学内向け Wi-Fi 環境観測システムの構築
岩瀬 雄祐 1), 山口 由紀子 2) , 川瀬 友貴 1), 石原 正也 1), 嶋田 創 2)
1) 名古屋大学 全学技術センター
2) 名古屋大学 情報基盤センター
iwase@nagoya-u.jp, yamaguchi@itc.nagoya-u.ac.jp,{kawase, ishihara}@icts.nagoya-u.ac.jp,
shimada@itc.nagoya-u.ac.jp

Construction of Wi-Fi Environment Survey System for Campus
Yusuke Iwase 1), Yukiko Yamaguchi 2), Yuki Kawase 1),
Masaya Ishihara 1), Hajime Shimada 2)
1) Technical Center, Nagoya University
2) Information Technology Center, Nagoya University
概要
名古屋大学では本学構成員およびゲストユーザ向けの全学的な無線 LAN サービスとして名古屋大学無線ネットワーク（NUWNET）を提供している。2020 年以降、コロナ禍をきっかけにビデオ会議システムによる遠隔講義やオンライン会議が本格的に実施されるようになり、NUWNET の Wi-Fi 環境としての重要性が急速に高まった。無線アクセスポイントの更新・増設による Wi-Fi 環境の改善を進めてきたが、「NUWNET が途切れる、遅い」等の問い合わせが多く、ユーザ側からの通信状態を把握するため、利用実態に即した Wi-Fi環境の調査が必要となった。本稿では、Raspberry Pi を用いた学内向け Wi-Fi 環境観測シス
テムの構築、観測データの可視化、Wi-Fi 環境の調査事例について報告する。

1

アプリケーション、専用デバイスの Wi-Fi テスタ

はじめにが挙げられる。Wi-Fi アプリケーション（NetSpot 1

名古屋大学では本学構成員およびゲストユー等）は、機器に搭載された Wi-Fi アンテナを用いザ向けの全学的な無線 LAN サービスとして名古て Wi-Fi を調査するもので、ユーザ自身の機器で屋大学無線ネットワーク（NUWNET）を提供してWi-Fi の情報を得たり、複数の場所で Wi-Fi の電波いる。2020 年までに、講義や研究において学生が強度を測定してヒートマップを作成したりできる

積極的に ICT を活用できる環境の提供を目標とし等の機能があるが、継続的にデータを収集するこて、キャンパス内の全講義室への無線アクセスポとができない。また、Wi-Fi テスタは、Wi-Fi に関イント（以下、無線 AP）設置を実施した[1]。2020

する詳細な情報を簡単に得ることができ、電波干年以降、コロナ禍をきっかけにビデオ会議システ渉の解決、無線 AP の探索に利用できるが、高価ムによる遠隔講義やオンライン会議が本格的に実な Wi-Fi テスタでは複数同時にデータ収集するこ施されるようになり、NUWNET の Wi-Fi 環境としとが難しい。ての重要性が急速に高まった。無線 AP の更新・増設による Wi-Fi 環境の改善を進めてきたが、そこで、我々は Raspberry Pi 2を利用して学内向
け の Wi-Fi 環 境 観 測 シ ス テ ム を 構 築 し た 。

「NUWNET が途切れる、遅い」等の問い合わせがRaspberry Pi は ARM プロセッサを搭載したシング

多く、ユーザ側からの通信状態を把握するため、ルボードコンピュータでありながら PC と同等の利用実態に即した Wi-Fi 環境の調査が必要となっ機能を持つことから、Wi-Fi センサに求められる機た。

能を構築することが可能である。また、安価であ本学における Wi-Fi 環境の調査には、継続的にデータ収集できること、複数同時にデータ収集できることが求められる。Wi-Fi 環境の調査方法として、スマートフォンやノート PC 向けの Wi-Fi229

ることから多数導入することも可能であり、別途
1
2

https://www.netspotapp.com
https://www.raspberrypi.com

図1

Wi-Fi 環境観測システムとデータの流れ構築するサーバと連携することにより、広範囲での観測も可能となる。
これまでに、Raspberry Pi を利用して Wi-Fi セン
サを作成して小規模なイベントネットワークにて運用・評価した事例[2]、多数の無線クライアント接続による Wi-Fi 環境の評価を、Raspberry Pi を集積した Wi-Fi センサによって低コストで実現した事例[3]が報告されている。これらの事例では、
Wi-Fi センサとサーバを有線ネットワークで接続し、サーバから Wi-Fi 調査コマンドを投入するこ

