社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

BLECE： BLE を用いた公共施設・飲食店の混雑度推定手法
松田 裕貴†,†† 田谷 瑛悟†

諏訪 博彦†

安本 慶一†† 奈良先端科学技術大学院大学 〒630–0101 奈良県生駒市高山町 8916-5†† JST さきがけ 〒102–0076 東京都千代田区五番町 7
E-mail: †{yukimat,taya.eigo.td3,h-suwa,yasumoto}@is.naist.jp
あらまし

都市内で滞在・移動する人々にとって関心の高い情報の一つが，交通機関や飲食店，公共施設などといった様々な空間における混雑度情報である．しかしながら既存の混雑度計測サービスはそれぞれ異なる方式でデータ収集・情報提供がなされており，ユーザが横断的に混雑度情報を取得することが難しい．本研究では，人々が持つスマー
トフォンなどの電子機器から発される BLE（Bluetooth Low Energy）の電波を環境側からスキャンし，電波受信状況からある特定空間の混雑度を推定することにより，場所や環境に依存しないユニバーサルな混雑度推定手法の確立を目指している．本稿では，異なる空間サイズを有する公共施設および飲食店に焦点を当て，混雑度推定モデルを構築した．結果として，共通の特徴量を用い空間別に構築したモデルで，一定の混雑度推定が可能であることが示された．
キーワード スマートシティ，混雑度推定，Bluetooth Low Energy

BLECE: A Method of BLE-based Crowdedness Estimationin Public Facilities and Restaurants
Yuki MATSUDA†,†† , Eigo TAYA† , Hirohiko SUWA† , and Keiichi YASUMOTO†† Nara Institute of Science and Technology 8916-5 Takayama-cho, Ikoma, 630–0101 Japan†† JST PRESTO 7 Gobanmachi, Chiyoda-ku, Tokyo, 102–0076 Japan
E-mail: †{yukimat,taya.eigo.td3,h-suwa,yasumoto}@is.naist.jp
Abstract The crowdedness information in various places in the city such as public transportation, facilities, and restaurants
is one of the high-demand information for general people. However, it is diﬃcult for users to acquire comprehensive data
because existing services of crowdedness measurement separately collect and provide data in diﬀerent ways. This study aims toestablish the universal method of crowdedness estimation which is robust to various environments, by scanning BLE (Bluetooth
Low Energy) signals emitted from mobile devices owned by general people. In this paper, we focused on public facilities andrestaurants, and built crowdedness estimation models. As the result, we conﬁrmed models trained with the same feature set foreach space show certain performance.
Key words Smart City, Crowdedness Estimation, Bluetooth Low Energy

1. は じ め に

例えば，スマートフォンの GPS ログを用いる方法 [1], [2]，カメラや LiDAR を用いる方法 [3]〜[7]，Wi-Fi や BLE などの電波を都市環境の様々な場所の混雑度は，都市内で滞在・移動する用いる方法 [8]〜[16] などが提案されている．こうした技術の人々にとって関心の高い情報の一つである．その要望は交通機

中で，実サービス化されている事例も数多く存在する．しかし関や飲食店，公共施設など幅広く，近年では COVID-19 の流行ながら，既存の混雑度計測サービスは，導入場所・提供会社ごに伴いその重要性はより高まっている．また，社会全体の観点とに異なる方式でデータ収集および情報提供がなされることかからも，混雑度を平準化する（一部の空間の過剰な混雑を避け

ら，ユーザにとって横断的に混雑度情報を取得することは極める）ことによって，都市を遍く安全・快適に保つことが求めらて困難な現状がある．

れている．いずれの観点においても，様々な空間の混雑度を横断的に知ることが重要であるといえる．
近年では，様々な混雑度推定手法の研究が進められている．

そこで本研究では，人々が持つスマートフォンなどの電子機器から発される BLE（Bluetooth Low Energy）の電波を環境側からスキャンし，電波受信状況からある特定空間の混雑度を推—1—

