Wi-Fiパケットセンサーによる交通流動解析
西田

純二1・足立1正会員

智之2・牧村和彦3・森本

哲郎4・上善恒雄5

株式会社 社会システム総合研究所 （〒550-0002 大阪市西区江戸堀1-10-27）
E-mail:nishida@jriss.jp

2正会員

西日本高速道路株式会社 海外事業本部 （〒530-0003 大阪市北区堂島1-6-20）
E-mail:t.adachi.af@w-nexco.co.jp
3正会員 一般財団法人計量計画研究所 企画部 （〒162-0845 東京都新宿区市谷本村町2番9号）
E-mail:kmakimura@ibs.or.jp
4非会員 株式会社 社会システム総合研究所 （〒550-0002 大阪市西区江戸堀1-10-27）
E-mail:morimoto@jriss.jp
5非会員 大阪電気通信大学総合情報学部 （〒575-0063 大阪府四条畷市清滝1130-70）
E-mail:jozen@dg.osakac.ac.jp

近年の急速なスマートフォンの普及により，多くの移動体がWi-Fi機能を持つ通信端末を備えるようになった．スマートフォンの多くはスタンバイ状態でも機種固有のアドレスを含むある種のWi-Fiパケットを送出しているため，これらのパケットを受信し解析することで，移動体の交通流動を把握することができる．私たちはWi-Fiパケットを受信し，その固有アドレスを一方向ハッシュ関数により匿名化し，安全に交通流動の解析を行うためのセンサー（AMPセンサー）を開発した．このセンサーを用いて複数の高速道路，一般道路，SAや都市部の人の滞留する場所において計測実験を行い，本センサーが幅広い目的の交通流動解析や交通流常時観測装置として活用できるという結果を得た．

Key Words : システム分析，交通行動調査，道路計画，公共交通計画，交通情報，ITS

1. 研究の目的と背景な取組みが進められてきたが，その多くはBluetoothを用いた方法となっており，Wi-Fiパケットに関する研究の近年の急速なスマートフォンの普及により，多くの移蓄積は多いとは言えない．さらに，無線パケットの固有動体がWi-Fi機能を持つ通信端末を備えるようになった． 情報の取得による交通流動計測にあたっては，個人のプ
スマートフォンの多くはスタンバイ状態でも機種固有のライバシー保護にも十二分に配慮した運用手法を示さなアドレスを含むある種のWi-Fiパケットを送出している

ければ，技術的な課題をいくら解決したとしても，社会ため，これらのパケットを受信し解析することで，幅広の理解を得ることは困難であろう．

い移動体の交通流動を把握することができる．

私たちは，交通流動解析にWi-Fiパケットセンサーを

このWi-Fiパケットを路側で受信し，複数個所での受利用するためのハードウェアとソフトウェアの開発を行

信データを突合することで，極めて低コストに車両や人い，それを複数のフィールドに適用し，多数の測定デーの区間移動速度（旅行速度）の計測が可能となる．また， タを得た．これを分析した結果，Wi-Fiパケットセンサ
同じ場所で連続して観測されるWi-Fiパケットの始終時

ーが高速道路，一般道路などの自動車交通の流動計測に間を計測すれば，人・車などの滞留状況を測定すること利用できるほか，SAや都市部など人の滞留する場所にができる．

おける人流を把握するためのセンサーとして有効である

このように路側等で，容易に交通流動の観測を行うこ

ことを確認した．さらに取得データの匿名化や個人情報とができる交通流動センサーは，我が国でも多くの分野

保護法への対応上不可欠である，取得されることを望まで活用が期待されるところであるが，特に交通観測インないユーザに対するデータ消去対策，いわゆるオプトア

フラの設置が十分ではない開発途上国では，一層実用化

ウトへの対応方法などを検討し，法的にも社会倫理上もへの期待は大きい．

問題がない形で、センサーの運用を行う方法を提案した．

無線パケットの固有情報の取得による交通流動の分析

本論文は，Wi-Fiパケットセンサーを利用した交通流

手法は，ここ数年，各方面で実用化に向けた研究や様々

動解析システムの中で，特に自動車交通の解析に関する1

ては多数の研究2)が行われてきた．

研究結果について述べたものである．センサー開発に関する情報処理，ハードウェア，性能測定等の詳細に関し

日本国内では，北澤・塩見他が阪神高速道路においてては，本論文と並行して発表の予定である「交通流動セ

旅行時間計測を試みた研究3)があり，阪神高速道路の２ンシングのためのWi-Fiパケットセンサの開発と性能実地点で計測されたBluetooth通信パケットのMACアドレス