図2とで、Wi-Fi 環境の高度な調査を実現している。そ表1の一方、我々の Wi-Fi センサは、Wi-Fi センサとサーバを無線ネットワークで接続して自律駆動することで、Wi-Fi 環境の調査を容易にした。
本稿では、Raspberry Pi を用いた学内向け Wi-Fi

Raspberry Pi 4 model B

OS

Raspbian 114GB

SD カード

32GB

Wi-Fi

Wi-Fi 環境の調査事例について報告する。

Wi-Fi 環境観測システムの構築

Wi-Fi センサの諸元

型番
メモリ

環境観測システムの構築、観測データの可視化、

2

Wi-Fi センサ

内蔵 Wi-FiBUFFALO WI-U2-433 DHPーバは Wi-Fi センサのヘルスデータに基づいて観測データを収集・整形する。WSS サーバ内の観

2.1 システム概要
Wi-Fi 環 境 観 測 シ ス テ ム （ Wi-Fi environment
Survey System、以下 WSS）はユーザ側から Wi-Fi環境の観測を行い、観測データを集めるシステムである（図 1）。Wi-Fi 環境として、講義室や研究室といった（NUWNET の無線 AP が存在する）
Wi-Fi 利用可能エリアを想定する。WSS は複数台の Wi-Fi センサと WSS サーバによって構成される。
Raspberry Pi で作成された Wi-Fi センサを観測場所へ設置して電源投入すると、NUWNET に接続し、Wi-Fi センサ内に観測データを生成する。WSS サ

230

測データは、外部の可視化サーバにおいて可視化を行い、バックアップサーバにおいて長期保管する。
2.2 Wi-Fi センサ
Wi-Fi センサは Raspberry Pi のキットを利用して作成した（図 2）。諸元を表 1 に示す。Raspberry Piには Wi-Fi が内蔵されているが、キットのアルミケースが Wi-Fi 電波の測定に影響する可能性を考え、USB 接続の Wi-Fi アダプタを追加した。Wi-Fi
センサは AC アダプタで動作するが、電源が確保

表2

項目

内蔵Wi-Fi

外付け
Wi-Fi

抽出することが可能である。

Wi-Fi センサの死活管理情報

2.3 WSS サーバ

例

ホスト名

wss-00001

日時2022/9/12 18:00

WSS サーバ（仮想マシン、Rocky Linux 8.5、
CPU 8 コア、メモリ 4GB、ディスク 20+300GB）

SSID

nuwnet-guest

周波数

5.62

IP アドレス

10.136.12.226

MAC アドレスdc:a6:32:8a:86:90

互に通信ができるように設定する。WSS サーバ

BSSID
SSID

f8:0b:cb:f2:91:32
nuwnet1x-guest

から Wi-Fi センサへは管理アカウントで SSH ログ

周波数

5.62

IP アドレス

10.137.62.17

踏み台とした Wi-Fi センサの遠隔操作を可能としMAC アドレス18:ec:e7:7d:bb:11ている。Wi-Fi センサから WSS サーバへは SFTP

BSSID

f8:0b:cb:f2:91:34

によるファイル転送のみを許可しており、Wi-Fi

CPU 温度43.3

ping 応答OK

は NUWNET 管理ネットワークに接続している。
WSS サーバと Wi-Fi センサは SSH 公開鍵認証で相インができ、観測データの収集、WSS サーバをセンサは WSS サーバ上の専用アカウントでヘルスデータを WSS サーバへ配置する。
WSS サーバは Wi-Fi センサの管理を行う。定期できない場所でもモバイルバッテリで観測可能で的にヘルスデータを読み込み、Wi-Fi センサのある。Wi-Fi センサの本体と AC アダプタは面ファ

ping 応答を確認し、死活管理情報（表 2）と、設スナーによって固定することで、本体を置く場所置場所によってセンサの IP アドレスが変わるため、がない場合でも AC アダプタを台にして Wi-Fi セ

hosts ファイルも更新する。

ンサを設置できるようにした。
Wi-Fi センサは NUWNET の 2 つのネットワー

WSS サーバは観測データの収集・整形を行う。
Wi-Fi センサの死活管理情報に基づいて、Wi-Fi セクに接続している。内蔵 Wi-Fi は Web 認証のネッンサにログインし、観測データを収集し、収集しトワークへ未ログイン状態で接続し、ヘルスデー