定することにより，場所や環境に依存しないユニバーサルな混[7], [13]〜[18] について紹介する．

雑度推定手法の確立を目指している．我々はこれまでの取り組

まず，カメラを用いた画像解析によって，混雑度や人流を推みとして，路線バスや電車に焦点をあてた乗客人数推定手法を定する研究が多数存在する [5]〜[7]．新井ら [5] は，プライバ

提案しており，手法の有効性を確認している [11], [12]．

シーに配慮し，カメラ画像をマクロに捉えることで，個人の検

本稿では，これまでの移動空間とは異なる空間として，公共出を行うことなく駅空間の混雑度の推定手法を提案している．

施設および飲食店といった固定空間に焦点を当てた．異なる空宮崎ら [6] は，群衆を個の集まりではなく群として扱うことで，間サイズを有する実際の公共施設・飲食店（合計 4 箇所）にて従来手法では混雑により人の重なりが大きく解析が難しい状況

データ収集を行うとともに，混雑度推定モデルを構築・評価しや，追跡すべき人数が多すぎて処理が重くなる状況における高た．結果として，XGBoost Regressor を用い空間別にモデル構

精度な認識を実現している．小島ら [7] は，スマートフォンを築した場合において最大 MAE 4.59 人・最大 MAPE 58.1%・最によって連写された２枚の画像の差分をとることで群衆が存在

大 RMSE 5.94 人となり，共通の特徴量を用いたモデルによっする動体領域を抽出することによって，群衆人数を推定する手て一定の混雑度推定が可能であることが示された．

法を提案している．これらの手法では，比較的高精度に人流を

2. 関 連 研 究
公共空間における混雑度推定に関する研究は，様々な対象空把握することが可能であるが，空間全体を把握するには，多数のカメラを配置する必要がある．
また，モバイルデバイスに搭載したセンサを用いて混雑度

間・アプローチでの取り組みがなされている．ここでは混雑度を推定する研究が提案されている [17], [18]．米村ら [17] は，ス

推定対象を，都市環境全体・移動空間（公共交通機関など）
・固

マートフォンをズボンのポケットに入れている状況で，加速度定空間（公共施設・飲食店など）に大別し，関連研究を外観す

センサの値を用いて歩幅を検出し，その違いから街中の混雑度るとともに本研究の立ち位置を整理する．

を空いている状態，混んでいる状態の推定が可能な手法を提案

2. 1 都市環境全体における混雑度推定している．また，西村ら [18] は，加速度センサに加えてマイク

まず，都市環境の混雑度情報を提供している既存サービスから周囲の音収集し，これらの特徴量を合わせて混合判定を行として，ヤフー社の提供する Yahoo!地図混雑レーダー [1] や，

Agoop 社の提供する Kompreno [2] があげられる．これらのサーう手法を提案している．

Wi-Fi や BLE などを用いた混雑度の推定手法についても多く

ビスでは，スマートフォンを始めとする GPS 搭載のモバイル端研究がなされている [13]〜[16]．梅木ら [13] は，BLE 信号を発末で各社が提供するアプリケーションのユーザの中から許諾を信する発信機と受信機がある環境を想定し，それらの間を通行得て送信される位置情報を収集し，可視化を行っている．それする人間の数によって受信信号強度（RSSI）が変化することにぞれ，125m，250m 四方といった一定範囲のメッシュレベルで着目し，観光地の混雑度を推定するシステムを提案している．

の人口推定を行っているが，特定の空間における混雑度を把握

Weppner ら [14] は，ある環境を移動する人々のモバイル端末にすることは難しいといえる．

よって BLE を受信し，近傍の BLE 端末数を集計することで群

2. 2 移動空間における混雑度推定

衆密度を推定する手法を提案している．高橋ら [15] は，バス停

次に，移動空間（特に公共交通機関）の混雑度に焦点をあての混雑度を可視化するために，カメラと Wi-Fi のプローブリクた研究 [3], [4], [8]〜[12] について紹介する．

エストを観測するパケットセンサを組み合わせた混雑度推定手

まず，車内等に設置したカメラを用いて混雑度を推定する手法を提案している．また，徳田ら [16] は，Wi-Fi パケットセン法が提案されている [3], [4]．Song らは監視カメラの映像を用

