）からセル（１，２）に移動すると推定される。

【0036】

また、図５（Ｃ）においては、セル（２，３）に存在する人Ａの目的地方向に隣接するセル（２，２）に障害物が存在し、その障害物に隣接するセル（１，２）に他の人Ｂが存在する。この場合、人Ａはセル（２，２）の障害物を回避するためにセル（１，３）に移動したとしても、移動先のセルから見て目的地方向のセル（１，２）には他の人Ｂが存在するため移動先のセルにとどまるしかなくなる。そのため、このように障害物や他の人が隣接して存在している場合には、人Ａは障害物や他の人Ｂが隣接していない方向（破線矢印方向）に移動した後、実線矢印の目的地方向に移動する。その結果、人Ａはセル（２，３）からセル（３，２）に移動すると推定される。

【0037】

また、図５（Ｄ）においては、セル（２，３）に存在する人Ａの目的地方向に隣接するセル（２，２）に障害物が存在し、その障害物に隣接するセル（１，２）及びセル（３，２）にも障害物が存在する。この場合、人Ａはどの方向に移動しても目的地方向に障害物が存在する。そのため、このように移動先のセルから目的地方向に移動する経路が存在しない場合には、人Ａは現在地であるセル（２，３）にとどまるか、隣接するセル（１，３）又はセル（３，３）に移動すると推定される。このうち、どのセルに移動するかは所定のルールに基づいて決定されてもよいし、ランダムに選択されてもよい。例えば、移動先のセルはより目的地に近い方が選択されてもよいし、目的地までの経路長が最も短くなる方が選択されてもよい。なお、移動先のセルの選択においては、目的地までの近さ又は目的地までの経路長の短さが他の条件より優先されてもよい。

【0038】

また、図５（Ｅ）においては、図５（Ｄ）と同様にセル（１，２）、セル（２，２）、セル（３，２）に他の人Ｂ、人Ｃ、人Ｄが存在している。この場合、図５（Ｄ）の場合とは異なり、人Ｂ、人Ｃ、人Ｄが移動する可能性があるので、人Ａから目的地方向への経路が開ける可能性がある。そのため、このような場合には、人Ａは所定時間の間は現在地であるセル（２，３）にとどまり、所定時間の間に目的地方向への経路が開けた場合には目的地方向に移動すると推定される。また、人Ａは所定時間の間に目的地方向への経路が開けなかった場合には移動可能なセル（１，３）又はセル（３，３）に移動すると推定される。斜線で網掛けした矢印は人Ａが所定時間の待機の後に移動する方向であることを表している。なお、このような状況において、人Ａは目的地方向への経路が開けるまで現在地にとどまると推定しても十分な場合もある。この場合、図５（Ｆ）のようにセル（２，３）に存在する人Ａは次の時刻においてもセル（２，３）に存在していると推定されてもよい。

【0039】

なお、対象フロアにおける人の分布の変化を推定する場合、移動速度が変化する人を想定したほうがよい場合もあると考えられる。例えば、進行方向に他の人や障害物が存在し、それを迂回する進行方向の選択肢が複数存在する状況では、人は進行方向を選択するために一旦停止することが想定される。また、例えば、スマートフォンを携帯している人がその操作のために一旦停止することも想定される。このように、人は移動可能な状況にあっても停止する場合があるため、そのような人を想定する場合には、移動可能な状態にある人を所定の確率で所定時間停止させるようにしてもよい。

【0040】

また、一旦停止した人がそれまでとは異なる目的地に向かい始める場合もある。そのような人を想定する場合には、一旦停止した人に対して確率的に他の目的地を設定するようにしてもよい。この場合、他の目的地はランダムに選択されてもよいし、所定のルールに基づいて選択されてもよい。例えば、対象の人が現在の目的地に到達した場合に設定される次の目的地を他の目的地としてもよい。また、例えば、対象の人が存在している滞在エリアとは別の滞在エリアを１つ選択し、選択した滞在エリアの目的地関数によって決定される目的地を他の目的地としてもよい。

【0041】

なお、後述するように、目的地関数が人の位置及び時刻を変数にとる場合、上記目的地変更のために選択される他の滞在エリアの目的地関数には、目的地を変更する対象の人の現在位置を入力することができない。そのため、このような場合、例外的に、選択された目的地関数に入力する各変数の値は、各変数がとりうる範囲内で任意に決定されてよい。例えば、この場合、選択された滞在エリアの中心座標が選択された目的地関数に入力されてもよいし、選択された滞在エリア内のセルのうち目的地を変更する対象の人の現在位置から最も近いセルの座標が選択された目的地関数に入力されてもよい。

【0042】

また、移動中の人又は一旦停止した人がそれまでとは異なる速度で移動し始める場合もある。このような人を想定する場合には、対象フロアに存在する人の移動速度を確率的にそれまでとは異なる速度に変更してもよい。