験」に述べているので、こちらを参照いただきたい．

を比較する方法で旅行時間計測に成功している．

2. Wi-Fiパケットセンサーとは(2) Wi-Fiパケットによる流動解析
Bluetooth による交通流動解析と比較して，Wi-Fiパケッ

近年は，Wi-Fi通信機能を持つ携帯用情報機器が急速トによる流動解析の研究は少ない．
Luber Andreas 等は，BluetoothとWi-Fiによる道路の旅行に普及している．最も普及率が高い端末はスマートフォ

速度計測を比較し，それぞれの優位性を再評価する研究ンであるが，これ以外にもノートPCや携帯用ゲーム機

4)をはじめ，昨今はデジタルカメラ等でもWi-Fi通信機能を行っている．しかし道路に設置したガントリーにWiFiとBluetoothの無線機を設置し検出率を比較したところ，が装備されている．

Bluetoothの6.5％に対してWi-Fiは1％となり，Bluetoothが有

これらの機器の多くは，スタンバイ時にもWi-Fiルータと接続するための探索パケット（Probe Request Packet）

利という結論を出している．なお，道路以外の分野では，
中野隆介他によるProbe Request Packetの測定による鉄道車と呼ばれる管理パケットを送出している．このパケット

内混雑度推定の研究5)があり，車両内に設置した受信機の送出間隔は機器によって幅があるが，30秒から90秒程

で車両内の旅客数の推定を試みている．

度の間隔で常時発信されている場合が多い．このパケッ
トには端末ごとに与えられた固有アドレス（MACアド(3) BluetoothとWi-Fi方式の比較

レス）が含まれているため，複数地点に設置したセンサ

以上に述べたように，既往の研究を見る限り，
Bluetoothによる計測はWi-Fiによる計測よりも有利である

ーにより取得されたパケットのMACアドレスを比較することで，さまざまな交通流動解析を行うことができる． という結論を示している例が多い．
パケットに含まれる機器固有の情報は，それ単独では

この理由は，Bluetooth での計測ではまず最初にセンサ

個人の特定を行うことはできないが，例えば狙った個人

ー側から API 接続要求（カップリングのための要求）をを追跡してMACアドレスを取得する等，悪意を持って発行し，それに相手側端末が答えるのを待ち，相手側の個人情報との紐付けが行われた場合には，個人の行動追返信に含まれる MAC アドレスを取得するという手順を跡が行われる可能性がある．そこで私たちは，取得した
MACアドレスをセンサ内で一方向ハッシュ関数により取るため，相手側端末の MAC アドレスの取得が容易であることが上げられる．また自動車の搭載機器間の通信

変換し，匿名化を行った上で分析処理を行うこととした． 手段，例えば携帯電話のヘッドセットや音響機器の接続
このように匿名化（Anonimous）したMACアドレスを用いたProbe Requestを受信するセンサーをAMPセンサー

デバイスとして Bluetooth の普及が先行したため，Bluetooth による検出率は Wi-Fi より高いという測定結果（Anonimous MAC address Probe Sensor）と呼ぶこととした． が出ていたのだと推察する．
しかし高速道路における流動解析では，Bluetooth による計測を行う場合，接続要求を発行してから相手側機器

3. 関連研究のレビューが反応するまでに一定の時間（8～13 秒）を要するため，その間に車両がセンサーの感知有効範囲から出てしまうことがあり，高速走行をする車両の検知では，検出率が(1) Bluetoothパケットによる流動解析の研究
自動車に搭載されたBluetooth機器から発信されるパケ

下がるという指摘５）がある．先に紹介した北澤他の研ットを受信し，MACアドレスを識別子として比較する

究 3）でも，阪神高速道路の 2 地点間で共通に観測できことで自動車の旅行速度を測定することができる．特にた MAC アドレスの数は 2 時間の観測で 2～17 個と多い

海外を中心に，この手法による流動解析の研究が2010年頃から多数発表されている．Trung Vo1)はこの手法を用とは言えない．この原因は，カップリングのための反応

いて幹線道路における自動車の旅行時間の計測を行い，わち海外では 100mW の電波出力が認められていること

ナンバープレート認識や磁気センサー，RFIDタグによに対して，日本の電波法ではその半分の 50mW までしる計測方式などと比較して，計測の正確さ，コスト面でか許可されていないことが上げられよう．