サおよび COCOA1 の発する信号を観測する BLE スキャナを用いて乗客人数をカウントするシステムを提案している [3]．こいることで，異なる種類の電波を利用するハイブリッド混雑度

れらは観測対象となる人を直接画像認識するアプローチである推定手法を提案している．

ため，比較的高精度で推定が可能となっているものの，カメラ

2. 4 本稿の立ち位置を設置し分析することは社会的受容性の観点から設置箇所に制限が生まれると考えられる．

前述の通り，これまで数多くの混雑度推定に関する研究がなされているものの，異なる環境に適用可能かどうかについては

Wi-Fi や BLE など，電波を利用する方法についても提案され検証が十分になされていない．本研究では，移動空間・固定空ている．まず，Wi-Fi 信号を用いて混雑度を推定する研究が提案

間を含む多様な公共空間おいて横断的に適用可能である，ユニされている [8]〜[12]．Handte ら [8] は Wi-Fi 環境が整備された

バーサルな混雑度推定手法を確立することを目指している．本

バスを対象に，アクセスポイントに接続する乗客の携帯端末の稿は，著者らが過去に提案している環境側の BLE スキャナを用MAC アドレスの数をカウントすることで，乗客人数を推定しいる方法 [11], [12] を，異なる業態・条件・大きさの公共施設・ている．著者らの過去の研究 [11], [12] では，バスや電車を利用

飲食店に適用することで，固定環境においても混雑度推定が可する乗客が有するスマートフォンなどのデバイスが発する BLE

能かどうかについて，評価・議論することを目的とする．

信号を環境側のスキャナで測定し，電波受信強度やその組み合わせを学習することで混雑度を推定する手法を提案している．

2. 3 固定空間の混雑度推定（注 1）：厚生労働省がリリースしている新型コロナウイルス接触確認アプリ

最後に，固定空間における混雑度推定に焦点を当てた研究 [5]〜（COVID-19 Contact-Conﬁrming Application）—2—

表 1 データ収集対象空間と収集データ
空間 ID 業種・カテゴリ

定員等A（注 a） 飲食店（カフェ）

約 25 席（注 b）

おおよその BLECE
空間形状 ノード数
正方形

1

正解データ
取得方法

正解データ
サンプル数

データ収集期間（注 e）

出入口カメラ

556

2021 年 11 月 15 日 〜 2022 年 3 月 15 日
2021 年 12 月 23 日 〜 2022 年 3 月 15 日

飲食店（とんかつ屋） 約 50 席

正方形

1

出入口カメラ895

C（注 c） 飲食店（とんかつ屋） 約 50 席

長方形

2

出入口カメラ

1398

2021 年 11 月 24 日 〜 2022 年 3 月 15 日

D（注 d） 公共施設（市図書館）

L 字形

3

調査員目視

316

2022 年 1 月 5 日 〜 2022 年 3 月 29 日

B-

（注 a）nijiiro*cafe（https://nijiirocafe.com/）（注 b）とんまさ（https://tonmasa.com/）（注 d）生駒駅前図書室（https://lib.city.ikoma.lg.jp/）（注 e）本稿ではデータ収集期間中の営業日・開館日かつデータ欠損のない約 10 日分のデータを利用した．

（注 c）まるかつ 生駒店（https://marukatsu912.com/）

空間 A

Raspberry Pi 4

空間 B

空間 C

厨房
厨房

厨房

会計
会計
出入口

BLEドングル会計（BSBT4D105BK）

空間 D

LTEドングル

出入口（PIX-MT100）（a）BLECEノードの外観と構成

出入口

司書室

（b）BLECEノードの設置例

受付カウンター

図 1 BLECE ノードの概要

出入口

出入口

3. データ収集
3. 1 データ収集システム
データ収集にあたっては，著者らのこれまでの研究 [11], [12]にて使用したものと同等の機能を有するデバイス（以降，BLECEノード）を使用する．デバイスの外観および設置例は図 1 に示BLECEノード設置場所
出入口カメラ設置場所※デバイス設置箇所の参考資料であり、平面図の縮尺や比率、机の配置等は厳密には実際のものと異なる