【0043】

分布推定部１２は、このような推定ルールに基づいて各セルの各時刻における状態量を決定することにより対象フロアの分布情報を取得し、取得した分布情報を評価指標算出部１３に出力する。なお、上述した推定ルールは一例であり、各セルの状態量をどのように決定するかは対象フロアの用途や性質等に応じて任意に決定されてよい。

【0044】

図３の説明に戻る。続いて、評価指標算出部１３が、処理対象のフロアレイアウトについて取得された分布情報に基づいて、その分布情報が得られたフロアレイアウトの運用に関する評価指標を算出する（ステップＳ１０６）。評価指標算出部１３は算出した評価指標の値を運用条件判定部１４に出力する。

【0045】

続いて、運用条件判定部１４が、処理対象のフロアレイアウトについて算出された評価指標の値と、ステップＳ１０３で入力された運用条件とに基づいて、処理対象のフロアレイアウトが運用条件を満たしているか否かを判定する（ステップＳ１０７）。運用条件判定部１４は、運用条件の判定結果に基づいて処理対象のフロアレイアウトが合格レイアウトであるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。具体的には、運用条件判定部１４は、処理対象のフロアレイアウトについて取得された評価指標の値が与えられた全ての運用条件を満たす場合に処理対象のフロアレイアウトが合格レイアウトであると判定し、いずれかの運用条件を満たしていない場合には処理対象のフロアレイアウトが合格レイアウトでないと判定する。

【0046】

ここで処理対象のフロアレイアウトが合格レイアウトであると判定した場合（ステップＳ１０８－ＹＥＳ）、運用条件判定部１４はその合格レイアウトを判定結果出力部１５に出力し（ステップＳ１０９）、ステップＳ１１０に処理を進める。一方、処理対象のフロアレイアウトが合格レイアウトでないと判定した場合（ステップＳ１０８－ＮＯ）、運用条件判定部１４は合格レイアウトの出力を行うことなくステップＳ１１０に処理を進める。

【0047】

続いて、運用条件判定部１４は、ステップＳ１０２において入力した全てのフロアレイアウトについて合格レイアウトか否かの判定処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ１１０）。未処理のフロアレイアウトが残っている場合（ステップＳ１１０－ＮＯ）、運用条件判定部１４は処理をステップＳ１０５に戻す。この場合、分布推定部１２は未処理のフロアレイアウトのうちからいずれか１つのフロアレイアウトを選択して分布推定処理を実行する。一方、全てのフロアレイアウトが処理済みとなった場合（ステップＳ１１０－ＹＥＳ）、運用条件判定部１４は処理を終了する。

【0048】

図６は、第１の実施形態における分布推定処理の流れを示すフローチャートである。まず、分布推定部１２は予め入力されているフロアレイアウトのうちからいずれか１つのフロアレイアウトを処理対象として選択する（ステップＳ２０１）。分布推定部１２は、選択したフロアレイアウトに基づいて、対象フロアの物理的制約や什器の配置等を各変数に設定する。続いて、分布推定部１２は時刻ｔを０に初期化する（ステップＳ２０２）。続いて、分布推定部１２は、入力済みの初期条件に基づいて初期時刻ｔ＝０における各セルの状態量Ｓ（ｔ，ｘ，ｙ）を設定する（ステップＳ２０３）。ここで状態量Ｓ（ｔ，ｘ，ｙ）は時刻ｔのセル（ｘ，ｙ）における人や障害物の有無を表す。ｘ及びｙはセルの座標を表す。

【0049】

続いて、分布推定部１２は、時刻ｔ＝０においてセル（ｘ，ｙ）に存在する人の目的地関数Ｄ（ｔ，ｘ，ｙ）を設定する（ステップＳ２０４）。上述したとおり、目的地関数は人の目的地を定める関数でり、人が存在している滞在エリアに応じて決定される関数である。例えば、目的地関数Ｄ（ｔ，ｘ，ｙ）は次の式（１）によって表される。

【0050】

【数1】

【0051】

式（１）においてｉは滞在エリアの識別番号である。例えば対象フロアに４つの滞在エリアが定義されている場合にはｉは１から４のいずれかの値をとる。以下では識別番号ｉで識別される滞在エリアを「滞在エリア（ｉ）」と記載する。またｅｑｕａｔｉｏｎ_ｉ（t，ｘ，ｙ）は滞在エリア（ｉ）ごとに異なる関数を表し、ｘ及びｙは各滞在エリアに含まれるセルの座標を表す。すなわち式（１）は、目的地関数Ｄが滞在エリアごとに異なる関数として定義され、時刻ｔ及びセルの座標（ｘ，ｙ）を変数とする関数として定義されることを表している。

【0052】

図７は、対象フロア内に設定される滞在エリアの具体例を示す図である。上述したとおり、滞在エリアは対象フロア内に設定される複数の領域であり、用途や目的に応じて定められた領域である。例えば図７は、社員食堂を対象フロアとして、滞在エリア＃１～＃４の４つの滞在エリアが定義された例を示す。例えばこの例において滞在エリア＃１～＃４は、対象フロアに入場した人が下記の行動を行う領域として定義される。また、図７に示すように各滞在エリアはその一部が互いに重複するように定義されてもよい。