時間の他，Bluetooth に許可される電波強度の問題，すなの優位性，匿名性などの点で本方式が有効であることを一方，昨今のスマートフォンの急速な普及は，Wi-Fi

示している．この他，本方式による交通流の解析につい機器を搭載する車両を短期間に激増させた．我々の研究
2

とほぼ同じ時期に発表された ITS World の記事を見ると，WindowsはMac、Linuxに比べて開発の自由度が低く、オランダの Blip Systems 社の計測結果の紹介7)として，以Wi-Fiアダプタの制御に困難さがあり、低価格・汎用の

前は Bluetooth による検知率が明らかに高かったことに

Wi-Fiアダプタではプローブリクエスト・パケットの取対して昨今は Wi-Fi による検知率が Bluetooth を上回るよ得が困難であった.．そこでプロトコルアナライザ用にうになったと述べている．

開発されているデバイスであるAirpcapを用いてセンサー

Bluetooth による検知と Wi-Fi による検知は，いずれをとるかという問題ではなく，両方の通信方式に対応する

ソフトウェアの開発を行った．
Macintosh用センサーソフトウェアについてはパケット

ハイブリッド型センサーを用いることで，より検知率のキャプチャライブラリであるlibpcapを用いてプローブリ

高い交通流動解析が可能となる．オランダの Blip Sys-

クエストを取得する軽量プログラムを開発した。Wi-Fi

tems 社では，既に両方式を同時に計測するセンサーを開

パケットセンサー用ソフトウェアとチャンネルの設定方

7)法などの仕様が一部異なるものの、得られる結果につい

しかし，この二つの方式は通信距離や通信方式の違いてはWindows用と共通化されている。Linux用のソフトウ

発 している．

から，利用される機器の性格が異なっている．このため， ェアはMacintosh用と同じ構造である．いずれも時刻はNTPで同期させるため，複数のAMPセンサーのタイムス
個人情報保護のための対策も異なることから，両方式を単純に車両の認識率だけの観点から評価することは適切

タンプは同期して，正確な時刻を記録する．

ではない．この点については，7.において詳しく述べる．
(2) 低価格で小型のセンサー・ハードウェアの開発
ハードウェアはRaspberry PI Model Bで，CPUはARM

4. システム構成

1176JZF-S 700MHz を 搭載し ， ストレージは SDRAM
512MB，有線での通信には本体の10/100BaseT イーサネ

AMPセンサーの開発にあたっては，さまざまな環境

ットソケットを，無線通信にはUSB 2.0 コネクタにUSBに容易にインストールができることを目的として，次の無線LAN アダプタを挿して使用する．消費電力は3.5W，
OS はLinux ベースのRaspbian 3.6.1+である．

二つの開発を行った．
A.汎用PCで作動するセンサー・ソフトウェアの開発

本器はイーサネット等でインターネットへ接続されているときはクラウド・ストレージ・サーバに記録したデB.低価格で小型のセンサー・ハードウェアの開発

ータを自動的にアップロードするが，単独で設置されて(1) 汎用PCで動作するセンサーソフトウェアの開発
Macintosh，Windows，Linuxの３つの異なるオペレーテ

いるときはSDカードにログを記録し，１カ月程度の連ィングシステム（OS）で動作するセンサーソフトウェ置）機能を持たせるために接続をしているモバイルバッ

アの開発を完了している．
AMPセンサー・ソフトウェアの構成は図 1の通りであ

テリーで運用している場合は，電源供給がない状態でもり，Wi-Fiパケットをキャプチャした後，すぐにそれを
SHA-1ハッシュ化処理を行い，取得ログを内部メモリに

本器は屋内設置を想定して製作したものであるが，屋外への設置のためには，産業用基板などを利用して，温保存した後，一定時間ごとにクラウド・ストレージ・サ

度変化や対候性に配慮して生産する必要がある．

続運用が可能となっている．またUPS（無停電電源装

３時間程度の稼働が可能となっている．

ーバにアップロードを行う．
Wi-Fi アンテナ

SD カード（OS/システム，ログ記録）

AMPセンサー
Probe Request
パケット・キャプチャ

クラウド・ストレージ・サーバ

SHA-1
ハッシュ化

取得ログの保存

データアップロード

Internet
バッテリー（UPS 機能）

図 1 AMP センサーのシステム構成

Raspberry PI

図 2 AMP センサー・ハードウェア構成
3

(3) クラウド・ストレージ・サーバ
NEXCO西日本は大量のプローブデータの収集・分E)インドネシア・マカッサル市での区間旅行速度計測

析・サービスを行う目的でインターネットからアクセス

本論文では，上記の中から初期に実施したB)の山陽自可能なクラウド・ストレージ・サーバを保有している．

動車道の区間旅行速度計測の結果と，E)のインドネシ

このクラウド・ストレージ・サーバはデータ量の増大に

ア・マカッサル市での区間旅行速度の計測結果について対して容易にスケールアウトが可能で，ビッグデータ処

述べる．

日時：2014年1月22日

理を想定した分散型データベース処理エンジンを搭載している．
AMPセンサーから送出される収集されたパケットデ(1) 山陽自動車道における区間旅行速度の計測
AMPセンサーの開発の初期段階において，汎用PC