図 2 各空間の大まかな形状と座席配置，および，BLECE ノード・出
入口カメラの設置場所

すとおりである．BLECE ノードは，Raspberry Pi 4 Model B をベースに動作し，Bluetooth 4.0+EDR/LE Class1 対応 USB アダレス）および BLE の受信信号強度（RSSI）の組である．なお，

プタ（BUFFALO 社製，BSBT4D105BK）を使用し取得した BLE

今回は固定空間を対象としているため，従来研究 [11], [12] にデータを，LTE 対応 USB ドングル（PIXELA 社製，PIX-MT100）て収集していた，位置情報や路線番号などの移動空間固有の情を用いモバイル回線経由でクラウドに蓄積される．

報は除外している．BLE のスキャン周期はいずれも 15 秒（ス3. 2 データ収集対象空間・収集データの概要

キャン時間 10 秒，スリープ 5 秒）である．

異なる業態・条件・大きさの公共施設・飲食店における混雑

混雑度の正解データ（ある時刻における空間内の滞在人数）に

度推定の可能性について検証することを目的とするため，表 1

ついては，各設置先の要望に応じて異なる収集方法を取っていに示す固定空間をデータ収集の対象とした．なお本実験は，奈る．空間 A〜C では，空間の出入口に俯瞰カメラ（BLECE ノー

良先端科学技術大学院大学人を対象とする研究に関する倫理審ドと同等の構成に Raspberry Pi Camera Module を追加したもの）

査委員会の承認を受け，各公共施設・飲食店の協力の下実施しを設置し，その内容を目視で確認することによる事後アノテーている（承認番号：2020-I-16）．

ションを行うことで，5 分ごとの混雑度データを生成している．

表 1 に示すとおり，対象の空間 A〜D は，業種・カテゴリお各空間の正解データサンプル数の差は，営業時間が異なるためよび定員が異なっており，各空間の形状から BLECE ノードのに生じている．出入口カメラの設置例および撮影された映像の必要設置台数が異なっている．各空間の大まかな形状および座例を図 3 に示す．なお，出入口カメラの設置にあたっては，総席配置，および BLECE ノード・出入口カメラの配置図を図 2

務省の策定するカメラ画像利活用ガイドブック ver2.0 [19] を参に示す（◆は BLECE ノード，▲は出入口カメラの設置場所を照し，取得映像を特定個人が識別できないようにエッジ上で加示す）．例えば，空間 D は駅前の図書館で面積が広く，またフ

工した処理済みデータを取り扱うこと，Web サイトを通じた事

ロアが L 字の形状となっていることから，3 台の BLECE ノー

前告知 2 ・実施期間中の空間内張り紙による通知を行うことなドを設置している．収集されるデータは，時刻情報とスキャンされた各デバイスの Bluetooth Device Address（以降，BD アド（注 2）：https://www.iopt.jp/exp/blece-vol1

—3—

表2
（注 a）

特徴量の一覧

特徴量名

内容

all_num_𝑇sec

過去 𝑇 秒間にスキャンされた，BD アドレスの総数

unique_num_𝑇sec

過去 𝑇 秒間にスキャンされた，BD アドレスのユニーク数撮影された映像の例

unique_ratio_𝑇sec

過去 𝑇 秒間にスキャンされた，BD アドレ
スのうち，ユニークなデバイスの占める割合（ユニーク数/総数）

unique_num_𝑇sec_𝑆db 過去 𝑇 秒間にスキャンされた，BD アドレ
スのうち，RSSI が閾値 𝑆dB より大きいもののユニーク数
図 3 出入口カメラの設置例

ど，プライバシーに配慮したデータ収集を実施している．空間hour

時間帯（0〜23）

is_weekday

平日：1，休日：0（注 a）

𝑇 は過去サンプルを参照する時間範囲（15, 30, 45, 60 秒）を示し

D では，空間に滞在する調査員が定期的（15 分に 1 回程度）にており，𝑆 は RSSI の信号強度が大きいサンプルを参照する際の閾値

館内を巡回し，目視により人数をカウントすることによって正（−60〜−90 dB，5 dB 刻み）を示す．

解データを収集している．
データ収集期間を表 1 に示す．本稿では，これらのデータのうち，営業日・開館日かつデータ欠損のない約 10 日分のデー
タを利用した（空間 A〜C：2022 年 1 月 19 日 〜 2 月 3 日，空間 D：2022 年 3 月 15 日 〜 3 月 29 日）．