【0053】

（滞在エリア＃１）入口Ｅ１から入場した人が希望の配膳エリアに移動し、配膳エリアで配膳の順番待ちをする領域。各配膳エリアは、パーティションＰ１～Ｐ４によって仕切られている。
（滞在エリア＃２）配膳を受けた人が希望のテーブルに移動する領域。
（滞在エリア＃３）テーブルにて食事を終えた人が下膳エリアに移動し、下膳エリアで下膳の順番待ちをする領域。下膳エリアには、３つの下膳用シンクＳ１～Ｓ３が設置されている。
（滞在エリア＃４）下膳を終えた人が出口Ｅ２に移動する領域。

【0054】

なお、式（１）は滞在エリアに応じて目的地関数を一意に決定する式であるが、人の目的地は、その人が存在している滞在エリアの状況に加えて、その周辺の滞在エリア（以下「周辺エリア」という。）の状況に影響される可能性がある。そのため、目的地の決定に際して周辺エリアの状況を考慮する必要がある場合には、例えば目的地関数Ｄ（ｔ，ｘ，ｙ）を次の式（２）のように定義してもよい。

【0055】

【数2】

【0056】

式（２）においてαは０から１までの値を取り得る定数であり、ｉ_βは滞在エリア（ｉ）の周辺エリアを示す識別番号である。すなわち式（２）は、目的地関数を、滞在エリア（ｉ）について定義された関数と、滞在エリア（ｉ_β）について定義された関数とのαに基づく重み付け和として定義するものである。これにより、ある滞在エリアの目的地関数を、その周辺エリアの状況を考慮して決定することができる。例えば、周辺エリア（ｉ_β）としては、滞在エリア（ｉ）に存在する人の移動方向に隣接する滞在エリアを選択することが考えられる。また、周辺エリア（ｉ_β）の状況に加え、他の周辺エリア（ｉ_γ）の状況を考慮する場合、式（２）は、滞在エリア（ｉ）、周辺エリア（ｉ_β）及び周辺エリア（ｉ_γ）の各ｅｑｕａｔｉｏｎの重み付け和を目的地関数とするように変形されてもよい。

【0057】

なお、この場合、αは各滞在エリアの重みを決定するパラメータとなる。αは固定値として予め設定されていてもよいし、重みを変動させる要因によって変化する可変値として設定されてもよい。例えば重みを変動させる要因としては、周辺エリアの状況（例えば混雑度など）や対象とする人の状況（例えば目的地や移動速度など）などが考えられる。

【0058】

また、人の目的地には、対象とする人の過去の状況や周辺エリアの過去の状況が影響することも考えられる。このため、そのようなことが想定される場合には、目的地関数はそのような過去の状況に関する統計値（例えば平均値等）をパラメータとして含む関数として定義されてもよい。

【0059】

このように対象エリアに用途や目的ごとの滞在エリアを設定し、対象エリアに存在する人の目的地をその人の滞在エリアに応じて定める目的地関数を定義することにより、対象エリアにおける混雑度を潜在的な要因も含めて分析することができる。例えば、次の式（３）に示す判定式により、座席を探している人の数に対して空席の数が足りているのかを分析することができる。

【0060】

【数3】

【0061】

式（３）において、Ｎ_ｖａｃは座席を目的地とする滞在エリア（以下「座席エリア」という。）における空席の数を表す。Ｎ_ｖａｃは０に近いほど満席に近い状態であることを表すため、座席エリアの混雑度を測る一つの指標として用いることができる。一方、ｎ_ａｒｅａは座席エリアにおいて座席を探している人の数を表す。ここで座席エリアが「座席を目的地とする滞在エリア」であることは、その滞在エリアについて定義された目的地関数がその滞在エリア内の人の目的地を座席に決定するということである。また、上述したとおり、目的地関数は目的地に到達した人については異なる滞在エリアを次の目的地として決定するため、ｎ_ａｒｅａは座席エリアにおいて座席に到着していない人の数ということができる。

【0062】

また、ｎ_ａｄｄは座席エリアに隣接する滞在エリア（以下「隣接エリア」という。）に存在する人のうち、座席エリアの座席を目的地として所定の閾値を超える速度で移動している人の数を表す。ｎ_ｓｕｂは座席エリアに存在する人のうち、座席を目的地として所定の速度で移動している人の数を表す。この場合、座席エリア内に存在する人で座席を目的地とする人の移動速度が所定の閾値以下であると仮定すれば、座席エリア内に存在はしていても、別の滞在エリアを目的地として移動している人がｎ_ｓｕｂに数えられる。なお、上述したとおり、この場合の目的地関数は目的地に加えて、その目的地に向かう移動速度を決定することができるものとする。また、目的地の決定には各滞在エリアの混雑度が考慮されてもよく、この場合には、目的地関数は目的地に加えて、その目的地の決定に影響する滞在エリアの混雑度を決定することができるものとする。

