COVID-19の猛威により人流分析の議論が活発化し、その可視化の研究も進んでいる。ここで感染症対策の中でも「人の近接を減らす」ことの効果は大きい。一方で人流の可視化において、人の近接にもとづいた手法は少ない。そこで本研究では、近接者を接続したネットワークから近接者クラスタを発見し、その人々の歩行経路を可視化する手法を提案する。これにより、近接が発生しやすい場所や時間帯を発見し、また異なる集団にまたがる近接の原因などを発見できる。本手法は実測された人流だけでなく人流シミュレーションへの適用も可能である。