漏れが生じることがある．そのため，複数サンプルのデータを用いた特徴量をモデルに与えることにより，それらの影響を軽減する必要があると考えられる．一方で，現在流通しているデバイスの多くは，プライバシー保護のために BD アドレスが不4. 混雑度推定モデルの構築と評価

定期的にランダマイズされるアルゴリズムが組み込まれてい前章にて収集したデータセットを用いて，様々な固定空間にる 3 ．つまり，あまりに多くの過去サンプルを参照すると，見かおける混雑度推定の可能性について検証する．

4. 1 データ前処理
本稿で対象とする空間 A〜D は，異なる大きさを有するため，

BLECE ノードの数が空間によって異なる実験設定となっている．そこで，データ前処理として，複数の BLECE ノードから得られたデータを統合し，BLECE ノード数に依存しない形式へと変換する処理を行う．なお，前述の通り BLECE ノードは15 秒の測定周期で BLE スキャンを実行するものの，スキャンは任意のタイミングで開始されるため，各 BLECE ノード間の取得タイミングは非同期となっている．
データ統合の処理手順を次に示す．まず，正解データの時刻 𝑡
以前の直近サンプル 𝑁 個をそれぞれの BLECE ノードについて取得し，時間的に隣接する BLECE ノードデータを同一タイ
ミングの取得されたものとみなすことによって，統合の対象となる組を決定する．次に，統合対象のデータに含まれる BD ア
ドレスの和集合（OR）を取る．あるデバイスが複数の BLECE
ノードに観測されることで生じる重複データについては，RSSI
が大きいもの（信号強度が強いもの）を保持する．この処理は，実際は異なる位置に設置された BLECE ノードを，仮想的に同一の場所に重ね合わせる処理に相当する．

4. 2 特徴量抽出
BLE 信号は任意のタイミングで空間内のすべてのデバイスから得られるわけではなく，BLECE ノードがスキャン実行中（本稿の BLECE ノードの設定では 10 秒間）に観測対象デバイスがけ上の BD アドレス数の水増しが生じる危険性がある．また，路線バスなどの移動空間では，バス停間を移動中に人が空間を出入りすることはないため，この条件を空間に滞在している人であることの手掛かりとして用いていた [11], [12]．これに対し飲食店などの固定空間では人々は任意のタイミングで空間を出入りできることから，同様にアドレス数の水増し問題が生じると考えられる．
こうした固定空間に特有の条件を考慮しつつ場所や環境に依存しないモデルを構築するため，本稿では新たに過去サンプルの取得範囲（時間幅）を変動させた特徴量を用いることとする．
表 2 は特徴量の一覧およびその詳細を示している．なお，飲食店や公共施設には時間帯や曜日による滞在者数や訪問者層が異なることが想定されるため，hour（時間帯）および is_weekday（平日フラグ）を追加特徴量として加えている．

4. 3 モデルの評価結果
前述の特徴量を用いた混雑度推定モデルを各空間に対して構築し，評価を行う．使用する機械学習モデルは，SVR（Support

Vector Regressor，RBF カーネル），RFR（Random Forest Regressor），XGBR（XGBoost Regressor）の３種類を用い，各モデルのハイパーパラメータは scikit-learn の GridSearchCV にて最適化したものを使用した．モデルの評価には３分割交差検証を用
い，評価指標には MAE（Mean Absolute Error），MAPE（Mean

Absolute Percentage Error），RMSE（Root Mean Squared Error）
を使用した．

アドバタイジングパケットを送信した場合にのみに限られる．
また，空間内に存在するデバイス数が多い場合には，スキャン（注 3）：Apple 社の iOS の BLE アドレスランダマイズ例： https://support.