【0063】

なお、δは所定の定数であり、式（３）の判定結果を調整することを可能にするパラメータである。例えばδは、初期値（例えば１）での運用において得られたＮ_ｖａｃ、ｎ_ａｒｅａ、ｎ_ａｄｄ、ｎ_ｓｕｂの実測値に基づいて調整されてもよい。

【0064】

このような目的地関数Ｄ（ｔ，ｘ，ｙ）が設定されることにより、時刻ｔにおいてセル（ｘ，ｙ）に存在する人の目的地をその滞在エリアに応じて決定することができる。なお、目的地関数Ｄ（ｔ，ｘ，ｙ）を定めるｅｑｕａｔｉｏｎには、時刻や滞在エリアのほか、人が目的地を決定する理由に相関する任意のパラメータを含んでもよい。例えば、人が過去に滞在した滞在エリアや、人が各滞在エリアに滞在した総時間、過去の目的地、現在までの移動経路などを上記パラメータとすることができる。

【0065】

なお、上述したとおり、セルオートマトンを用いた分布推定モデルでは、ある時刻の注目セル及び周辺セルの状態量に基づいて次の時刻の注目セルの状態量が決定されるため、分布推定処理において各人を個別に識別する必要性は必ずしもない。しかしながら、上記のように、各人の移動実績に基づく情報（以下「履歴情報」という。）を分布推定処理のパラメータとして用いる場合には、対象フロアに存在する各人を個別に識別しつつ、その移動を推定してもよい。例えば、分布推定部１２は、各人に識別番号を割り当て、各人の各時刻における位置情報を識別番号に紐づけて記録していくことで、各人の履歴情報を取得することができる。

【0066】

図６の説明に戻る。ステップＳ２０４において初期時刻ｔ＝０における各セル（ｘ，ｙ）の目的地関数Ｄ（ｔ，ｘ，ｙ）を設定すると、分布推定部１２は時刻ｔを次の時刻に進め（ステップＳ２０５）、時刻ｔ－１における目的地関数Ｄ（ｔ－１，ｘ，ｙ）に基づいて、現在時刻ｔにおける各セル（ｘ，ｙ）の状態量Ｓ（ｔ，ｘ，ｙ）を決定する（ステップＳ２０６）。すなわち、ステップＳ２０６の初回実行時には、時刻ｔ＝０の目的地関数Ｄ（０，ｘ，ｙ）に基づいて、時刻ｔ＝１における各セルの状態量Ｓ（１，ｘ，ｙ）が決定される。

【0067】

続いて、分布推定部１２は、現在時刻ｔが推定対象期間の最大時刻ｔ_ｍａｘに達したか否かを判定する（ステップＳ２０７）。なお、時刻ｔ_ｍａｘは所望の推定対象期間に応じて任意に設定されてよく、分布推定モデルの１つのパラメータとして予め設定されているものとする。現在時刻ｔが時刻ｔ_ｍａｘに達している場合（ステップＳ２０７－ＹＥＳ）、分布推定部１２は処理結果を評価指標算出部１３に出力して、処理対象のフロアレイアウトについての分布推定処理を終了する。一方、現在時刻ｔが時刻ｔ_ｍａｘに達していない場合（ステップＳ２０７－ＮＯ）、分布推定部１２は現在時刻ｔにおける各セルの状態量Ｓ（ｔ，ｘ，ｙ）に基づいて各セルに存在する人の目的地関数Ｄ（ｔ，ｘ，ｙ）を更新し（ステップＳ２０８）、ステップＳ２０５に処理を戻す。このような処理が実行されることにより、初期時刻ｔ＝０から最大時刻ｔ＝ｔ_ｍａｘまでの各時刻ｔにおける各セルの状態量Ｓ（ｔ，ｘ，ｙ）が決定される。

【0068】

図８は、図７に示した対象フロアの各滞在エリアに存在する人について、目的地関数が決定する目的地の具体例を示す図である。まず、社員食堂の利用者は滞在エリア＃１に含まれる入口Ｅ１から対象フロアに入場する。滞在エリア＃１においては利用者の目的地がいずれかの配膳エリア（目標座標１ａ～１ｅ）に設定される。目的地は、各配膳エリア付近の混雑度に応じて人が分散するように決定されてもよいし、各配膳エリア付近の混雑度に応じて目的地が途中で他の配膳エリアに変更されてもよい。一方、滞在エリア＃１において目的地であるいずれかの配膳エリアに到達した人に対しては、次の目的地として滞在エリア＃２のいずれかの座席（目標座標２ａ～２ｈ）が設定される。例えば次の目的地にはその時点における空席がランダムに割り当てられるようにしてもよいし、現在位置から近い空席が割り当てられるようにしてもよい。