ータは，SHA-1方式でハッシュ化されたMACアドレスと， （Macintosh MacBook Air，Linux PC）の内蔵Wi-Fiアンテ
取得時間，受信強度の３つの情報を１行のレコードとしナと開発したセンサーソフトウェアを用いて，高速走行て，一定時間ごとに蓄積した取得ログをサーバに記録しする車両からWi-Fiパケットが受信可能か，またMacアドていく．テスト段階ではAMPセンサーから送出されるレスの突合により区間旅行速度の測定が可能かどうかをデータ量は多くはないが，将来，多数のAMPセンサー

確認するために，山陽自動車道の三木東・加古川の11.4が設置され，連続運用が行われた場合を想定し，円滑な㎞の区間に機器を設置し，測定実験を行った．

データ処理ができるように，このNEXCO西日本で保有

この実験の前に，一般道路国道163号沿道で実施したする高性能のクラウド・ストレージ・サーバを利用でき予備実験では，一定数のユニークなIDが受信できることるようにしている．

を確認していたが，高速で走行する車両の旅行速度計測

サーバにアップロードされたデータは，すぐに解析シが可能かどうかを確認する目的で本実験を行った．この時の測定区間を図 3に示している．

ステムにより集計処理され，指定された二地点間で観測された同一IDデータの時間差から，一定時間ごとに区間ごとの旅行速度分布が計算され，モニタに出力される．
(4) Wi-Fiパケットの到達距離(1)～(3)で述べたシステムを用いて，AMPセンサーの動作とデータ処理に関する各種の性能試験を行っている．
Wi-Fiプローブパケットの到達距離は200～350ｍとかなり

１１．４ｋｍの距離となる．しかしパケットごとに電波強度を計測しており，この電波強度（－35db～－95db）を用いること
により距離の判定ができる可能性がある．一定の距離に

図 3 山陽自動車道における旅行速度計測実験

複数のAMPセンサーを設置しておき，電波強度を利用
して位置を同定する仕組みの構築については，研究の緒

測定は，側道に停車した車両の横でMac Book Air，LinuxノートPCなどを駆動させてパケットをモニタリンについたばかりであり，今後の研究課題となっている．

グするという方式（図 4）とした．このため上下線のパケット取得に偏りが出たり，専用アンテナを設置しなか

5. 道路の流動解析ったために，受信感度が低いという問題があった．

開発したAMPセンサー，あるいは開発中のAMPセン
サープロトタイプにより，次のように道路の旅行速度等の測定を行った．
A)国道163号四条畷付近におけるパケット取得試験
日時：2013年4月の複数日
B)山陽自動車道三木・加古川間の区間旅行速度計測
日時：2013年7月5日 11:50～12:50
C)山陽自動車道三木SAにおける滞留計測

図 4 山陽自動車道での実験風景

日時：2013年7月5日 13:35～14:25
D)大阪市内四ツ橋筋における区間旅行速度計測

しかし，このような簡易な計測方法を採用したにもかかわらず，表 1の通り，60分間の測定で三木東側134，加

日時：2014年1月12日 10:00～12:00

古川側139，両方の地点で共通して受信できた有効サン
4

プル22という結果が得られた．
表 2は取得データから算出された車両の旅行速度であ

一般道路の旅行速度の計測を行った．
図 5は現地で旅行速度を計測した区間を示しているが，るが，表 1に示す近傍地点に設置されたトラフィックカ①の区間が高速道路，②と③の区間が高速道路と並行す

