空港の朝の出発のモデルを開く(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)。朝の出発便の波に、保安検査場のレーンを何本開ければ、列はどれくらいになるか。同じ乗客でレーンの数と乗客の数を変え、AIがシミュレーションで比べます。この記事では、模擬の空港で、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. 空港と朝の出発便
模擬の空港の、朝の30分の出発の波です。
- 乗客は、時刻で変わる割合でランダムに来ます(6〜25分は基本の2倍、11〜21分は4倍)。60%は荷物を預け、チェックインの島(4つのカウンター)か自動の手荷物預け機を使います。
- 全員が有人の保安検査レーンに並びます。開いているレーンの数だけ検査でき、空いたレーンへ進みます。15%は優先(ファストトラック)で、先に検査を受けます。その後、免税店・カフェ・バー・ラウンジに寄り、搭乗口で待ちます。
- 到着の2便(手荷物の受取と税関)も同時に動いています。保安検査を通る乗客は、20回の平均で一般85.6人・優先16.1人です。
- 数えていないもの:人の混雑の物理。搭乗は時刻表ではなく、ランダムな待ちの後です。
2. レーンの数
AIは保存されているシナリオのパラメータ(開くレーンの数)を、sweep_process_parameters で値ごとに、同じ乱数の20回走らせました。保安検査にかかる時間は、並び始めてから検査を終えるまでの平均です。
| 開くレーン | 一般の乗客 | 優先の乗客 | いちばん長い待ち | 列の最長 | レーンが動いていた割合(1時間) |
|---|---|---|---|---|---|
| 2本 | 11.2分 | 1.5分 | 18.7分 | 42.7人 | 72% |
| 3本(いま) | 5.1分 | 1.4分 | 8.2分 | 26.5人 | 49% |
| 4本 | 2.7分 | 1.3分 | 3.7分 | 15.5人 | 37% |
| 5本 | 1.7分 | 1.3分 | 1.6分 | 8.9人 | 31% |
- いまの3本では、一般の乗客が5.1分かかり、列は最長26.5人です。4本にすると2.7分(2.4分短い、95%区間は2.1〜2.8分短い)、5本で1.7分です。
- 3本のレーンは、1時間で見ると49%しか動いていませんが、乗客が4倍になる10分の間に列ができます。本数は平均の忙しさではなく、ピークで決めることになります。
3. 乗客が25%多い朝
基本の割合を1時間90人から112.5人にしました(ピークも同じ割合で多くなる)。
| 開くレーン | 一般の乗客 | いちばん長い待ち | 列の最長 |
|---|---|---|---|
| 3本 | 8.3分 | 13.5分 | 44.9人 |
| 4本 | 4.6分 | 7.3分 | 30.5人 |
| 5本 | 2.8分 | 4.0分 | 20.1人 |
- 乗客が25%多い朝に、いつもの朝(3本で5.1分)と同じくらいにするには、4本(4.6分)が要ります。
4. 優先の乗客を増やすと
優先(ファストトラック)の割合を15%から30%にしました。
| 開くレーン | 優先15%:一般 | 優先 | 優先30%:一般 | 優先 |
|---|---|---|---|---|
| 3本 | 5.1分 | 1.4分 | 5.9分 | 1.4分 |
| 4本 | 2.7分 | 1.3分 | 3.0分 | 1.3分 |
- 優先が倍になっても、優先の乗客は1.4分のままですが、一般の乗客は3本で0.8分長くなります(95%区間は0.7〜1.0分長い)。優先を増やすときは、一般の列への影響も見てください。
5. この数字の使い方
- 便ごとの乗客の来る時刻(予約のデータから)、預ける荷物の割合、検査とチェックインの時間の測定、時間ごとのレーンとカウンターの人員を、AIに伝えてください。
- 待ちの短さは、検査員の勤務時間と自分のサービスの目標と合わせて決めてください。このシミュレーションは、乗り遅れ・売店の売上・満足度を示しません。
- 計算していないもの:人の混雑の物理、時刻表どおりの搭乗。
AIへの頼み方
この空港の朝の出発便の30分の波で、保安検査のレーンを2〜5本にしたときの、保安検査にかかる時間と列の長さを20回ずつ比べてください。乗客が25%多い朝も比べてください。