【0069】

次に滞在エリア＃２において目的地であるいずれかの座席に到達した人に対しては、次の目的地として滞在エリア＃３のいずれかの下膳エリア（目標座標３ａ～３ｃ）が設定される。この場合においても、次の目的地は、各下膳エリア付近の混雑度に応じて人が分散するように決定されてもよいし、各下膳エリア付近の混雑度に応じて目的地が途中で他の下膳エリアに変更されてもよい。

【0070】

次に滞在エリア＃３において目的地であるいずれかの下膳エリアに到達した人に対しては、次の目的地として出口Ｅ２（目標座標４ａ）が設定される。この場合、対象フロアから退場する利用者が出口Ｅ２に集中しすぎないように、対象フロアから退場する利用者の一部については、次の目的地が入口Ｅ１（目標座標４ｂ）に設定されてもよい。なお、一部の利用者の次の目的地を入口Ｅ１とするか否かは、入口Ｅ１や出口Ｅ２付近の混雑度に応じて決定されてもよい。

【0071】

このように、対象エリアを用途や目的に応じた複数の滞在エリアに分割し、各滞在エリアごとに異なる目的地関数を定義することにより、対象エリア内を一連の目的に沿って移動する利用者の動きを分析することが可能となる。

【0072】

このように構成された第１の実施形態のレイアウト支援装置１は、予め定められた複数のフロアレイアウトのうちから、対象フロアの運用条件を満たすフロアレイアウトを選択することができる。具体的には、レイアウト支援装置１は、予め定められたフロアレイアウトについて分布推定処理を行うことにより対象フロアの混雑度を時系列に推定し、その推定結果に基づいて運用条件が満たされるか否かを判定する。これにより、第１の実施形態のレイアウト支援装置１は、人の分布の経時的な変化を考慮した上で、対象フロアの実際の運用状況により適したフロアレイアウトを採用することが可能となる。

【0073】

なお、レイアウト支援装置１は、合格レイアウトが選択された根拠を示す情報（以下「根拠情報」という。）を出力するように構成されてもよい。例えば、判定結果出力部１５は、合格レイアウトに関連付けて、その合格レイアウトに基づいて得られた分布情報や、その合格レイアウトがどのように運用条件を満たしているかを示す情報を根拠情報として出力してもよい。例えば、判定結果出力部１５は、次の図９に示すような根拠情報を出力してもよい。

【0074】

例えば図９は、同じ対象フロアに関して得られた合格レイアウトであって、それぞれ異なる特徴を持つフロアレイアウト＃１～＃４のそれぞれが、運用条件をどの程度のレベルで満足しているかを評価した結果を示す。なお、図９に示す座席数のように、根拠情報には各フロアレイアウトに関連する各種の補助的な情報が含まれてもよい。この例において、フロアレイアウト＃１は対象フロアを利用する利用者の収容効率を重視したフロアレイアウトである。例えばフロアレイアウト＃１は図１０に例示されるフロアレイアウトであり、その座席数は図７の例（座席数８０）よりも１０座席多い９０座席となっている。そのため、広さ及び混雑度の面での評価はそれほど高くはならず、運用条件＃１及び＃２の両方に関して中程度（図中△）と評価されている。

【0075】

また、この例において、フロアレイアウト＃２は対象フロアを顧客とのランチミーティングに適したスペースとすることを目的として設計されたフロアレイアウトである。例えばフロアレイアウト＃２は図１１に例示されるフロアレイアウトである（座席数７３）。この例では、対象フロアの左側半分には、パーティションにより区切られた複数の区画が顧客とのランチミーティング用のスペースとして比較的余裕を持った区割りで設けられている。一方、対象フロアの右側のスペースには、従業員向けのランチスペースが収納効率重視で設けられている。このようにフロアレイアウト＃２は顧客とのランチミーティングを優先したフロアレイアウトであるため、運用条件＃１及び＃２ともに、顧客向けには高い評価（図中◎及び〇）となった一方で、従業員向けには中程度の評価（図中△）となったことを表している。

【0076】

また、この例において、フロアレイアウト＃３は対象フロアの利用者が長く滞在できることを重視して設計されたフロアレイアウトである。例えばフロアレイアウト＃３は図７に例示されたフロアレイアウトである。この例では、ソファを配置したテーブルを設けるなどして利用者が長時間滞在しやすいスペースが設けられており、運用条件＃１及び＃２のともに高い評価（図中◎及び〇）が得られたことを表している。

【0077】

一方、フロアレイアウト＃４はフロアレイアウト＃３の動線の快適性をより高めることを目的として改良されたフロアレイアウトである。例えばフロアレイアウト＃４はフロアレイアウト＃３を改良したものであり、図１２に例示されるフロアレイアウトである。フロアレイアウト＃４は、図７に示した紙面左端の什器Ｅ３を除去するとともに、各配膳エリア前に人の流れを整えるガイドＥ４１～Ｅ４５を設けることで動線の快適性を高めたフロアレイアウトである。この場合、図９の例のような根拠情報の表示により、対象フロアの運用者は、運用条件＃２についてフロアレイアウト＃３よりも高い評価（図中◎）が得られたことから、フロアレイアウト＃３に対する改良が妥当なものであるということを定量的に把握することが可能となる。

