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人の動きが見えると、現場はどう変わるか

利用人数は約1.6倍。それで混雑は悪化したのか。HULIXの実測から、配置や誘導を変える判断を考えます。

人が多い。列が長い。スタッフが足りない。忙しいことは分かっても、どこを変えれば楽になるのかは、意外と意見が分かれます。

HULIXでは、人の位置と移動を計測し、動線、滞在時間、行列などを分析しています。この仕事で面白いのは、現場の印象と、データから見えることが必ずしも一致しない点です。

同じ100人でも、打つ手は違う

100人が順調に通過している。入口で止まっている。座席でサービスを利用している。人数が同じでも、必要な対応は違います。

行列も、来る人が増えたのか、受付が遅いのか、受付後に先へ進めないのかで対策が変わります。最後のケースなら、受付だけ増員しても、その先は詰まったままです。

そこで、一人ひとりがどこで止まり、何を経由して、どこへ進んだかを見ます。人数カウントに、時間と場所の関係を足していくわけです。

例えば、同じ場所を何度も往復する軌跡があったとします。利用者が迷っている可能性もあれば、スタッフが補充している可能性もあります。「往復が多い」という数字だけで、誘導が悪いと決めることはできません。区域の用途と、そこで行われている仕事を合わせて見る必要があります。

逆に、現場から「ここでよく詰まる」と聞いていても、記録では特定の時間帯にしか起きていないことがあります。通路を常に広げるべきなのか、その時間だけ補充の方法を変えるべきなのか。対策の大きさも、動きが起きる条件によって変わります。

利用者は約1.6倍。それで悪化したのか

ある宿泊施設の共用スペースで、レイアウト変更の前後を比較しました。それぞれ約1週間、同じ提供時間帯を計測しています。

計測上の1日あたり利用人数は約1.6倍。一方、報告書で評価した全体の歩行速度には、明確な差が見られませんでした。

宿泊施設での前後比較。計測上の利用人数は約1.6倍、全体の歩行速度には明確な差なし
HULIXの実測報告書から、数値を丸めて再作図。利用人数は変更前を1とした比較です。施設の全来訪者数ではなく、集計上の除外条件があります。

ただし、これで「改装は成功」とは言えません。施設の稼働状況が違いますし、歩行速度は、席を待った時間を直接表す数字でもありません。

行動を分けて見ると、座席の種類ごとの利用の偏りは小さくなっていました。一方、サービスの利用時間は、短くなった場所と長くなった場所がありました。利用者数や提供内容の影響を分けきれない項目は、判定を保留しています。

全体を一つの点数にするより、次に手を入れる場所を見つける。 実測データを使う意味は、そこにあります。

報告書では、待機、サービス利用、座席までの移動、座席利用というように、行動を分けて評価しています。ある場所の利用時間が長くなっても、待っている時間が増えたのか、ゆっくり選べるようになったのかでは評価が逆になります。現場の提供内容が変わったことも、比較の前提に入れます。

私がこうした結果を紹介したいのは、改善を断定しなかった項目にも、次の調査の手がかりがあるからです。席の選ばれ方が変わったなら案内の位置を確かめる。サービス前で止まる人が増えたなら、提供方法や補充時刻を見る。分かったことと、まだ分からないことを並べる方が、次の話が具体的になります。

一日の平均では、詰まった時間が隠れる

HULIXの解析表示には、同じ場所の動線と滞留を時間帯ごとに並べるものがあります。一枚の図に一日分を重ねると、よく使われる通路は分かりますが、いつ人が止まり、いつ流れ始めたかが見えにくくなります。

HULIXの解析表示。時間帯ごとの動線と滞留を同じ場所で比較した図
HULIXの公開用解析図。時間を区切って動線・滞留を比べる表示の例です。上の宿泊施設の前後比較とは別の図で、同じ案件のデータとしては扱っていません。

この図では、時間を区切って同じ場所を比べています。軌跡が広く伸びる時間と、一部の場所に滞留が集まる時間を分けて見るためです。赤くなった場所をすべて解消すればよい、という読み方はしません。入口なのか、座席なのか、サービスの提供場所なのかで、止まっている意味が違います。

運営側が変更できる時間の単位も合わせます。翌月の配置を決めたいのか、今日この後の応援を決めたいのか。前者には複数日の傾向、後者には今の変化と現場へ伝える速さが必要です。

データの前に、変えられる仕事を決める

分析項目を増やす前に、現場で何を変更できるかを確かめます。

変えたい判断まず測るもの
応援を入れる時間列が伸び始める時刻と待ち時間
案内スタッフの位置最後尾、引き返し、迷う場所
什器や通路の配置局所的な滞留と動線の交錯

「何分止まれば滞留か」も、場所ごとに決めます。通路で止まる数分と、座席を利用する数分を同じ基準で問題にするわけにはいきません。

HULIXの分析でも、利用者と従業員を完全に分けられない場合があります。短時間の出入りを除外し、目視で影響を確認する。こうした数え方まで説明して、初めて判断に使える数字になります。

管理者には時間帯別の比較が必要ですが、現場スタッフが欲しいのは、今どこへ行き、何をするかです。計測結果を見る人と、配置を変える人を決めておかないと、画面だけ増えて仕事は変わりません。

さらに、変更する人にとって数字が扱えるかを確認します。行列の最後尾が移動するたびに細かい通知を出すと、案内スタッフは通知を見る仕事に追われます。どの変化なら対応するかを、担当範囲や移動時間に合わせて決めることになります。

配置を変えた後の記録も必要です。何時に何人を応援へ出したか、どの入口を使うよう案内したか。人の動きだけ残して、運用変更を残していなければ、後から「何が効いたか」を比べられません。センサーで取る記録と、人が残す記録を組み合わせます。

費用をかけるなら、誰の作業が減るか

効果を確かめる期間も、仕事に合わせます。案内位置を変えた直後の一時間を見るだけでよいのか、曜日の違いを含めて数日見る必要があるのか。利用者の多い日だけを変更後に選べば、施策と来訪量の影響が混ざります。

現場の担当者には、数字の見方だけでなく、「この結果ではまだ配置を変えない」という判断も残してもらいたいと思います。動けなかった理由が分かれば、計測を増やす前に変えるべき業務が見えてきます。

例えば、状況確認の巡回を1日合計2時間減らせると仮定します。人件費を時給2,500円、年間300日とすると、年間150万円分の作業時間です。これは説明用の試算で、HULIXの実績値ではありません。

そのまま150万円の支出が減るとは限りません。残業や外注を減らせれば経費削減。同じ人が接客や補充に回るなら、使える時間が増える価値です。計測後に増える確認作業や、通信・保守の費用も差し引きます。

待ち時間の改善なら、投入したスタッフの延べ時間も一緒に見る。同じ人数で改善したのか、増員した結果なのかで、運営側の判断は変わります。

最初に決めたいのは、変える仕事、変更する担当者、評価する数字、比較条件の四つです。「毎朝、この場所を確認するために歩いている」。その仕事が一つ分かれば、何を測り、どこまで費用をかけるかを具体的に考えられます。

掲載数値は、個別施設を特定できないよう丸めています。前後比較から、レイアウト変更だけの効果を分離したものではありません。

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