@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00228976,
 author = {阪上, 遥 and 山田, 理 and 松田, 裕貴 and 諏訪, 博彦 and 安本, 慶一},
 issue = {24},
 month = {Nov},
 note = {インバウンド観光客の復活に伴い，日本各地で混雑が問題となっている．混雑を解消するためには，人流の最適化が必要であり，人流をリアルにシミュレーション可能なデジタルツインが求められている．本稿では，人流の最適化の中でも特に，未来の人流予測に焦点を当て，混雑度センシングと，地域ごとの事情や社会的情勢を考慮可能な人流シミュレーションを組み合わせることで，未来の混雑度の予測および人流のデジタルツインの構築を目指す．より確度の高い人流シミュレーション機構の構築のためには，人々の行動を予測する際に，人の属性情報を考慮することが有効である．しかし，既存のシミュレーションでは，場所に特化した情報から，属性を考慮せずに人の行動を予測しているため，人々の実際の生活に現れるルーティンが反映されていない．この問題を解決するために，その地に住む人々の属性情報を取得可能な合成人口データを用いた人流シミュレーションを提案する．提案手法では，株式会社 Agoop によって提供されている「ポイント型流動人口データ」を用いて求めた時間ごとの PoI 間の遷移確率行列と合成人口データを用い，15 分ごとの移動のシミュレーションを行った．PoI 間の遷移確率行列は，ポイント型流動人口データに含まれるユーザの軌跡データなどを基に，対象地域の全 PoI における，時間ごとの混雑度を算出し，混雑度にマルコフ連鎖を適用することによって求めた．対象地域の合成人口データをもとに会社員・学生・主婦といった属性を定義し，それぞれの移動特性に応じた遷移確率を用いて移動予測を行った．社会人を対象に移動シミュレーションを行った結果，実際の PoI 混雑度とのコサイン類似度は，6 時間後に最大おおよそ 0.985 となった．},
 title = {PoI間遷移確率と合成人口データを用いた人流シミュレーション機構の構築},
 year = {2023}
}