【0078】

なお、ここでは運用条件の判定結果に基づく妥当性の評価を根拠情報として示したが、根拠情報は各フロアレイアウトの妥当性に関する情報であれば他のどのような情報であってもよい。例えば、判定結果出力部１５は、各運用条件について算出された指標値と、その指標値に対して定められた閾値とを根拠情報として出力してもよいし、分布推定処理によって推定された分布情報、又は分布情報に基づいて得られる情報を根拠情報として出力してもよい。

【0079】

例えば、図１３はフロアレイアウト＃３に示される対象フロアをセルオートマトンで扱われるセルの単位に分割した例を示し、図１４～図１６はフロアレイアウト＃３について、所定期間の間に人が存在すると推定された頻度をセルごとに示した図である。ここで図１４は図１３に示す領域Ａについての頻度を示す。また図１５は図１３に示す領域Ｂについての頻度を示し、図１６は図１３に示す領域Ｃについての頻度を示す。例えば上記頻度は、フロアレイアウト＃３に推定された所定期間の分布情報に基づいて、人が存在すると判定された回数をセルごとに集計することによって取得することができる。このような情報を根拠情報として表示することにより、所定期間における対象フロアの混雑度を可視化することができる。なお、紙面の都合上、図１４～図１６におけるセルの分割は、図１３におけるセルの分割と厳密には一致させていない。

【0080】

この例によると、入口Ｅ１付近（領域Ａ）及び出口Ｅ２付近（領域Ｂ）など、局所的に人の流れ（図中矢印）がぶつかり、人の滞留が起きていることが分かる（図１４及び図１５）。例えば、入口Ｅ１付近では対象フロアに流入する人の流れと、配膳エリアに出入りする人の流れとがぶつかることにより滞留が広範囲に発生する可能性が高いことが分かる。同様に、出口Ｅ２付近においても、左右及び下方向から出口に向かう人の流れがぶつかることにより滞留が広範囲に発生する可能性が高いことが分かる。また、下膳エリア付近（領域Ｃ）においても、入口Ｅ１付近及び出口Ｅ２付近の混雑状況が影響して滞留が発生する可能性が高いことが分かる。

【0081】

これに対して、図１７はフロアレイアウト＃４に示される対象フロアを図１３と同様のセルの単位に分割した例を示し、図１８～図２０はフロアレイアウト＃４について、所定期間の間に人が存在すると推定された頻度をセルごとに示した図である。ここで図１８は図１７に示す領域Ａについての頻度を示す。また図１９は図１７に示す領域Ｂについての頻度を示し、図２０は図１７に示す領域Ｃについての頻度を示す。上述のとおり、フロアレイアウト＃４はフロアレイアウト＃３に対して動線の快適性を向上させるための改善を試みたフロアレイアウトである。なお、図１４～図１６の場合と同様に、図１８～図２０におけるセルの分割は、図１７におけるセルの分割と厳密には一致させていないが、図１４～図１６におけセルの分割とは一致させている。

【0082】

この例によると、フロアレイアウト＃３の入口Ｅ１付近（領域Ａ）及び出口Ｅ２付近（領域Ｂ）で発生していた人の滞留状況が、レイアウトの一部変更により改善されていることが分かる（図１８及び図１９）。具体的には、図１７では、図１３に示した什器Ｅ３が除去されるとともに、各配膳エリアにおける人の流れを整えるガイドＥ４１～Ｅ４５が設置されている。また、図２０では、入口Ｅ１付近及び出口Ｅ２付近の混雑状況が緩和されたことにより、下膳エリア付近（領域Ｃ）の滞留も改善されることが分かる。

【0083】

このように、各フロアレイアウトについて推定された分布情報が根拠情報として出力されることにより、対象フロアの運用者は設計したフロアレイアウトが実際の運用においてどのように有効であるかを視覚的かつ定量的に把握することが可能となる。また、このような分布情報がフロアレイアウト＃３やフロアレイアウト＃４のように一部が共通するフロアレイアウトの根拠情報として出力されることにより、対象フロアの運用者は想定しているレイアウトの改良が有効であるか否かを視覚的かつ定量的に把握することが可能となる。

【0084】

なお、ここでは合格レイアウトの根拠を示す情報を根拠情報として示したが、根拠情報には、合格レイアウトと判定されなかった他のフロアレイアウト（以下「不合格レイアウト」という。）が不合格となった根拠を示す情報が含まれても良い。このように合格レイアウトの根拠情報と、不合格レイアウトの根拠情報とが表示されることにより、対象フロアの運用者は、合格レイアウトと不合格レイアウトとの差を定量的に把握することが可能となる。