ウンターが計測した走行速度の傾向と一致している．なる一般道路である．３つの区間それぞれについて，両端

おサンプル番号の20～22は，旅行速度が19.1～45.6km/hとと中間の3箇所に計測地点を設けて，測定調査を行った．

非常に遅くなっているが，この２つの計測地点の間には三木SAが存在するため，ここへの立ち寄りを行った車

a1 b1

両であると推定される．平均速度80km/hで走行すると仮空港側①

定すれば，三木SAの滞在時間は6分から27分程度となる．
この実験を通して私達は，受信感度の高いアンテナを

b2

適切な位置に配置すれば，Wi-Fiパケットセンシングに

a2

よる旅行速度の計測は，高速走行する車両を対象とした測定でも，実用化の可能性があるという手ごたえを得た．

場所

走行台数

走行車線
平均速度

追越車線
平均速度

取得
パケット

取得率

三木東

1,092台87.0km/h

103.9km/h

134個

12.2%

加古川

1,247台87.6km/h

105.4km/h

139個

11.1%

共通取得パケット

22個

1.76%

旅行速度
(km/h)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

342.481356.781369.128374.231395.383
407.784408.896441.045443.945444.562447.322453.151458.658
460.465484.484488.563494.112516.353525.361900.668
1,011.087
2,153.624

119.8
115.0
111.2
109.7
103.8
100.6
100.4
93.1
92.4
92.3
91.7
90.6
89.5
89.1
84.7
84.0
83.1
79.5
78.1
45.6
40.6
19.1

b6

b4
b5

現地での計測試験では，通関の制約から汎用型ノート
PCを計測機として採用し，Linux/ubuntu13.10をインストールした．Wi-Fiアンテナには事前の国内試験で受信感度が高い外付型アンテナを使用した．このアンテナを路

表 2 取得したデータから求めた旅行速度
時間差（秒）③

図 5 マカッサル市での旅行速度測定区間注）走行台数と車線別走行速度は調査地点近傍のトラフィック
カウンタによる計測値（NEXCO西日本提供）

サンプル

b3

a3
中心
市街地

表 1 山陽自動車道での取得パケット数（計測 60 分）②

側に駐車した車両の屋根にマグネットで固定して測定を行った．図 6にa3地点での測定状況を示している．

三木SA
(分)

平均速度80kmで走行したと仮定したときに、三木SAに滞在していた時間（分）

6.3
8.2
27.2

図 6 高速道路の路側での測定状況（a3 地点）

計測対象とした高速道路には側道があり，a1-a2区間(2) インドネシア・マカッサル市での旅行速度計測の側道は四輪と二輪が走行しており，a2-a3区間の側道

インドネシア等の開発途上国では急激に自動車交通がは狭幅員の区間が多く二輪専用道となっている．高速道

増大しているが，トラフィックカウンターのような交通

路本線は二輪（オートバイ）の走行はできない．
Wi-Fiパケットの飛距離は，４(4)で述べたように，流を観測するためのインフラは不十分であるため，道路の渋滞状況が把握できず，高速道路の利用などを含む適200m～350mであるため，本線に設置したAMPセンサー

切な経路選択が行われていない．そこでITSの導入によは，側道を走行する車両の旅行速度も同時に測定してしり，道路交通状況に関する情報提供を行うためのシステ

まうという問題がある．同様に一般道路においては，走ム検討を目的として，マカッサル市における高速道路・行する車両だけではなく，自転車，歩行者の旅行速度も5同時に計測を行うこととなる．

率はさらに高くなる．

次に一般道の２区間の状況について説明する．図 5の②区間（調査地点b1･b2･b3）は空港から市街地に向かう

次に，2地点で共通計測できたパケットから地点間の幹線道路で，主に片側１車線の幹線道路であり，沿道に旅行速度を算出した．各測定区間で旅行速度の分布を求めたが，この中でa2-a3間の測定結果を図 8に示した．

は商業施設が立地している．③区間（調査地点b4･b5･b6）は片側２～３車線の幹線道路であるが，中心市街地に近く，朝夕のピーク時間帯を中心に渋滞が多発する．

20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0

0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100

距離：2,580m
月日：2014 年 1 月 23 日
時間：12:00～13:30
天候： 雨

上り

下り

図 8 高速道路での旅行速度計測結果（a2-a3 区間）
図 7 一般道路（b5-b6 区間）の交通状況

白線が上り（空港→市街地），黒線が下り（市街地→
次にこれら①～③の区間で，AMPセンサーによる計空港）を示している．全体に下り線の観測数が多いのは，測を行った結果を表 3に示す．

