Ⅳ．自主研究活動報告

Wi-Fi パケットセンサーの性能検証
Performance verification of Wi-Fi packet sensors
絹田裕一 1

和泉範之 2 西田純二 3

By Yuichi KINUTA, Noriyuki IZUMI, and Junji NISHIDA●

1 はじめにMAC アドレスのランダム化の影響が懸念されている現

近年、モバイル端末の位置情報を活用した人流把握で、相当量の人流データが取得できることを確認 1）2）しに関する研究が各所で活発に行われている。モバイルており、引き続き、Wi-Fi パケットセンサーの性能検証

端末を用いた人の位置の特定方法は、モバイル端末のを通して、その有用性についての公知化を図っている。

在においても、Wi-Fi パケットセンサーを活用することアプリケーション利用時に取得される GPS の位置情報や、通信を行った基地局の位置で代表させる方法、通信を行った Wi-Fi アクセスポイントの位置で代表させる方法等が一般的である。

2●

本稿の目的と使用するデータ（1）目的

Wi-Fi パケットセンサーは、モバイル端末が付近のア

Wi-Fi パケットセンサーデータは、簡易に人流デークセスポイントを探すために発信する信号（プローブリタを取得できる一方で、モバイル端末を保有する人のクエスト）を受信するセンサーであり、アクセスポイン属性（性・年齢・居住地等）の情報を把握することは不トと同様に、モバイル端末の位置を Wi-Fi パケットセン可能である。ただし、属性情報の一部は、モバイル端サーの位置で代表させることにより、人の位置を特定末の移動履歴を追跡することにより推定することも可することが可能である。

能である。例えば、調査対象エリアへの交通手段（飛先に示した各種の人流データは、サンプル数やサン行機・鉄道・自動車等）や経路、訪問頻度を把握できる

プルの一般性、コスト面等、それぞれに長所・短所があ情報を得られれば、センサーに捕捉された人の来訪目ることから、調査の目的や諸条件に応じて使い分ける的について推定できる可能性がある。本稿では、空港ことが重要である。Wi-Fi パケットセンサーデータは、や鉄道ターミナル駅等、広域的な交通拠点に設置したセンサーを設置するだけで周辺にあるモバイル端末をWi-Fi パケットセンサーデータと、市街地部に高密に設捕捉できることから、簡易に安価に人流データを取得置したセンサーのデータを組み合わせ、広域的な流動することが可能である。近年多くの研究者が Wi-Fi パと市街地内での流動の関係性について分析を行う。

ケットセンサーに着目し、人流把握手法としての活用事例が蓄積される一方で、MAC アドレスのランダム化（2）使用するデータ（従来は端末毎に固有であった MAC アドレスをランダ「関西広域流動解析コンソーシアム」は、関西地区のムにすることで端末の同定を困難にする技術）やプロー

空港や鉄道駅等の交通拠点（関西国際空港、伊丹空港、ブリクエストの発進頻度等の端末側の仕様によって神戸空港、JR 大阪駅、JR 京都駅、JR 奈良駅、近鉄大

データ取得量が変動し、センサー設置者では制御でき阪難波駅・南海なんば駅等）に Wi-Fi パケットセンサーない領域が存在することから、人流把握手法としてのを設置し、広域的な人流データを取得している（設置し将来性を憂慮する声がしばしば耳にされるようになった Wi-Fi パケットセンサーは、機器内で MAC アドレスてきたことも事実である。の匿名化処理を行っている）。

当研究所では、Wi-Fi パケットセンサーデータと交通

また、尼崎市等、一部の自治体においては、商店街量カウント調査とを組み合わせ、実交通量を算定するたや拠点施設等、市街地内に面的に Wi-Fi パケットセンめの拡大係数の設定方法の検討等、人流データを政策立サーを設置している。本稿では、このデータを活用案に活用するための技術開発に取り組んできているが、し、関西地区での広域的な人流データと尼崎市街地の

