近年，COVID-19の感染拡大により，観光地や商業施設を訪れる人が減少し，経済が大打撃を受けた．そのため，行動を制限しないことと，密になるリスクを減らすことの両立が重要視され，人の混雑度合を知る需要が高まった．人感センサ等を使って混雑状況を色分けして可視化する既存技術は，抽象的で見る人が混雑状況をイメージし難いという難点があった．本研究では，360°の視野をもつ全天球カメラで現場を移動しながら撮影し，SfMにより3次元モデル化した．さらに，各画像において抽出した人物の足元を通るカメラの視線方向と床面との交点を求めることで特定した人の位置を，現場の3次元モデルにマッピングて混雑度を可視化した．