展示会の受付は何か所？開場の朝の行列を、AIとシミュレーションで比べる

展示会の開場の朝のモデルを開く（登録なしで開けます。シミュレーションを動かすにはProが要ります）。開場の朝、有人カウンターとQRのキオスクをいくつ開けば、来場者を待たせずにすむか。事前登録を増やせば、カウンターを増やすのと同じになるか。同じ来場者で受付の数と事前登録の割合を変え、AIがシミュレーションで比べます。この記事では、模擬の展示会で、AIがMCPで呼ぶのと同じ道具を動かしました。以下の数字は、すべてその結果です。

1. 展示会と開場の朝

模擬の展示会は9:00に開場します。

• 来場者は、駅からの通路・タクシー乗り場・シャトルバス・駐車場から、朝の波でランダムに来ます（基本は1時間に200人の割合で、最初の10分はその1倍、次の15分は2.5倍、次の15分は1.5倍、最後の10分は0.6倍。10回の平均で253.9人）。12%はクロークに寄ります。
• 70%は事前登録していて、1本の列で空いたQRのキオスクに並びます（読み取りと印刷で25〜90秒、そのあとストラップ）。残りは蛇行の1本の列で有人カウンターに並びます（記入・身分証・バッジで90〜240秒、印刷10〜20秒）。
• そのあと全員が手荷物検査に並び（10〜30秒）、展示ホールへ入ります。
• いまは、有人カウンター4か所（最大6）、キオスク4台（最大8）、検査4レーンを開けています。
• 計算していないもの：混雑の物理、列を見てやめる人・列を移る人、来場者数・商談・売上の予測。

2. どこで並ぶか

1回の計算が重いため、AIは sweep_process_parameters を1回の呼び出しで2つずつ（いまの設定とほかの1つ）、同じ乱数の10回走らせました。いまの設定で：

• 来場者の3割の有人カウンターの人が、平均9.0分待ちます。クロークや検査も含めて、1人が並んで待った時間の合計は、全員の平均で4.4分です。
• 最長の待ちと最長の列は、それぞれの回でいちばん長かった値の10回の平均です。

3. 受付を変えると

• 有人カウンターを6か所にすると、1人が待つ時間の合計は2.1分短くなります（同じ回どうしで、95%区間は1.4〜2.8分）。
• キオスクを8台にしても、有人カウンターの待ちは9.0分のままです。全体では1.5分短くなります。
• 事前登録を85%にすると有人カウンターは0.8分になりますが、キオスクが4台のままなら列はキオスクへ移り（5.3分、最長の列45.0人）、全体の待ちは変わりません（差の区間に0を含む）。キオスクも8台にすると0.2分で、4.2分短くなります（95%区間は3.1〜5.2分）。
• 手荷物検査を2レーンに減らすと、そこで平均2.1分（最長5.0分）待ち、全体の待ちは2.1分長くなります。

4. この数字の使い方

• 来場者の来る時刻の分布（前回の入場ゲートの記録）、事前登録の割合、カウンターとキオスクの1人あたりの時間、検査の時間を、自分のイベントで測った値でAIに伝えてください。スタッフ1人とキオスク1台の費用も。
• 事前登録を増やすときは、キオスクの台数と一緒に確かめてください。
• 計算していないもの：混雑の物理、列を見てやめる人・列を移る人、来場者数・商談・売上の予測。