観測車両が下り線側の路側に駐車して測定を行ったことの影響によるものと考えられる．分布形が二つに分かれ

表 3 マカッサルでの計測結果
路線区間ているのは，速度の低い群が側道走行をしている車両で，2地点で 1分あたり
計測時間 計測した 計測 1分あたり
捕捉率 共通計測し 共通計測し地点 中の走行 ユニーク 時間 ユニーク（％） たユニーク たユニーク
台数
ID数
（分）
ID数
ID数
ID数

a1
高速
a2
①
a3
一般道 b1東b2②
b3
一般道 b4
西
b5
③
b6

2,025
3,177
3,258
4,512
6,456
5,898
12,73812,12013,794

143
318
173
158
246
217
471
761
459

90

60

60

1.6
3.5
1.9
2.6
4.1
3.6
7.9
12.7
7.7

7.1%
10.0%
5.3%
3.5%
3.8%
3.7%
3.7%
6.3%
3.3%

74
94

0.82
1.04

56
83

0.93
1.38

171
217

2.85
3.62

速度の高い群が高速道路の本線を走行している車両と解釈できる．高速道路での調査を開始して10分ほど経過して，熱帯地方特有のスコールが発生し，スリップしやすいコンテナトレーラのような大型車両は速度を落として走行していた．高速道路本線上における走行車両の速度分布が35～75km/hと横に広がっているのは，スコールによる影響と推察される．

＊ユニークIDとは、各観測地点で計測されたWiFiパケットに含まれる機器固有のID数。
観測されたWiFi機器の数に一致する＊一般道路の走行台数には二輪（モーターバイク）の台数を含む＊a2計測地点は料金所付近で，車両が減速 ＊b5計測地点は近傍に商業施設がある

次に一般道路での旅行速度計測の中から，b5-b6区間の結果を図 9に示している．

この結果を見ると，2013年7月に山陽自動車道で実施

45

した日本国内での計測結果よりも捕捉率は低い．2地点

距離：3,050m
月日：2014 年 1 月 23 日
時間：17:20～18:20
天候： 曇・小雨

40

で共通計測されたIDの数，すなわち旅行速度計測に利用

35

できる観測数は，高速道路で１分平均0.8～1.0個，一般

30

25

道路で0.9～3.6個となった．同程度の交通量がある時間

20

帯であれば，旅行速度計測の時間単位を15分とすれば，

15

高速道路でも上り下りで15分で平均数個以上のサンプル10が取得できる．現地ではスマートフォンの普及率が上昇

5
0

0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100

しつつあることから，今後は旅行速度計測手法としてさらなる精度向上が期待できる．またさらにa2地点のよう

上り

下りに，高速道路であっても中間料金所付近の走行速度が低下する地点では，捕捉率が上昇している．これらの地点

図 9 一般道路での旅行速度計測結果（b5-b6 区間）に優先してセンサーを設置する等の対応を行えば，捕捉
6マカッサルの一般道路ではまだ信号機の設置が少なく， (2) 駅前ファーストフード店舗での滞留時間分布
渋滞が発生していない時間帯の走行速度は40～50km/hと道路と関係する分析例ではないが，駅前ファーストフ

かなり高くなるが，ラッシュ時間帯には対向車線から右ード店の協力を得て，17日間にわたる連続計測を行った．

折しようとする車が随所で走行を遮るため，激しい交通
渋滞が発生する．観測を行った時間帯は，夕方のラッシ

店舗名・計測日時の公表はできないが，計測データについては学術的目的に限り利用できる．図 11はこの店舗

ュ時に差しかかる時間であり，特に帰宅方向となる下りで計測した1時間ごとのPOSレジ来店客数とAMPセンサ

線で，渋滞による旅行速度の低下が観測されている．

ー観測数を，週末を挟む5日についてグラフ化したものである．この結果を見ると，駅前ファーストフード店におけるPOSレジでカウントされた来店客と，AMPセンサ

6. 滞留解析ーが捉えた滞在客数が極めて高い精度で一致していることがわかる．この二つの数値の相関係数は0.945となっ

行速度の解析といった用途以外に，同じIDが連続して観ていた．
POSレジ来店客数とAMPセンサー観測数は微妙な差異

測される時間を集計することで，滞留時間の分布を知るが生じているが，POS客数が高めに出るのは平日昼間のことができる．高速道路ではSA/PAの混雑や利用傾向の時間帯で，学生やサラリーマンの帰宅時間に重なる夕刻分析などに有効である．

にはAMPセンサーの観測数が高くなる．この店舗は郊AMPセンサーによる流動解析では，２地点間での旅

この滞留解析の事例を次に紹介する．

外立地で，昼間には主に中高年の主婦層のグループ利用が多く，夕刻には学生・サラリーマンの利用が多いこと(1) 三木SAにおける滞留時間分布から，時間帯と客層によるスマートフォン保有率の差が５(1)で紹介した山陽自動車道の三木東・加古川間の影響していると推測している．なお，実数ベースでPOS

