問題
シミュレーションモデリングに特化したミラノに本拠を置くコンサルティング会社であるFair Dynamics社は、アテネベナキ美術館で開催された現代美術展The Ametriaプロジェクトの開発に従事しました。
プロジェクトの目的は、展示における新しい個人の体験及び新しいアプローチの設計により、ビジターの注目を引くことでした。それを達成するために、彼らはビジターの気持ちに影響するために通常のキャンバスで一杯の部屋の代わりに、博物館で迷路状のエリアを作りました。美術館は、美術品が隠れたエリアに置かれるので、それらを見つけるのは難しいと考えました。そこで、AnyLogicシミュレーション・モデリングを使用して、人々がギャラリーの内部でどのように移動するのかを示し、同様にどこ美術品を配置することができるかをモデル化して調査しました。
以下のようなさまざまなレイアウトがテストされました。
- 重要なエリアの存在（ビジターの混雑度が高すぎるまたは低すぎる）
- 鑑賞できる美術品の割合
- ギャラリー内の経路
- 鑑賞された美術品から測定されたビジターの満足度
解決策
ギャラリー内のビジターの動きは、AnyLogic Pedestrianライブラリによりモデル化されました。 このライブラリにより、モデラーはエージェント（ビジターを表す）の動作をシミュレートし、事前に決められたルールに従って移動し、群衆の密度に応じて距離と速度を調整することができました。
ライブラリのおかげで、歩行者のダイナミクスの利点をエージェントベースのモデリングアプローチの力と結びつけ、ビジターに特定の機能と動作を提供し、ビジターが美術品と対話できるようになりました。 このアプローチは以下を定義するのに役立ちました。
- 関与率 これは、美術品ごと及びギャラリー内で費やされた時間に基づいています。
- ビジターの機嫌、他のビジターとの距離、美術品鑑賞の成果、及びその他の変数の影響。
- ビジター(元気、疲れている、リラックスしている)、及び美術品に対する好み。
エンジニアは、ビジター（エージェント）にいくつかのゴール（目的地）を持たせ、それらに達する方法（経路）を特に指示しなくとも、美術館内で人々は独自の経路を移動するため、人の流れと振る舞いを観察することができました。モデルをより正確にするために、他のギャラリーを訪れたビジターのパラメーター情報でエージェントを校正することで、さらに精度を上げることができます。ビジターの行動は下のように記述されます:
- ビジターは、展示された美術品を知らずに、定義されたスケジュールに従ってギャラリーに入場
- ビジターは、まだ最大人数に達していないグループに参加し、ギャラリーのエリアに沿って移動し、より多くの作品を観察
- ギャラリーに沿って移動している間、ビジターは美術品とのつながりを確立しました。これもエージェントとしてモデル化されています。観察された美術品を検討するには、ビジターは各美術品に固有のルールに従う必要がありました。 （たとえば、特定の場所からの傑作を見てくださいなど）。
- ビジターは、展示への興味の程度、およびこのギャラリーで費やされた時間および負担を検証しました。人々は美術品の鑑賞で、それぞれ歩きましたが、彼らは疲労度のしきい値レベルに達すると、レストエリアに向かい休息します。
最後のステップはより大きな注目に値します。 展示会の主催者は、好み、目標、展示への関心、気分などを含むビジターの特定の特徴を考慮することが大変重要と考えていました。 また、目的の美術品を観察するのに時間をかけすぎると、ビジターが不満状態に陥り、ピーク時にギャラリーから退出してしまうことも暗示しています。
請負業者は、モデルのインターフェイスに特に注意を払いました。 高いレベルの使いやすさを提供し、マテリアルデザインの外観、読みやすく、調整可能なパフォーマンスインジケーターを備えていました。
これは、Java Swingクラスによって提供されるコンポーネントを統合するAnyLogicによって実現されました。 ほとんどのインターフェイス要素は簡単に調整できるため、クライアントは次のような動的な入力パラメーターまたは既存データをモデルに導入できます。
- 展覧会の開始時間と終了時間
- ビジターが各アートワークまたはエリアで過ごす時間
- 展示会に興味のあるビジターの割合
モデルをセットアップして起動した後、人がホールに入るのを見ることができます。人がドット表示され、特定の美術品を観察し始めると、色が変わります。 ビジターは、行動パターン（関与度、気分、目標など）に従ってギャラリーを移動します。人々が動いている間、左側の凡例はギャラリーで何が起こっていたかを説明しています。
AnyLogicが提供する密度マップのおかげで、エリア全体の人々の飽和状態を調べることができました。 このモデルでは、以下を含む拡張統計も可能です。
- ギャラリーの人数と彼らが動いた距離
- グループおよびグループメンバーの分布
- 人がギャラリーの特定のエリアで過ごした平均時間
- 鑑賞したアートワークの数と各アートワークあたりのビジター
- 各ビジターの経路
モデラーは緊急事態も考慮できるため、統計に安全な避難にかかった時間を示すことができます。
結果
AnyLogicエージェントベースのシミュレーションモデリングは、絵画の配置変換と展示レイアウトの展示に役立つだけでなく、各エージェント/エージェントグループ（美術品とホール内の人々）の詳細な統計情報も提供しました。 また、特定の絵画の前の混雑の理由を特定し、デザイナーが密度マップを使用して混雑を回避できるようにしました。 これとは別に、このモデルにより、顧客はさまざまなレイアウトをテストして、これから計画する展示に適したレイアウトを見つけることができます。
モデルをより顧客志向にするために多くのことが行われました。 請負業者は、直感的なインターフェイス、視覚的なインジケータ、およびドキュメント作成ツールを通じてユーザーエクスペリエンスを改善しようとしました。 たとえば、主催者は複数の経路の情報を収集して、1000通りの展示小冊子を作成できます。
また、このモデルは混雑の問題を回避し、同時に展示を訪れることができるビジターの最大数をテストすることも提供し、安全な避難計画のモデリ作成に役立ちました。
Luigi Manca氏とRoberto Grugni氏によるプロジェクトプレゼンテーション