1 交通・社会経済部門

研究員部門長兼グループマネジャー

2 交通・社会経済部門



3 株式会社社会システム総合研究所  代表取締役

IBS Annual Report 研究活動報告 202359

Ⅳ．自主研究活動報告

図－ 2

尼崎市街地部での日別捕捉人数 ( 2022 年 )（Wi-Fi パケットセンサーデータより IBS 作成）

図－ 1

広域流動データの取得箇所（出典：関西広域流動解析コンソーシアム HP）

b）広域流動データとの組み合わせ
図－ 3 は、図－ 2 に示した尼崎市街地部での捕捉人数のうち、空港や鉄道駅等の拠点でも捕捉された人の狭域的な人流データを組み合わせて分析を行う。

●

3 分析

割合を示したものである（JR 尼崎駅・阪神尼崎駅は拠点に含めない）。
各日、概ね 1 , 000 人程度（捕捉された人数の 2 % 程度）は、尼崎市街地のみならず、空港や鉄道駅でも捕捉（1）Wi-Fi パケットセンサーでの捕捉数されている。空港で捕捉されている人は飛行機を利用a）尼崎市街地部での捕捉人数している可能性があり、同様に鉄道駅で捕捉されてい図－ 2 は、尼崎市市街地部に面的に設置された Wi-Fi

る人は鉄道を利用している可能性があることから、尼パケットセンサー（17 箇所）において捕捉された人数

崎市街地で捕捉された人の 2 % 程度は、尼崎市街地を（モバイル端末の台数）を示したものである。このと訪れる前後にいた場所によって、アクセス時やイグレき、市街地内での流動を把握するため、2 箇所以上のス時の交通手段を推定することが可能であることを示

センサーで取得されたデータのみを抽出し、2022 年 5唆している。

月の GW を含む 1 週目（5 / 2 ～ 5 / 8）と通常の週である 4 週目（5 / 23 ～ 5 / 29）を比較した。
2022 年の GW は、5 / 2（月）を挟んで、4 / 29（金・祝）～ 5 / 1（日）と 5 / 3（火・祝）～ 5 / 5（木・祝）の 3連休が 2 回繰り返される日程であったことから、平日である 5 / 2 を含め、5 / 2 ～ 5 / 4 までは、通常の週である 5 月 4 週よりも多くの人が捕捉されている。一方で、GW 直後の週末は、5 月 4 週の週末よりも人の捕捉が少なく、想定通りの人出が観測されていると考えられる。

図－ 3

尼崎市外のセンサーでの捕捉状況 ( 2022 年 )（Wi-Fi パケットセンサーデータより IBS 作成）

60IBS Annual Report 研究活動報告 2023

Ⅳ．自主研究活動報告（2）GW 期間中の尼崎市街地来訪者の流動の傾向

阪神尼崎駅や商店街、観光案内所で捕捉される割合が

図 － 4 は、GW の 連 休 中（5 / 3 ～ 5 / 5）と、 通 常 の高い。観光案内所は、阪神尼崎駅に隣接するため阪神

週 末（5 / 7 ～ 5 / 8、5 / 28 ～ 5 / 29）に 分 け、 尼 崎 市

尼崎駅と同様の傾向を示していることを考慮すると、街地の Wi-Fi パケットセンサーで捕捉された人（来訪観光客の訪問先となりやすい施設では、京都・奈良訪問者）の、尼崎市街地来訪前後で捕捉された拠点（空港・者が多く捕捉され、地元住民が多いと推察される商店鉄道駅）の割合を示したものである。GW の連休中は、街においては、京都・奈良訪問者の捕捉が少ないことが通常の週末と比較して、大阪駅周辺で捕捉される割合確認された。

が少なく、京都駅（JR）や奈良駅（JR・近鉄）で捕捉される割合が高い傾向にある。尼崎市は大阪市に隣接す

表－ 15 / 3（火・祝）の尼崎市街地の訪問施設構成比ることから、地元住民の流動がほとんどを占める通常の週末は大阪市との間での流動が多く、観光客等が含まれる GW 中は、京都や奈良等を含む広域的な流動の割合が高いと推察される。

（Wi-Fi パケットセンサーデータより IBS 作成）b）GW 期間中の尼崎市街地の流動
図－４

尼崎市街地と同じ日に捕捉されている拠点（Wi-Fi パケットセンサーデータより IBS 作成）

表－ 2 は、GW 期間中の 5 / 3（火・祝）と通常の週末である 5 / 28（土）の京都・奈良でも捕捉されている人の尼崎市街地部での訪問施設を示したものである。表（3）GW 期間中の尼崎市街地来訪者の流動の傾向－ 1 と比較すると、訪問施設の割合の差は小さくなるa）京都・奈良への訪問者の尼崎市街地の流動