旅行時間の測定と同じ日時に，三木SAにおいてSA内の客数とAMPセンサー観測数が近い値を示している理由

イートインコーナーで滞留時間分布を測定した．この測定結果を図 10に示している．

であるが，POS客数はグループの来店客ではそのうちの三木SAのイートインコーナーは物販店舗と隣接して店客数はこれよりも多くなっている．一方AMPセンサ

いるが，レストラン・トイレとは離隔している．この結ーは来店客のうちスマートフォンを保有し，Wi-Fiをオ

果を見ると，調査を行った50分間で約60サンプルが計測ンにしている数だけをカウントするため，平均グループ

された．ここでは1分以上連続して観測されたサンプル

人数がスマートフォン保有率の逆数に近い場合は，このだけを滞留と定義することとしており，SA建物内に留二つの数字が一致することとなるためだと推察している．

一人が代表して精算することが多く，実数ベースでの来まらずに建物前を短時間で通過したサンプルは除外されることとなる．
13時35分から観測を開始したため，昼食時を少し過ぎ

相関係数：０．９４４８

250
200

た頃ではあるが，SA内には食事をする利用者の姿も多数見受けられたが，多くは自販機で飲料を買い求めて店内を一周だけして退出する利用者が視認された．図 10

150
100

の結果は，この時間帯のSA施設の利用は，短時間の立
0
50分

3

45分

1

40分

1

35分

月日：2013 年 7 月 5 日
時間：13:35～14:25
天候： 晴天POS客数（人）Probe Request （300秒以上滞在）

図 11 駅前ファーストフード店での POS レジ数と観測数

3

30分

Thu 06H
Thu 09H
Thu 012H
Thu 015H
Thu 018H
Thu 021H
Thu 024H
Fri 08H
Fri 011H
Fri 014H
Fri 017H
Fri 020H
Fri 023H
Sat 07H
Sat 010H
Sat 013H
Sat 016H
Sat 019H
Sat 022H
Sun 06H
Sun 09H
Sun 012H
Sun 015H
Sun 018H
Sun 021H
Mon 06H
Mon 09H
Mon 012H
Mon 015H
Mon 018H
Mon 021H
Mon 024H

50

ち寄り利用が多いことを示している．

2

25分

3

20分

6

15分

7. センシングと個人情報保護

10

10分

12

5分

19

0

5

10

15

AMPセンサーのシステムでは，計測したMACアドレ

20

スをハッシュ関数により匿名化を行い，また暗号化やサーバの侵入対策を厳しくするなど，個人情報保護には最図 10 三木 SA における滞留時間の分布

大限の配慮を行うこととしている．
7

本システムで取得する情報は，我が国の個人情報保護

またBluetoothでは，ハンズフリーヘッドセットやコー法が規定する個人情報には分類されないが，ひとりひと

ドレスオーディオなどのように，MACアドレスを表示

りの行動を判別することができるパーソナルデータの性させる機能を持たない簡易な機器が多いため，カップリ

格を有している．現在わが国では，個人情報保護法の改ングの手順を利用してMACアドレスを取得し，取得し定に向けて検討が進められており，2015年には法案が提たMACアドレスに対してオプトアウトを行うサービス

出される予定となっている．この改訂に関係して，2013を準備するなど，パーソナルデータ保護のための対策を

年12月に，パーソナルデータの保護に関して，「パーソ講じる必要があろう．

8)

ナルデータの利活用に関する制度見直し方針 」 が示された．そこで，この方針に従い，次のような対策を行っ

8. まとめた上でシステムの運用を行う方針とした．
① 計測するデータの利用目的の明示② 計測するデータの内容とその取扱い方法の明示

本論文では，近年急速に普及が進むスマートフォン等③ 計測されることを避けたい方への対策の明示（スが発するWi-Fiパケットをセンシングすることにより，マートフォンのWi-Fi機能をオフにする等）

交通流動解析を行うための，センサーソフトウェア，ハ④ 意思に反して自分のデータが取得された場合に，ードウェア開発の経過について述べた．そしてこれらをそのデータを消去するための申入れ先の明示と対利用した旅行速度計測，滞留分析への応用例を示し，開策方法の準備（オプトアウト対策）