た RAW ファイルをパースして CSV ファイルへ整

タと観測データの送受信、Wi-Fi センサの遠隔操形する。古い観測データ（RAW ファイル、CSV作に利用する。外付け Wi-Fi アダプタは IEEEファイル）は定期的に削除し、バックアップサー802.1X 認証のネットワークへ接続し、Wi-Fi 環境バへ保存される。また、Wi-Fi センサへ時刻同期サの観測に利用する。

ービス（NTP）を提供する。

Wi-Fi センサは以下の機能を実装した。
・ ヘルスチェック : ネットワーク、リソース、

3

動作状況等をチェックしてヘルスデータとして記録し、WSS サーバへ転送する。
・ Wi-Fi 環境の観測 : Wi-Fi 調査コマンドを無限実行し、実行結果を観測データとして保存する。

・ ログ管理 : センサ内に保持している観測デー
タを圧縮し、古いデータを削除する。

・ Wi-Fi 再接続 : ping 応答を確認し、通信が途切れた場合に Wi-Fi ネットワークへ再接続する。
Wi-Fi センサはユーザ環境に設置して電源投入するだけで自動的に Wi-Fi 環境の観測が開始する。
Wi-Fi が良好ではなく WSS サーバとの疎通がとれWSS で得られた観測データを分析して Wi-Fi 環境の問題解決に利用するため、可視化サーバを構築した。可視化サーバ（CPU Intel Xeon E5520
2.27GHz 4 コア×2、メモリ 96GB、HDD 146GB
×6 RAID5）はデータベースと可視化アプリケーションをインストールした。WSS では観測デー
タが膨大になる可能性があるため、データベースとして分散型 RESTful 検索・分析エンジンとなるElasticsearch 3を用いた。また、可視化アプリケーシ
ョンは様々なデータソースからクエリ、可視化、アラートの発生等ができる Grafana 4を用いた。

ない状況でも観測は可能であり、Wi-Fi センサを3Wi-Fi の良好な場所へ移動するか、有線接続する

4

等して Wi-Fi センサ内に蓄えられた観測データを231

観測データの可視化

https://www.elastic.co/jp/elasticsearch/https://grafana.com/oss/grafana/

図3

可視化サーバのダッシュボード画面の例（電波強度調査）

図4

Wi-Fi センサの設置状況の例（NIC 館 8 階）

WSS サーバ上には Wi-Fi センサから収集・整形択すると、電波強度（Signal Level）と使用チャンされた観測データ（CSV ファイル）が存在していネル（Channel）のパネルと SSID 一覧（SSID List）る。可視化サーバは定期的に WSS サーバから観のパネルが表示される。Wi-Fi 環境の調査が必要

測 デ ー タ を 収 集 し 、 JSON 型 式 へ 変 換 し て 、になった場合、日時レンジを遡って指定すること

Elasticsearch へデータ投入する。Grafana において、で、過去の観測データを分析することができる。

データソースとして Elasticsearch のインデックスを指定し、観測データを可視化するためのダッシュボードとパネルを作成する。

4

Wi-Fi 環境の調査
Wi-Fi 環境の問い合わせに対して、WSS を用い可視化サーバのダッシュボード画面の例を図 3て観測を行い、ユーザ側からの通信状態を調査しに示す。この例では（後述の）4.1 節の電波強度調た。本学の東山キャンパスで行った電波強度調査

査の画面を表示している。日時のレンジを指定し、と接続断調査の事例を紹介する。

Wi-Fi センサ（hostname）と帯域（frequency）を選

232

（a）観測データ（RAW ファイル、1 分毎に作成）
hostname: wss-00001
datetime: 2022/02/16 13:00:00
wifi scan:
wlan1
Scan completed :Cell 01 - Address: 70:DB:98:26:21:81
ESSID:"nuwnet"
Protocol:IEEE 802.11AC
Mode:Master
Frequency:5.6 GHz (Channel 120)
Encryption key:off
Bit Rates:867 Mb/s
Quality=0/100 Signal level=44/100
Cell 02 - Address: F8:0B:CB:FB:A7:24
ESSID:"nuwnet1x-guest“・・・（b）観測データ（CSV ファイル、1 時間毎に作成）
hostname,interface,datetime,address,frequency,channel,encryption_key,bssid,signal_level,quality
wss-00001,wlan1,2022/02/16 13:00:00,70:DB:98:26:21:81,5.6,120,0,nuwnet,-69,44
wss-00001,wlan1,2022/02/16 13:00:00,F8:0B:CB:FB:A7:24,5.62,124,1,nuwnet1x-guest,-61,57
・・・図5表3

