コワーキングのフリーアドレス40席で会員何人を受け入れられる？

フリーアドレス会員は共用の机を使います。来ない日もあれば、午前で帰る人や昼食後に来る人もいるため、同じ机をその日のうちに別の人が使えます。会員を募集する運営者にとって確かめたいのは、来た会員が机を使えないことがどのくらい起きるかです。

毎日の来訪確率が50%で、訪問の半分が半日利用なら、フリーアドレス40席で会員100人（1席あたり2.5人）を受け入れたとき、机なしの訪問は3.3%です。

これは以下の仮定での結果で、どのスペースにも勧める比率ではありません。同じ条件でも、20日のうち11日で机を使えない訪問がありました。ラウンジに滞在した人も、机なしとして数えます。

コワーキングスペースのモデルから始める（無料登録。シミュレーションの実行はPro）。AIがMCPで呼ぶのと同じ道具を動かしました。以下の数字と図は、すべてその結果です。オフィスのフリーアドレスの記事は社員に対する席数を考えます。今回は席数を固定し、募集するフリーアドレス会員を増やします。フォンブースの台数は別に確かめる必要があります。

全員が終日滞在するなら、無料のフリー席の計算ツールで、不足する日の確率と目標を満たす最大の会員数を求められます。登録もAIも不要です。前提は二項分布の計算方法で説明しています。ツールは誰かが机を使えない日を数え、この記事は半日の利用による机の再利用も含めて、机を使えない来訪を数えます。

使える席はどれか

モデルにはフリーアドレス席40席と専用席8席、ラウンジとキッチン、フォンブース4台、会議室3室、個室オフィス4室があります。今回の会員が使えるのは、フリーアドレスのタグの付いた椅子だけです。専用席の会員と個室の入居者は対象外で、その席や会議室を机の予備には数えません。

元のフロアを get_space で読み、check_space の指摘は0件でした。家具の配置は変えていません。

オープンスペースの左上にある机の島が専用席で、同じスペースのほかの島がフリーアドレス席です。

会員の来訪と滞在

以下の到着時刻、滞在時間、割合、サービスの目標値はすべて仮定で、実際のコワーキングで測った需要ではありません。

• 各会員は毎日、互いに独立に50%の確率で来ます。来た人の訪問はその日限りで、出直しはありません。
• 主な条件では、訪問の50%が終日、50%が半日です。半日の人は午前と午後を同じ確率で選びます。
• 終日と午前の人は8:00〜10:00、最も多いのは9:00に来ます。午後の人は12:00〜14:00、最も多いのは13:00に来ます。
• 終日の人は6〜8時間、最も多いのは7時間滞在します。半日の人は2〜4時間、最も多いのは3時間です。到着時刻と滞在時間には三角分布を使います。
• 来た人は最も近い空いているフリーアドレス席を取り（pick: free）、滞在中は確保します。席を離れて帰ると、その机を次の人が使えます。滞在中は机を持ち続け、休憩やブースへの往復は計算しません。
• 空いた机がなければ、そのままラウンジへ行き、予定していたのと同じ時間だけ滞在します。列での待機や、あとで机を探し直す行動はありません。これを机なしの訪問として数えます。建物から帰ったという意味ではありません。ラウンジはあふれた人の行き先で、作業席の収容力を別に検証したものではありません。

put_process_scenario でシナリオを保存します。run_process_scenario で、会員60〜160人を5人刻み、半日利用を25%・50%・75%として、条件ごとに20日を流しました。実行時間は8:00〜20:00で、どの条件のどの日も終了前に全員が帰りました。

日ごとの値（perRun）で、訪問、机なしの訪問、帰り終えた人数を数えます。机の最大使用数は、その日に同時に使われていた机のいちばん多い数です。会員が机へ向かい始めてから離れるまで、その机を使用中と数えます。

机を増やさず会員を増やすと

目標は、20日を通した全訪問のうち、机なしの訪問を5%未満にすることです。サービスについて仮に決めた目標で、業界の基準ではありません。机なしの総件数を訪問の総件数で割り、日ごとの割合の平均は使いません。

毎日の来訪確率50%、半日利用50%での20日間の日平均です。最大使用席数の最多は、全日のうち同時に机を使った人数が最も多かったときの値です。最悪の日の割合は、その日の机なしの訪問を、その日の全訪問で割ったものです。

目標を満たす検証済みの最多会員数は100人です。次に調べた105人では、机なしの訪問が5.8%になります。会員数は5人刻みなので、その間の境界までは求めていません。

会員100人では、机は40席でも1日49.1件の訪問で机を使えます。午前に帰る人の席を、あとから来た人が使うためです。それでも最悪の日には58件のうち9件（15.5%）で机がなく、20日のうち11日で誰かが机を使えませんでした。全体の割合が許容範囲でも、不満が出る日は多くなり得ます。

滞在が短いと受け入れられる会員は増える

次に調べた会員95人・105人・125人では、机なしの訪問は順に8.1%・5.8%・6.1%です。どの条件も、次の会員数では目標を超えます。

半日利用75%、会員120人なら、平均で1日58.5件の訪問で机を使えます。最悪の日には、それでも65件のうち10件（15.4%）で机がありません。入れ替わりが増えても午前の混雑は残ります。午後の人が来る前に、終日の人と午前の人が重なるためです。

より厳しく、20日のどの日にも机なしの訪問がないことを目標にすると、検証済みの最多会員数は、半日利用25%・50%・75%で順に70人・80人・90人です。この実行で机なしがなかったという結果であり、将来のリスクがゼロだと示すものではありません。

1席あたりの会員数に目安はあるか

Deskmagの調査記事（英語）は、2018年の平均を1席あたり会員1.2人と報告しています。各スペースの比率を計算してから平均した値です。運営者のKAPTÁRもこの比率を紹介しています（英語）。Deskmagは個室オフィスも含めて説明しているため、スペース全体の過去の観測値であり、フリーアドレス会員だけの販売上限ではありません。今回の来訪や滞在の仮定は、この資料からは取っていません。

会員を増やす前に

チェックインとチェックアウトの両方から、来る割合、到着時刻、滞在時間を求めてください。フリーアドレス会員は、専用席の会員、個室の入居者、ドロップイン、ゲストと分けます。仮定を普段の混むパターンに置き換え、サービスの約束が訪問の割合なのか、机が足りない日数なのか、机の保証なのかを決めます。

計算していないのは、チームでの来訪、曜日ごとのピーク、予約、ゲスト、席の好み、清掃時間、ラウンジの混雑です。会員の来訪判断は互いに独立としています。このシミュレーションの全体目標を満たす会員数でも、同じ午前に人が集まれば不便は残ります。机を使えるかどうかの計算であり、建物の収容人数の上限ではありません。

AIへの頼み方

このコワーキングで、フリーアドレス40席を固定し、専用席8席は除いてください。会員60〜160人を5人刻み、毎日の来訪確率50%で比べます。半日利用を25%・50%・75%にして、上の到着時刻と滞在時間の仮定を使ってください。条件ごとに20日を流し、机がなくラウンジへ行く訪問、最大使用席数、最悪の日、机なしの訪問があった日数を数えてください。机なしの訪問が5%未満に収まる検証済みの最多会員数は何人ですか。