【当サイト独自の混雑指数算出方法】
当サイトでは、テーマパークのレストラン混雑を、独自に開発した「7軸混雑モデル」に基づいて数値化しています。
単なる体感やSNS情報ではなく、複数の客観的要素を掛け合わせて算出することで、より実用的で再現性のある混雑予測を目指しています。
7軸混雑モデルとは？
レストランの混雑は「曜日」や「繁忙期」だけで決まるものではありません。
当サイトでは、以下の7つの要素を数値化し、合算することでレストラン混雑指数を算出しています。
① 曜日係数（0〜3）
| 条件 | 係数 |
|---|---|
| 平日通常 | 0 |
| 金曜 | 1 |
| 土日 | 2 |
| 3連休中日 | 3 |
週末・連休中日は来園者数が増加するため指数が上昇します。
② 繁忙期係数（0〜4）
| 条件 | 係数 |
|---|---|
| 通常期 | 0 |
| 春休み | 2 |
| 夏休み | 3 |
| GW／年末年始 | 4 |
長期休暇シーズンは最大値を設定しています。
③ イベント係数（0〜3）
| 条件 | 係数 |
|---|---|
| イベントなし | 0 |
| 季節イベント通常日 | 1 |
| 初日・限定日 | 2 |
| 超人気イベント日 | 3 |
イベント初日や限定グッズ発売日は大きく影響します。
④ 天候係数（−1〜+2）
| 条件 | 係数 |
|---|---|
| 雨 | −1 |
| 猛暑 | +1 |
| 快晴 | +1 |
| 台風前後 | +2 |
屋外客の減少や屋内集中を加味しています。
⑤ 時間帯ピーク係数（0〜5）
| 時間帯 | 係数 |
|---|---|
| 10:30以前 | 1 |
| 11:00〜12:30 | 5 |
| 13:00〜14:00 | 3 |
| 17:00以降 | 2〜4（季節変動） |
特に昼ピークは最大値を設定しています。
⑥ 店舗回転係数（1〜3）
| 回転傾向 | 係数 |
|---|---|
| 回転が速い | 1 |
| 普通 | 2 |
| 滞在時間が長い | 3 |
判断基準
- 提供スピード
- 客単価
- 滞在時間傾向
テーブルサービスは高め、カウンターサービスは低めになる傾向があります。
⑦ エリア偏在係数（0〜2）
| エリア特性 | 係数 |
|---|---|
| 分散エリア | 0 |
| 人気エリア | 1 |
| 中心導線 | 2 |
パークの中心導線上にある店舗は指数が上がります。
🧮 最終混雑指数の算出方法
上記7項目をすべて合算します。
最大値はおよそ20前後。
例：
平日＋通常期＋イベントなし＋昼ピーク＋人気エリア
→ 12〜14（中混雑）
GW昼ピーク人気店
→ 18〜20（非常に混雑）
🎯 サイト上での表示方法
当サイトでは、算出した0〜20の数値を
視覚的に分かりやすい★評価へ変換しています。
| 混雑指数 | 表示 |
|---|---|
| 0〜5 | ★☆☆☆☆ |
| 6〜10 | ★★☆☆☆ |
| 11〜14 | ★★★☆☆ |
| 15〜17 | ★★★★☆ |
| 18〜20 | ★★★★★ |
数値だけでなく、直感的に混雑度が分かる設計にしています。
本指標の目的
本モデルは、
- 来園日の戦略立案
- レストラン選択の最適化
- ピーク回避の判断材料
として活用していただくことを目的としています。
指数の算出根拠と情報分析プロセス
当サイトの混雑指数は、公開情報および過去傾向データをもとに構築した推計モデルです。
実測待ち時間のリアルタイム表示ではなく、混雑傾向を分析し数値化した戦略指標として提供しています。
① 公開情報の収集
以下の情報を基礎データとして活用しています。
- 公式イベントスケジュール
- 営業時間・入園時間の変更情報
- 季節イベント開始日
- モバイルオーダー対応状況
- 繁忙期カレンダー（GW・夏休み・年末年始など）
これらを7軸モデルの各係数に反映しています。
② 傾向分析による数値化
曜日・繁忙期・時間帯など、過去傾向として広く知られている混雑パターンを組み合わせ、指数化しています。
単一要因ではなく、複数要因を合算することで偏りを抑えています。
③ 推計モデルとしての位置づけ
本指数は
- 実測値の保証
- リアルタイム待ち時間表示
を目的としたものではありません。
来園前の戦略立案をサポートするための分析ベースの参考指標です。
④ 継続的な調整方針
イベント傾向やパーク運営の変化に応じて、係数やレンジの見直しを行います。
モデルは固定ではなく、状況に応じてアップデートしていきます。