電波強度調査コマンド（iwlist wlan1 scan）の出力例

NIC 館の電波強度一覧（5GHz 帯の BSSID について電波の強い上位を電波強度と種類で表示）

wss-00004 wss-00005
2階
3階
小会議室 大会議室
204+205 室
310 室
1-35 dBm-35 dBm
2-35 dBm-35 dBm
3-35 dBm-40 dBm
4-36 dBm-40 dBm
5-36 dBm-40 dBm
6-36 dBm-40 dBm
7-38 dBm-41 dBm
8-51 dBm-42 dBm
9-51 dBm-44 dBm
10-52 dBm
-45 dBm#

wss-00006
5階
研究室
506 室
-35 dBm-54 dBm-60 dBm-60 dBm-61 dBm-61 dBm-61 dBm-62 dBm-62 dBm-62 dBm

wss-00007
5階
スタジオ
518 室
-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-40 dBm-40 dBm-40 dBm-40 dBm

wss-00008
5階
ホール西
05B07
-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm

wss-00009
7階
研究室
702 室
-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-43 dBm-43 dBm-45 dBm-46 dBm-53 dBm

wss-00010
7階
スタジオ
718 室
-35 dBm-36 dBm-40 dBm-43 dBm-43 dBm-44 dBm-44 dBm-45 dBm-45 dBm-45 dBm

wss-00011
7階
ホール西
07B07
-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-36 dBm-36 dBm-36 dBm

wss-00012
7階
ホール南
07B07
-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-36 dBm

wss-00013
8階
研究室
803 室
-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-37 dBm-43 dBm-43 dBm-45 dBm-50 dBmwss-00014
8階
スタジオ
818 室
-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-35 dBm-36 dBm-45 dBm

wss-0015
8階
ホール南
08B07
-35 dBm-36 dBm-36 dBm-37 dBm-38 dBm-39 dBm-39 dBm-40 dBm-40 dBm-40 dBm※2022/2/16 13～15 時のデータ、■は NUWNET、■は部局設置の AP、□は利用者側が設置した Wi-Fi ルータ

4.1 電波強度調査

図 4 は例として NIC 館 8 階における Wi-Fi セン

NIC 館（ナショナルイノベーションコンプレッ

サの設置状況を示している。Wi-Fi センサは複数クス）は、産学官の連携によるイノベーション創のフロアにある会議室、スタジオ（ミーティング出を目指した建物で、地上 8 階建、上から見るとルームのこと）、研究室に設置した（設置期間 2022

三角形の建物形状の 3 辺に 100m を基本単位とす

年 2 月～3 月、Wi-Fi センサは全館で 12 台）。Wi-Fiる研究室・実験室が並ぶ 。NUWNET の無線 AP

センサは電源を確保するためにコンセント近くには建物中央の廊下と共有スペースを中心に存在し平置きする場合が多く、平置きできない場合は図2

5ているが、「NUWNET がつながりにくい」といっ

4 の wss-00014 のように AC アダプタを台にして設た問い合わせが寄せられていた。NUWNET の無置した。観測場所は関係者以外の立ち入りを禁止

線 AP は天井裏に設置されており、電波が弱いとするエリアのため、セキュリティワイヤー等によ推測され、学内利用者が多い下階では、天井裏のる固定は行っていない。建物の 3 辺に位置する会

無線 AP を壁へ移動して電波の弱さの改善が試み

議室や研究室では、NUWNET の電波が弱く、られた。また、上階については、学外利用者がWi-Fi センサと WSS サーバとの疎通がとれない場

Wi-Fi ルータを持ち込んでおり、Wi-Fi 電波の干渉合があり、観測に利用する外付け Wi-Fi アダプタが疑われた。そこで、WSS を用いて NIC 館の電波を用いたり、Wi-Fi センサの内部でデータを保存

