オフィスフロア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）。国土交通省の「令和7年度テレワーク人口実態調査」（令和8年3月24日公表）では、雇用型就業者のうちテレワークをしたことがある人は25.2%です。出社する人が減ると、席を社員より少なくするフリーアドレスが考えられます。この記事では、模擬のオフィスフロアの64席をフリーアドレスにして、AIが毎日の出社を50日ぶんシミュレーションしました。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。

1. 64席をフリーアドレスにする

AIは1回の変更（edit_space）で、8つの島の椅子64脚に、だれでも座れる席のタグを付けました。そのうえで、次の1日をシナリオに書きました（put_process_scenario）。

  • 社員は一人ひとり、その日に出社する確率（出社率）で出社するかを決めます。
  • 出社する人は8:00〜10:00（いちばん多いのは9:00）に来て、7.5〜10時間（いちばん多いのは9時間）いて帰ります。
  • エレベーターホールからオフィスに入り、空いている席のうちいちばん近い席に座ります。空いた席がなければ、その日はパントリーで働きます。
  • 時間はどれも仮定です。自分の会社の実際の時間に置きかえて使います。

AIは条件ごとに50日を流し（run_process_scenario）、1日ごとに、出社した人と席がなかった人を読みました。

2. 出社率60%なら、社員は何人まで

社員の数ごとの、席がなかった人がいた日（50日のうち）
64席・出社率60%で、社員84〜120人
社員出社（50日の平均）いちばん多い日席がなかった人がいた日席がなかった人（いちばん多い日）
92人55.5人64人0日0人
100人60.5人70人10日6人
106人64.2人73人25日9人
114人69.3人80人40日16人
120人72.9人84人47日20人
  • 席を「社員×出社率」で決める（64÷0.6で106人）と、出社は平均64.2人で席とほぼ同じですが、50日のうち25日は席がない人が出ます。
  • 足りない日がなかったのは92人までで、席は社員の69.6%です。
  • 出社する人の数は日によって変わります。100人が60%で来るなら、65人以上来る確率は17.9%です（二項分布）。50日なら約9日で、シミュレーションでは10日でした。

3. 出社率ごとの席の割合

出社率64÷出社率の社員席がなかった人がいた日足りない日がなかった社員席÷社員1日に足りない確率
40%160人25日128人50.0%0.9%
50%128人29日108人59.3%2.1%
60%106人25日92人69.6%2.2%
70%91人20日79人81.0%0.9%
80%80人23日73人87.7%3.1%
  • どの出社率でも、64÷出社率の社員では50日の半分前後で席が足りません。
  • 出社率が高いほど、席は社員の大きな割合が要ります。40%で社員の5割、80%で9割近くです。
  • 50日で足りない日がなかった人数でも、二項分布では1日に0.9〜3.1%の確率で足りません（右の列）。

4. 半日だけ出社する人がいると

出社率60%で、出社する人のうち半日だけの人の割合を変えました。半日の人は、半分が午前（2.5〜4.5時間）、半分が午後（12:00〜15:00に来て3〜5時間）です。

社員半日だけの人席がなかった人がいた日席がなかった人（いちばん多い日）
106人0%25日9人
106人20%8日7人
106人40%0日0人
120人0%47日20人
120人20%38日16人
120人40%10日9人
  • 出社する人の4割が半日だけなら、106人でも足りない日はありません。午前の人が帰った席に、午後の人が座るためです。

5. この確かめ方の使い方

  • 自分のオフィスの席を描き（図面のPDFや写真からでも）、社員の数、出社率、来る時間と帰る時間をAIに伝えてください。
  • 確かめていないのは、会議・外出・昼休みで席を空けること、チームで出社日をそろえること、曜日による出社の違い、席の予約、ロッカーの数です。