【0085】

（第２の実施形態）
図２１は、第２の実施形態のレイアウト支援装置１ａの機能構成の具体例を示す機能ブロック図である。レイアウト支援装置１ａは、制約条件入力部１０４、実績データ入力部１６及び推定パラメータ調整部１７をさらに備える点、分布推定部１２に代えて分布推定部１２ａを備える点で第１の実施形態のレイアウト支援装置１と異なる。レイアウト支援装置１ａのその他の構成は第１の実施形態のレイアウト支援装置１と同様である。そのため、図２１においては、第１の実施形態と同様の構成には図２と同じ符号を付すことにより、それら同様の構成についての説明を省略する。

【0086】

制約条件入力部１０４は対象フロアにおける什器の配置に関する制約条件を入力する機能を有する。制約条件は、フロアレイアウトの編集の際に参照される情報であり、フロアレイアウトに対する編集操作が対象フロアについて定められた制約を満たすものか否かを判定する条件として用いられる。例えば制約条件は対象フロアにおいて什器を配置することのできる場所や、その場所に配置することのできる什器の種類などに関する制約を示す。制約条件は対象フロアを有する施設の設計に基づいて定められる。制約条件入力部１０４は入力した制約条件を示す情報を分布推定部１２に出力する。

【0087】

実績データ入力部１６は実績データを入力する機能を有する。実績データは、対象フロアの実際の運用において観測された人の分布の実測値を示すデータであり、すなわち分布情報の実績を示すデータである。実績データは対象フロアのセルごとに人の在又は不在を示すデータであればどのような方法で取得されてもよい。例えば実績データはセルごとに設けられた人感センサによって取得されてもよいし、各セルにおける人の在又は不在を検出することができる画像センサによって取得されてもよい。実績データ入力部１６は入力した実績データを推定パラメータ調整部１７に出力する。

【0088】

なお、上記の制約条件入力部１０４及び実績データ入力部１６は、他の各入力部と同様に、例えばタッチパネル、マウス及びキーボード等の入力装置を用いて各情報を入力するように構成される。また例えば、制約条件入力部１０４及び実績データ入力部１６は通信インタフェースを用いて構成され、図示しない外部の通信装置から各情報を取得するように構成されてもよい。

【0089】

推定パラメータ調整部１７は、実績データに基づいて分布推定処理に用いられる推定パラメータを調整する機能を有する。具体的には、推定パラメータ調整部１７は、分布推定モデルによって得られる分布情報と、実績データが示す分布情報との差分が所定の閾値以下となるように推定パラメータを決定する。例えば、推定パラメータ調整部１７は、実績データが得られたときの対象エリアのフロアレイアウトについて、推定パラメータの値を少しずつ変更しながら分布推定部１２ａと同様の分布推定処理を行う。推定パラメータ調整部１７は、その結果として得られた複数の分布情報のうちから、実績データが示す分布情報との差分値が所定の閾値以下となった分布情報を抽出し、抽出した分布情報を得たときの分布推定処理に用いた推定パラメータを調整後の推定パラメータとして決定する。

【0090】

なお、推定パラメータの調整において、推定パラメータの値は予め定められた所定のルールに基づいて変更されてもよいし、運用者が指定する値に変更されてもよい。また、分布推定部１２ａは、複数回の分布推定処理の結果に基づいて各推定パラメータの寄与度を求め、寄与度の大きなパラメータを優先的に変更するように構成されてもよい。また、以下では推定パラメータ調整部１７が推定パラメータを調整する処理を「キャリブレーション処理」という。

【0091】

分布推定部１２ａは、第１の実施形態における分布推定部１２が有する機能に加え、処理対象のフロアレイアウト又は各種条件（運用条件又は初期条件）を変更する機能を有する。また、分布推定部１２ａは、変更後のフロアレイアウトについて分布推定処理を行うことで、変更後のフロアレイアウトが合格レイアウトとなったか否かを判定することができる。

【0092】

図２２は、第２の実施形態のレイアウト支援装置１ａが予め定められた１つ以上のフロアレイアウトから合格レイアウトを識別する処理の流れを示すフローチャートである。なお、図２２において、第１の実施形態におけるフローチャートと同様の処理には図３と同じ符号を付すことにより説明を省略する。まず、制約条件入力部１０４が制約条件を入力する（ステップＳ３０１）。制約条件入力部１０４は入力した制約条件を分布推定部１２ａに出力する。続いて、ステップＳ１０８において、処理対象のフロアレイアウトが合格レイアウトでないと判定された場合（ステップＳ１０８－ＹＥＳ）、分布推定部１２ａは、処理対象のフロアレイアウト又は各種条件（運用条件又は初期条件）の変更を行うか否かを判定する（ステップＳ３０２）。