強度調査を行った。

する期間を増やしてセンサ回収後に抽出する等し5て、観測データの収集を行った。

https://www.aip.nagoya-u.ac.jp/headquarters/industry/nic/about

電波強度調査の Wi-Fi 調査コマンド（iwlist233図6

Wi-Fi センサの設置状況の例（全学教育棟 1 階）

wlan1 scan）の出力例を図 5 に示す。Wi-Fi センサしている。

内で保存される観測データ（RAW ファイル）には、

4.2 接続断調査

ホスト名、観測日時、コマンドの実行結果が含ま

全学教育棟は教養科目を受講する建物で、地れる（図 5 -（a））。観測データのキーはホスト名

上 4 階建、上から見ると田んぼの田の字の建物形と観測日時とし、リソースを削減するため最小単状となり、北には情報学部の研究室、中央には大位を秒とし、最大で毎秒 1 回データが出力される。

講義室、南には講義室や実験室が並ぶ。多くの学

WSS サーバにおいてパースした観測データ（CSV

生が利用する建物で、講義でのインターネット利ファイル）には、ホスト名、時刻、コマンドの実用が増え、Wi-Fi 環境の重要性が高いことから、行結果から抽出した各種の値が並ぶ（図 5 （- b））。

NUWNET の無線 AP の更新・増設を進め、また、

Signal level は CSV において割合から dBm へ変換

Wi-Fi 電波の干渉を抑えるべく集中制御型無線している。Quality はドライバの問題で出力されなLAN コントローラを導入して Wi-Fi 環境の改善をいため、Signal level で代用した。

進めている。しかしながら、「NUWNET が切れ

Wi-Fi 環境の観測データに基づいて作成した、NIC 館の電波強度一覧を表 3 に示す。この表は、る」という問い合わせが寄せられており、WSS を用いて全学教育棟の接続断調査を行った。

5GHz 帯の BSSID について、電波の強い上位を電

図 6 は全学教育棟における Wi-Fi センサの設置波強度と種類で示したものである。NIC 館 2～5 階状況を示している。Wi-Fi センサは全学教育棟のでは NUWNET の無線 AP が発する電波が上位を占

中央 1 階にある講義室に設置した（設置期間 2022

めるのに対して、NIC 館 7～8 階では利用者側が設

年 5 月～、Wi-Fi センサは全館で 3 台）。講義室置した Wi-Fi ルータの電波が多く観測されていた。

は不特定多数の人が出入りするため Wi-Fi センサ

特に、上階における研究室は NUWNET の電波がの盗難に注意が必要となり、また、電源確保の必弱いことから、研究室が広く、廊下に設置された要性から、普段施錠されている AV 操作卓・ラッ無線 AP から十分に電波が届いていないことが分

ク内に Wi-Fi センサを設置した。

かった。その一方、NIC 館の下階では、電波状況

本調査では、Wi-Fi の通信が切れる事実を確認が良好で、無線 AP を移動した効果があったことするため、図 7 のように Wi-Fi 調査コマンドを変を確認できた。研究室の Wi-Fi 環境の改善案とし更した。コマンドの実行間隔を分単位とし、て、USB 接続の Wi-Fi アダプタを利用して、ユー

Wi-Fi 再接続とスピードテストは 5 分毎とした。

ザ機器の Wi-Fi アンテナの性能を上げること提案

本調査で得られる観測データは図 8 のようになる。

234

while truedo
LOG_FILE=$LOG_DIR/`date +%H%M`.log
以下の実行結果を LOG_FILE に保存
if [ 新しい LOG_FILE が生成された場合 ]; then
ホスト名の表示
観測日時の表示if [ 観測日時が 0 分、5 分、・・・の場合 ]; then
Wi-Fi 再接続の実行 ※Wi-Fi 状態確認も実行
スピードテストの実行
else
Wi-Fi 状態確認の実行
fiping コマンドの実行
fidone

