JR舞浜駅のオーバーツーリズムによる混雑の実態把握と対策にAI映像解析機能を活用

日々数万人の外国人観光客が舞浜駅を利用して東京ディズニーランド等に訪問され、いわゆるオーバーツーリズムの状況になっていた。 特に、閉演前の花火が終了する午後8時頃を中心に、タクシー乗り場でお客様をお待たせしてしまうことはもちろん、 待機時間が長期化することにより、待ち行列の発生や、お客様同士のトラブルが絶えなかった。

この為、タクシー乗り場の混雑は常態化しており、その解消方法はないかと頭を悩ませていた。

観光庁の「オーバーツーリズムの未然防止・抑制による持続可能な観光推進事業」の取組みの一例として人流データの収集・分析の項目が目に留まり、 既存システムでもカメラを使用していたこともあり、 AIカメラ解析機能を活用することを着想した。

製品を選定していく中でSynology DVA1622が持つ人物・車両の計測機能がJR舞浜駅において十分なAI解析機能であることがわかり、 手ごろな価格も相まって導入を決めた。
    

DVA1622にて解析したJR舞浜駅の時間帯別の人流動向データ

JR舞浜駅周辺にサードパーティ製カメラおよびSynology BC500をバス、タクシー乗り場前や、2階改札デッキなどに計20台設置し、事務所に設置したDVA1622にカメラ映像を取込んでおり、 その中の特定のカメラの集客を計測している。 また各タクシー会社やバス会社、警察署、浦安市危機管理課向けに映像の配信を行っている。

Synology DVA1622の映像AI解析機能を活用することにより、タクシー乗降客数が時間帯別に把握できるようになり、タクシー乗り場において、お客様のタクシー待ち時間が約半分に短縮された。

今後も季節・時間ごとの人流の増減を確認し、オーバーツーリズムの実態把握と改善策検討に活用していく。

今後も京葉支部エリア内の主要ターミナル駅に、Synology DVA1622の映像AI解析機能を活用しながら「駅ロータリー内の秩序維持」「タクシー乗り場の乗客待ち時間の軽減」「事件/事故/特殊詐欺等発生時の警察機関への映像提供」「災害時の被災者滞留状況/被害状況確認」などを目的として、ネットワークカメラを設置していく予定である。