【0093】

例えば、この判定は、上記変更を行うか否かを示すユーザ（例えばフロア運用者）の入力情報に基づいて判定される。処理対象のフロアレイアウト又は各種条件の変更を行わないと判定した場合（ステップＳ３０２－ＮＯ）、分布推定部１２ａはステップＳ１１０に処理を移す。一方、処理対象のフロアレイアウト又は各種条件の変更を行うと判定した場合（ステップＳ３０２－ＹＥＳ）、分布推定部１２ａは処理対象のフロアレイアウト又は各種条件の変更を行った後（ステップＳ３０３）、ステップＳ１０５に処理を戻す。

【0094】

なお、分布推定部１２ａは、フロアレイアウトの変更を行う場合、変更の内容が対象レイアウトについて定められた制約条件を満たす範囲内でフロアレイアウトを変更するものとする。例えば、フロアレイアウトの変更内容をユーザが入力する場合、必ずしも制約条件を満たす変更内容が入力されない可能性がある。例えば、什器の配置が許可されていない場所に什器を配置又は移動させる操作が入力されることが考えられる。そのため、分布推定部１２ａが入力された変更内容について制約条件を判定することにより、誤ったフロアレイアウトが処理されてしまうことを抑止することができる。

【0095】

また、フロアレイアウト及び各種条件の変更は、予め定められたルールに基づいて行われてもよいし、ユーザによる変更操作の入力に基づいて行われてもよい。また、分布推定部１２ａは、フロアレイアウトの変更が、所定回数行われた場合にはそれ以降の変更を受け付けないように構成されてもよい。

【0096】

図２３は、第２の実施形態のレイアウト支援装置１ａが行うキャリブレーション処理の流れを示すフローチャートである。まず、実績データ入力部１６が実績データを入力する（ステップＳ４０１）。実績データ入力部１６は入力した実績データを推定パラメータ調整部１７に出力する。続いて、推定パラメータ調整部１７が、この時点で記憶部１１に記憶されている推定パラメータに基づいて分布推定モデルを構築する（ステップＳ４０２）とともに、初期条件の入力（ステップＳ４０３）及びフロアレイアウトの入力（ステップＳ４０４）を行う。なお、ステップＳ４０４において入力されるフロアレイアウトは、実績データが取得されたときの対象フロアの実際の運用において使用されたフロアレイアウトである。推定パラメータ調整部１７は、このように入力したフロアレイアウト及び初期条件を、構築した分布推定モデルに適用することで分布推定処理を実行する（ステップＳ４０５）。ここで実行される分布推定処理は第１の実施形態における分布推定処理と同様である。

【0097】

続いて、推定パラメータ調整部１７は、分布推定処理によって得られた分布情報と、実績データが示す分布情報とを比較し（ステップＳ４０６）、その比較結果に基づいて推定パラメータの調整が必要か否かを判定する（ステップＳ４０７）。推定パラメータの調整は必要でないと判定した場合（ステップＳ４０７－ＮＯ）、推定パラメータ調整部１７はキャリブレーション処理を終了する。一方、推定パラメータの調整が必要と判定した場合（ステップＳ４０７－ＹＥＳ）、推定パラメータ調整部１７は推定パラメータの変更を行った後（ステップＳ４０８）、ステップＳ４０５に処理を戻す。

【0098】

このように構成された第２の実施形態のレイアウト支援装置１ａは、分布推定モデルのパラメータを、実際の運用において得られた分布情報の実績データに基づいて調整することができる。そのため、所定のフロアレイアウトで運用している対象フロアのレイアウトを変更する場合などにおいて、より正確な分布情報に基づいて変更後のフロアレイアウトを評価することが可能となる。

【0099】

また、第２の実施形態のレイアウト支援装置１ａは、処理対象のフロアレイアウトの一部を変更するとともに、変更後のフロアレイアウトについても運用条件を判定することができる。そのため、あるフロアレイアウトが不合格レイアウトと判定された場合であっても、ユーザ（例えばフロア運用者）は不合格レイアウトの一部を変更しながら合格レイアウトを作成することが可能となる。

【0100】

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、実施形態のレイアウト支援装置は、対象フロアにおける什器類のレイアウトを示すフロアレイアウトと、対象フロアにおける人の分布の変化を示す分布情報とに基づいて、対象フロアの運用に関する評価指標の値を予め定められた１つ以上のフロアレイアウトのそれぞれについて算出する評価指標算出部と、１つ以上のフロアレイアウトのそれぞれについて算出された評価指標の値に基づいて、各フロアレイアウトで対象フロアを運用した場合に、対象フロアの運用に関して予め定められた所定の運用条件が満たされるか否かを１つ以上のフロアレイアウトのそれぞれについて判定する運用条件判定部とを持つことにより、対象フロアの実際の運用状況により適したフロアレイアウトを提示することができる。

【0101】

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

【符号の説明】

【0102】

１，１ａ…レイアウト支援装置、１０１…フロアレイアウト入力部、１０２…運用条件入力部、１０３…初期条件入力部、１０４…制約条件入力部、１１…記憶部、１２，１２ａ…分布推定部、１３…評価指標算出部、１４…運用条件判定部、１５…判定結果出力部、１６…実績データ入力部、１７…推定パラメータ調整部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】