図7

Wi-Fi
再接続

スピードテスト

ping
コマンド

タスク
Wi-Fi アダ
プタの強制切断と再接続
10MB のファイルを 5回ダウンロード

5 回の ping
実行

観測データ

項目名（単位）

所要時間

reconnect
（秒）

ダウンロー
ドスピード

downroad（MBps）

実行回数

downroad_num

ping 応答におけるパケットロス

ping（%）

接続断調査コマンドの概要（a）観測データ（RAW ファイル、1 分毎に作成）
hostname: wss-00007
datetime: 2022/05/27 13:00:00
wifi reconnect:
2022/05/27 13:00:00 reconnect wlan1 ... started
2022/05/27 13:00:00 kill wpa_supplicant and dhclient process
・・・
wifi speed test (download) 1/5:
2022-05-27 13:00:08 (4.92 MB/s) - stdout へ出力完了 [10485760/10485760]
・・・
ping check:
PING test-www.srv.nagoya-u.ac.jp (133.6.1.31) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 133.6.1.31 (133.6.1.31): icmp_seq=1 ttl=61 time=3.06 ms
・・・（b）観測データ（CSV ファイル、1 時間毎に作成）
hostname,interface,datetime,address,reconnect,upload,upload_num,download,download_num,pingwss-00007,wlan1,2022/05/27 13:00:00,10.137.60.147,6,0,0,4.58,5,0
wss-00007,wlan1,2022/05/27 13:01:00,10.137.60.147,-1,0,0,0,0,0
・・・

図8

図9

接続断調査コマンドの出力例

可視化サーバのダッシュボード画面の例（接続断調査）

235

観測データを収集・整形・可視化する流れに変更

今後の課題として、Wi-Fi6 への対応、移動観はない。新しい観測データの形式に合わせて、測の実現、管理ネットワークにおけるキャリア回

WSS サーバのパーサは RAW ファイル内のホスト線の利用、リアルタイムな可視化、可視化システ名で解析・変換方法を切り替えて CSV ファイルムとの連携等が挙げられる。

を生成し、可視化サーバのデータ投入スクリプト
は CSV ファイルのヘッダ項目で JSON 型式への変参考文献

換方法、投入先のインデックスを切り替える処理[1] 石原 正也、岩瀬 雄祐、川瀬 友貴、川田 良
文、名古屋大学無線ネットワークにおける新Web 認証システム導入とゲスト専用ネットワークの展開について、令和 3 年度東海国立大学機構第 1 回技術発表会、P2、2022 年．
[2] 北口 善明、石原 知洋、高嶋 健人、田川 真樹、田中 晋太朗、Raspberry Pi を用いた無線ネットワーク状態評価手法の提案、情報処理学会研究報告、インターネットと運用技術（IOT）、Vol. 2014-IOT-25、No. 8、pp. 1-6、2014 年．
[3] 石原 知洋、北口 善明、阿部 博、金子 直矢、IoT コンピューティングデバイスを用いた低コストな無線 LAN 環境計測システム、情報処理学会論文誌デジタルプラクティス（TDP）、Vol. 2、No. 3、pp. 1–10、2021 年．

を追加した。また、専用のダッシュボード画面を作成した。
可視化サーバのダッシュボード画面の例を図 9に示す。この画面は Wi-Fi センサにおける Wi-Fiの接続状況を示しており、Wi-Fi の下りの通信速度を示す Download パネル、Wi-Fi の接続可否を示す Link パネル、ping 応答のパケットロスを示す
P in g パ ネ ル 、 Wi- Fi 再 接 続 時 の時 間 を 示す
Reconnect パネルによって構成される。同図はWi-Fi センサを設置した翌日の観測結果を示している。8 時付近において、Wi-Fi 再接続に時間を要して Wi-Fi が切れている状況が観測している。また、17 時付近において、Wi-Fi に接続できているものの通信速度が低下する状況を観測している。
講義の開始時間帯に Wi-Fi が切れる状況が発生し、また、講義時間帯に通信速度の低下が発生することが分かり、問い合わせのあった現象を確認することができ、ユーザサポートの参考となった。

5

おわりに
本稿では、Wi-Fi 環境観測システムの構築、観測データの可視化、Wi-Fi 環境の調査事例について報告した。Raspberry Pi のキットを利用してWi-Fi センサを作成し、観測データを Elasticsearchと Grafana を用いて可視化できるようにし、本学の建物において実際に Wi-Fi 環境の調査を行い、システムの有用性を確認した。
Wi-Fi センサは安価に構築することができるた
め、台数を増やして Wi-Fi の利用ユーザが多い場所へ常設し、Wi-Fi 環境を常時観測することが考えられる。観測データの利用用途として、ユーザへの Wi-Fi 環境の情報提供や、Wi-Fi 環境の変化をトリガーとしたアラートの生成が考えられる。また、Wi-Fi 環境観測システムは他の可視化システ
ムのサブセットとして利用することも可能であり、無線 AP やユーザ端末のログ等と合わせて、複合的な観点で Wi-Fi 環境の分析を行うことが考えられる。

236