以来、地域に根ざしたイベントとして成長してきたクラフトビアフェスト。しかし、運営面には長年の悩みがありました。

会場であるつくばセンター広場は、建物や通路が入り組んだ複雑な形状です。そのため、日差しの強い場所、木陰で過ごしやすい場所、通行人が行き交う通路に近い場所など、環境条件はエリアごとに大きく異なります。

「こうした会場の特性上、どうしても人が集まりやすい場所と、流れが滞りやすい場所が生まれます。そのため、同じように出店料を払って参加しているブルワリーさんの間で、売上に 差が出てしまうのです。ビールの味わいや価格など『商品力』によるものではなく、『人がそもそも通らない』といった環境要因で売上が左右されると、出店者の不公平感につながり、イベントの継続性を脅かしかねません」（実行委員会・永田さん）

ＤＣＳでは、このお話をいただいて、会場内にAIカメラやセンサーを設置して、人の流れと混雑状況を可視化することを提案し、準備を開始しました。
準備期間においてハードルになったのが、「カメラ設置」と「個人情報保護」の問題です。
つくばセンター広場は、公道や通行人の動線を含む公共空間です。イベント参加者だけでなく、駅前を通り抜ける市民も多数往来します。そうした環境にカメラを設置するには、丁寧な説明とルールづくりが欠かせません。

一方、ＤＣＳ側も、社内のリスク管理部門と連携しながら、つくば市に提示する資料や説明内容を綿密に準備しました。
「街灯や樹木などには機器を取り付けないといったルールの中、出展ブルワリーさんにご協力いただき、イベント会場外は極力撮影しないように配慮しながら、テントのフレームを拡張してセンサーを配置しました。イベント会場内外へのインパクトを最小限に抑えつつ、必要なデータをとるための工夫です」（ＤＣＳ・西岡）

こうして、実行委員会・つくば市・ＤＣＳという三者の信頼関係とチャレンジ精神のもと、実証実験が本格的に動き出しました。

今回の実証実験は、「人がどのように会場を回遊しているか」という量的なにぎわいだけでなく、「どれだけ楽しんでもらえたか」という質の面も含めて、イベントを多角的にとらえることを目的としました。そのため人流解析に加えて、感情分析も実施しました。

人流解析（混雑状況の取得、スタッフの位置情報把握）

感情分析（参加者の感情取得）

会場ではクローズドなSNSが運営されており、参加者が写真やコメントを投稿できるようになっていた。
ＤＣＳは、このSNS上の画像に写る顔の表情から、ポジティブ／ネガティブの感情を判定。
加えて、投稿文やアンケートの自由記述についても、AIパイプラインを構築して意図を抽出し、感情分析を行った。
ＤＣＳはまた、センサーから取得したデータを活用するため、２種類のアプリケーションを開発しました。

リアルタイム混雑UI

統合ダッシュボード

「実証実験まであまり時間がなかったのですが、短いサイクルでのアプリ開発は普段からやっていることだったので、あまり心配はしていませんでした。ただ今回のようにセンサーを取り入れて、アプリケーション上にUIを可視化するのはあまり知見のないことだったので、チーム内でフィードバックをし合いながらトライ＆エラーを高速で繰り返す形で開発を進めました」（ＤＣＳ・米沢）

そして迎えたイベント当日。会場のにぎわいが増すのに合わせて、モニター上の人流データも刻一刻と変化していきましたが、実際に現場で使ってみたからこそ見えてきた“想定外の課題”もありました。

リアルタイムで混雑状況を把握できるUIはもともと、スマートフォンやPCを用いてスタッフが個々に閲覧するものとして開発されました。しかし、初日の運営状況を見て、中山さんから「大画面で確認したい」とリクエストが。ＤＣＳは急遽、事務所内に大きなモニターを設置し、みなで共有できるよう実装しました。

モニターに表示される「１万人」「１万５千人」といった数字は、現場のスタッフの士気を高めました。

「これまでは、イベントがどれだけ盛り上がったかは体感と事後の売上報告でしかわかりませんでした。今回は、現場で『今どれだけの人が来ているか』が数字で見えるようになったのが、大きな変化です。ボランティアのスタッフからは、自分たちの頑張りがちゃんと結果につながっている実感が湧いた、という声があがりました」（実行委員会・中山さん）

ＤＣＳは今回、人流データと周辺施設の混雑傾向や交通情報を組み合わせた「人流予測」にも挑戦しました。センサーの計測によると、混雑ピーク時には5分間で約100人が移動する時刻帯もありました。AIモデルにより、直近１時間程度であれば、その人数を±10人程度の精度で予測できたといいます。

「バスや電車の時刻表と人流データを組み合わせて、『この時間帯にどれだけ人が流入もしくは流出しそうか』を推定しました。まだ実験段階ではありますが、『だいたい何十人規模で増えそうか』といった傾向を把握することで、曜日や時間帯ごとのスタッフ配置を調整するなど、運営側の判断材料にしていただきました」（ＤＣＳ・藤田）

今回はスタッフ数に限りがあり、「予測のすべてをリアルタイムに運用へ反映する」というところまでには至っていません。しかし、「金曜・土曜・日曜で来場パターンがどう違うか」「どの時間帯に混雑しそうか」など、次回開催に生きるデータを得られたという点で、一定の成果を得られました。

実行委員会では、今回の実証実験で得られたデータを、次年度以降のイベント設計に生かしていく考えです。

「暗黙知的な部分もあった人流が、実際にどれだけ効果を生んでいるのかを、確かめることができました。また、来場者の年齢層や地域比率といった属性も含めて見ることで、『どの客層が、どの時間帯に、どのエリアを好んでいるのか』が少しずつ見えてきました。これは、来年以降の店舗配置などを考えるうえで、大きなヒントになります」（実行委員会・永田さん）

「年齢層や居住地域データから、新たに分かったこともあり、改めて地域密着型のイベントであることも改めて確認できました。今後は、『今来てくださっている層をより満足させるのか』『まだ来ていない層を新たに呼び込むのか』という観点から、ペルソナ設計を見直していきたいと考えています」（実行委員会・中山さん）

実行委員会・ＤＣＳからつくば市側へも、今回得られたデータを共有しています。

「これまでは『何人来場したか』『売上はいくらだったか』といった数値報告が中心でした。今回、人がどのエリアにどの程度滞在していたのかが地図上でわかるようになり、『公共空間をどう使えばにぎわいが生まれるか』を考えるうえで、一つの材料になると感じました」（つくば市・櫻井さん）

つくば市が今後期待するのは、駅前のにぎわいを「イベント単体」ではなく、「周辺の飲食店や商業施設も含めた広いエリア」につなげていくことです。

最後にあらためて、つくば市、実行委員会、それぞれの立場からの感想を聞きました。

「クラフトビアフェストは、これからも主催する私たちにとって、出店者さんにとって、そして企業や行政にとっての『実験の場』でありたいと思っています。今回の人流解析や感情分析に限らず、サステナブルな取り組みや新しいサービスの試行など、いろいろなチャレンジに活用してもらえたら嬉しいです。利益を第一に求めないボランティア団体だからこそ、意味のある実験の受け皿になれる部分があると思っています」（実行委員会・永田さん）

ＤＣＳは今回の実証実験を、単発のイベント支援にとどまらない取り組みとして捉えています。西岡は、今後の方向性を２つ挙げました。

人の流れと感情をデータで捉え、「にぎわい」と「満足度」を高めていく。つくば発のこの取り組みは、イベント運営のあり方のみならず、街や職場のつくり方にも、新しいカタチをもたらしてくれそうです。