「休日に会社の同僚と遭遇しないための動き方」を物理シミュレーションとゲーマーの英知で解き明かす：データサイエンスな日常（1/4 ページ）

休日に会社の同僚と遭遇しないためにはどうすればいいのか――データサイエンティストが3D物理シミュレーションを駆使して、最適な動き方を導き出す。

[篠田裕之，ITmedia]

　働き方改革が叫ばれて久しい昨今。健康的に毎日を過ごすためには、休日にしっかりと英気を養うことが重要だろう。しかし、休日の安らぎを脅かす大きな懸念がある。それは、街中で会社の同僚と遭遇してしまうことだ。

　平日であれば気が張っているため、外出先で同僚に出会っても職場同様のコミュニケーションを取れることが多い。だが、休日は無理だ。ちなみに私の住む下北沢は、通勤の利便性もあり同僚が比較的多く居住しているエリアである。そのような環境では、最寄りのコンビニやスーパーに行くときですら安心できない。

　そこで今回は、会社の同僚と遭遇しないための街中における最適な動き方を、3D物理シミュレーションとゲーマーの英知を駆使して解き明かしていきたい。ゲーマーの英知については後述する。

連載：データサイエンスな日常

世の中は解き明かされていない謎にあふれている？　データサイエンティストの筆者が、日常生活で気になるさまざまなテーマに着目し、独自の視点で分析・考察していく。

（編集：ITmedia村上）

下北沢の街を3Dモデルで再現

　まずは、シミュレーションの環境構築に用いるデータを収集・整理していく。下北沢については、世田谷区が区画ごとの居住人数を、小田急電鉄および京王電鉄が、各駅における1日の平均駅別乗降人数を公開している。さらに独自で、下北沢の各エリアにおける曜日時間帯ごとの移動人数の変化を調査した。

　以上のデータと、実際の居住人数、駅乗降人数に基づいて、休日の下北沢のとある区画における時間帯ごとのおおよその移動人数を移動方向ごとに算出した。例えば、下北沢南口商店街における休日の時間帯ごとの通行人数(ここでは1分間である地点を通過する人数とした)を下記のように算出。上りは駅に向かう方向、下りは駅から南に向かう方向と定義している。

　続いて、「私」「下北沢の街」「通行人（会社の同僚含む）」を本記事用に独自に3Dソフトでモデリングした。まずは、メガネ、パーカー、ジャージ姿の私だ。下北沢で下記のような人物を見かけたら、それは私だ。

　次に下北沢のうち、特にシミュレーションを行う南口商店街付近を地図、および現地観察から再現した。

　通行人は、匿名なモブキャラクターらしく、シンプルなモデリングを用意し、ただの通行人は白色、同僚は赤色で表現した。以上の3Dモデルを用いて、先ほどの時間帯ごとの移動人数データを反映させ、3D物理シミュレーションを行う。