コロナ禍では，密になるリスクを減らすことと，行動を制限しないことの両立が重要視され，人が集まりやすい環境で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表示する既存技術は，表示内容が抽象的で人の混み具合を理解し難いという難点があった．本研究では，移動しながら360°の視野をもつ全天球カメラで撮影した画像を利用して，人の分布情報を可視化する手法を提案する．SfMによる対象空間の３次元モデル化と，機械学習による人物検出・追跡を行い，足元の床面とカメラ視線との交点を個々の人物位置として求め，対象空間にマッピングする．大学構内に適用した実験により提案手法の有効性を示した．