も の の、GW 期 間 中 で あ る 5 / 3（ 火・祝 ）の 方 が、 尼

表－ 1 は、GW 期間中で京都・奈良でも捕捉されてい崎城址公園や尼崎市総合文化センター、尼崎えびす神る人数が最も多かった 5 / 3（火・祝）について、京都・社で捕捉される割合が高い。一方、通常の週末である奈良への訪問者とそれ以外の人の尼崎市街地部での訪5 / 28（土）は、商店街での捕捉される割合が高い。

問施設（捕捉された Wi-Fi パケットセンサーの設置箇

これは、GW 期間中の京都・奈良訪問者と比較して、通常の週末の京都・奈良への訪問者には尼崎居住者等、所）を示したものである。
京都・奈良への訪問客とそれ以外の人の訪問施設を比較すると、京都・奈良への訪問者は、JR 尼崎駅や尼崎日常的に尼崎市街地に来訪する人が相対的に多く含まれていることを示唆していると考えられる。

城址公園、尼崎市総合文化センター、尼崎えびす神社

表 － 1、 表 － 2 を 踏 ま え る と、GW 期 間 中 の 京 都・で捕捉される割合が高いのに対し、それ以外の人は、奈良と併せて尼崎市街地でも捕捉されている人の中に



IBS Annual Report 研究活動報告 2023

61

Ⅳ．自主研究活動報告
は、他のカテゴリの人に比べ、観光等の非日常的な目なることを考えると、Wi-Fi パケットセンサーは、現時的で尼崎市街地に来訪した人が多数含まれているもの点においても有力な選択肢であると言えよう。今回のと推察される。

研究では、既設の Wi-Fi パケットセンサーのデータを用いて検証を実施したが、Wi-Fi パケットセンサーの機材

表－ 2

GW 中と GW 以外の週末の訪問施設の構成比は高額なものではなく、ランニングコストについてもわずかな電気代とデータを回収するための通信費のみであることから、比較的安価に実施可能な調査手法である。
本検証においては、Wi-Fi パケットセンサーに補足される順番（移動の順番）や、時系列的な捕捉頻度についての分析は行わなかったが、これらを実施することで、（３）b）で推察した尼崎居住者等の日常的に尼崎市街地を来訪する人か、もしくは観光目的で来訪した人かを見極められる可能性もある。
また、尼崎市街地だけでなく、他の市街地や観光地でも同様の分析を行い比較することで、市街地や観光地等のアクセス交通手段の構成比や観光地毎の滞在時間の比較、さらには滞在時間とアクセス交通手段との関係等、市街地や観光地に訪れる人の流動特性を把握することが可能となると考えられる。

（Wi-Fi パケットセンサーデータより IBS 作成）●

4 おわりに引き続き、具体的な分析事例を通して、Wi-Fi パケッ
トセンサーデータの有用性について検証していきたいと考えている。

本稿では、2022 年 5 月時点での Wi-Fi パケットセン

サーデータを用いて、人流把握手法としての適用可能参考文献性についての検討を行った。MAC アドレスのランダム

１）吉田・新階・絹田・和泉・西田：地下街を有する市街化の影響等、モバイル端末の移動の追跡性能について

地における Wi-Fi パケットセンサーを用いた歩行流の疑義が抱かれることもある Wi-Fi パケットセンサー動観測に関する研究，土木学会論文集 D 3，78 巻 5

データであるが、現在時点においても相当数のサンプ

号，p.I_ 97 -I_ 105，2023

ルが取得できること、市街地内等の狭域なエリアだけ

２）絹田・和泉・廣川・笹・菅原：新たな技術を活用したでなく、広域的な流動と組み合わせた分析にも耐えう

交通流動把握の取組〜センサーデータによる可視るサンプル数が取得できていることを確認できた。特化技術の向上に向けて，IBS Annual Report 研究に、広域的な流動に関しては、基地局データや GPS

活動報告 2021，p. 29 - 32，2021

データ等の市販データの入手にかかるコストが高額に

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IBS Annual Report 研究活動報告 2023