発したAMPセンサーが高速道路を含む自動車交通の流⑤ 計測データの分析のためのデータ保持期間を有期

動解析や人流解析で活用の可能性が高いことを示した．

に設定し，第三者提供を行わないことの明示

さらに実用化の際に，法的・倫理的なハードルとなる可

上記①～⑤の明示については，狭い範囲での計測の場

能性が懸念される個人情報保護，パーソナルデータ保護

合はセンサー周辺への掲示物の貼付を行ったり，広域にわたる計測の場合はホームページへの掲出やプレスリリへの対応策を提案した．
Wi-Fiパケットセンサーは，ここ１～２年で急速に実ースを行うなど，適切な方法での情報伝達に努める必要用化に向けた環境が整ってきた観測手法であり，幅広いがあろう．

社会領域での活用が期待できるところである．

さて個人情報保護の観点から，BluetoothとWi-Fiによる

今後は，本論文に示した旅行速度計測や滞留時間分布

センシングを比較してみる．まずBluetoothの場合は，簡といった少数地点間の分析だけではなく，より広域に多易で短距離の通信を想定していることから，利用者がBluetoothの電波を発していることを認識していないケー数のセンサーを配置することによって，面的な交通流動

スがある．また図 12のようなBluetoothを利用する車載装を把握するためのシステムや，低コストで実施できる
OD調査手法への応用などについて研究を進めていきた

置では，通信機能をオフにすることができない場合があい．さらに防災計画や都市施設の運営管理など，より幅

り，上記の③の対策をとることが難しいケースが存在す

広い分野における活用について研究を深めていきたい．

る．
謝辞 本研究の中で 4．は「総務省情報通信開発推進制度（SCOPE）」(受付番号 132307011)の委託を受けて実施しました．また 5．(2)の成果は，独立行政法人新エネル
ギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の委託業務の結果得られたものです．ここに謝意を表します．

参考文献
図 12 車載ナビに組みこまれた Bluetooth1)

これに対してWi-Fiの場合は，スマートフォン等の多くの機器で利用者がWi-Fi機能をオフにする方法が準備

2)されているケースがほとんどであり，また④のオプトアウトを行うために自分の機器のMACアドレスを知る方
法も比較的容易となっている．
8

Trung Vo : An Investigation of Bluetooth Technology for
Measuring Travel Times on Arterial Roads:A Case Studyon Spring Street ;;A Thesis Presented to The Academic
Faculty Georgia Institute of Technology, May 2011
Sten Ruppea, Marek Junghansa, Mathias Haberjahna,
Christian Troppenza : Augmenting the Floating Car Data
Approach by Dynamic Indirect Traffic Detection ,Transport Research Arena– Europe 2012

3)

4)

5)

6)

北澤 俊彦・塩見 康博・田名部 淳・菅 芳樹・萩原 武
司：Bluetooth 通信を用いた旅行時間計測に関する基
礎的分析，土木計画学研究・講演集(CD-ROM)Vol.47，
pp.303，2013
Luber Andreas, Junghans Marek, Bauer Sascha, Jan
Schulz : On Mesuring Traffic with Bluetooth and Wi-Fi ,18th ITS World Congress, 2011
中野隆介・沼尾雅之：無線 LAN アクセスポイントへの検索要求を利用した鉄道車内混雑度測定，日本データベース学会論文誌，Vol.12，No.1,pp.121-126,2013
Stevanovic Aleksandar, Olarte Claudia L, Galletebeitia
Alvaro, Galletebeitia Borja, Kaisar Evangelos I : Testing
Accuracy and Reliability of MAC Readers to Measure Ar-

terial Travel Time, 18th ITS World Congress, 20117) Bluetooth and Wi-Fi offer new options for travel timemeasurements, ITS International www.itsinternational.com,
Oct.2013
8) 高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部：パーソナルデータの利活用に関する制度見直し方針，平成 25 年 12 月 20 日
9) 望月祐洋・上善恒雄・西田純二・中野秀男・西尾信
彦：Wi-Fi パケットセンサを利用した匿名人流解析シ
ステムの構築，IPSJ SIG Technical Report, 201410) 三神山駿・森本哲郎・白濱勝太・上善恒雄：Probe
Requet を利用した人流解析システム，第 12 回情報科
学フォーラム（FIT2013）講演論文集，M-010，2013

TRAFFIC FLOW ANALYSIS BY THE Wi-Fi PACKET SENSOR
JunjiNISHIDA,TomoyukiADACHI,KazuhikoMAKIMURA,TetsuroMORIMOTOandTsuneoJOZEN

9