混雑緩和を目指した来場者管理の実証実験　東京国立博物館

実証実験では、2018年10月2日から開催されている特別展の会場を対象に来場者数や年代別・性別データの収集を行っており、リアルタイムに来場状況や客層分布を把握することで、混雑緩和や販促活動への活用など来場者管理への有効性を検証する。

東京国立博物館では、現在、来場者数を来場時のチケット半券の回収数により把握しているが、災害時の避難・誘導などに備え館内の滞在者数データをより正確、かつリアルタイムに計測したいという考えがあった。

また、年代別・性別データを数多く収集することで、展覧会毎の来場者傾向の分析や、イベントなどの販促活動をより活性化したいという要望もあった。機器の導入に当たっては、展覧会毎に作品・ディスプレイおよび来場者の導線が変更されるため、省スペースかつ容易に設置できることも必須条件となっていた。

OKIの映像IoTシステムであるAISIONは、小型の「映像IoT-GW」装置に画像センシング機能を搭載。カメラ映像を用いて人物・顔の検出を行い、さらに映像解析プログラムによる年齢・性別の判定までの処理も行う。小型のシステム構成となっているため、設置やレイアウト変更についても、スペースの環境に左右されず柔軟に対応することが可能だ。

さらに映像IoT-GW装置では、映像解析を実施し数値データに変換するため、撮影した映像は録画せず、来場者の個人特定などのプライバシーを侵害することはない。これらにより、東京国立博物館の来場者管理に対する要望と導入における必須条件を満たすことから、今回の実証実験実施に至ったとOKIは説明する。

現在、東京国立博物館・フィラデルフィア美術館交流企画特別展「マルセル・デュシャンと日本美術」、特別展「京都 大報恩寺　快慶・定慶のみほとけ」の2つの展覧会を対象に実証実験を行っている。

展覧会では、ミュージアム施設における展覧会場の照度や、景観を保つためのカメラ取り付け位置の制限など、それら特有の条件に応じてシステムをチューニングして実施する。実証実験では、高い精度の来場者数と年齢・性別データの収集や、リアルタイムな混雑状況把握、客層分布のデータ取得など、来場者管理に有効なデータの収集が可能であることを検証するという。