apple.com/guide/security/bluetooth-security-sec82597d97e/web—4—

表 3 空間別の混雑度推定モデル評価結果

A

B

C

D

モデル

40

MAE［人］ MAPE［%］ RMSE［人］

SVR

1.29

53.0

1.96

RFR

1.22

55.1

1.69

XGBR

1.12

48.8

1.74

SVR

3.13

62.7

4.08

35
30

Estimated Value

対象空間

25
20

RFR

2.78

65.3

3.59

XGBR

2.56

51.9

3.40

SVR

4.16

76.5

5.57

RFR

3.74

65.0

5.07

10

XGBR

3.12

58.1

4.25

5

SVR

4.97

24.5

6.81

RFR

4.63

23.5

5.79

XGBR

4.59

25.2

5.94

15

0
0

5

10

15

20

True Value

25

30

35

40

図 4 混雑度推定モデルの評価結果（空間 B，XGBR）

評価結果は表 3 に示すとおりである．全体として XGBR によって構築したモデルが比較的高い性能を示す結果となった．

40

空間 B〜D について，XGBR で構築したモデルの評価結果（正35解データと推定データの散布図）を図 4・図 5・図 6 に示す．

30

いることがわかる．また，異なる BLECE ノード数であったとしても性能に大きな差は見られないことが示された．空間 A〜

C ではいずれのモデルにおいても MAPE が大きい値（49.4%〜
76.5%）を示す結果となっている．これは，今回構築したデー

Estimated Value

各散布図から，構築したモデルは人数の傾向を概ね捉えられて

25
20
15

タセットにおける空間内人数が最大で 10 人程度であったこと

10（空間 A）4 ，また，図 4・図 5 からわかるように，データセット

5内に少ない人数（10 人以下）のサンプルが多かったこと（空間0

B・C）が原因の一つであると考えられる．

0

5

10

次に，空間 B〜D について XGBR で構築したモデルの特徴量
る特徴量では，直近サンプルのアドレス総数（all_num_15sec）

35

る信号強度の強いユニーク数（unique_num_𝑇sec_𝑆db，𝑇 = 1530

対し，ユニークなアドレスの占める割合に関しては，どの程度流動的な場所であるかを示すため広い時間幅のデータが有効であった．このことから，時間幅を変更した特徴量を与えること

Estimated Value（unique_ratio_𝑇sec，𝑇 = 30〜60sec の範囲）
，狭い時間幅におけに関わるため即時的・強い信号強度のデータが有効であるのに100いたため，BLECE ノードのデータ統合や，特徴量抽出方法は基本的なものに留まっており，混雑度推定性能も十分ではない．
今後は，空間の形状情報や，複数 BLECE ノードから観測され4015間帯が有力な手掛かりであることが示された．

混雑度推定が可能かどうかについて検証することを目的として

35

20

5

おいて，異なる数の BLECE ノードを設置するという条件下で，30

25は有効であると示された．なお，いずれの空間においても，時本稿では，異なる業態・条件・大きさの公共施設・飲食店に2540や，広い時間幅におけるユニークなアドレスの占める割合

た．アドレス総数やユニーク数に関しては，直接的な人数推定

20

True Value

図 5 混雑度推定モデルの評価結果（空間 C，XGBR）

重要度（上位 20 特徴）を図 7・図 8・図 9 に示す．BLE に関す〜30sec・𝑆 > −70db の範囲）が有力であるという結果となっ

15

0

10

20

True Value3040

図 6 混雑度推定モデルの評価結果（空間 D，XGBR）

た情報を元に算出する空間内座標といった，より有効なデータ
統合・特徴量抽出の方法について模索するとともに，性能向上に取り組む予定である．また，異なる場所に適用可能な共通の混雑度推定モデルを構築できるかどうかについても，より大規（注 4）：本稿で収集したデータセット内では正解データの範囲が狭すぎるため，

模なデータセット構築を通して検証する．

空間 A は以降の分析・議論の対象外とした．

—5—

all_num_15sec
unique_num_15sec_60db
unique_ratio_30sec
unique_ratio_45sec
unique_ratio_60sec
unique_num_15sec_65db
all_num_30sec
hour
unique_num_15sec_70db
unique_num_30sec_60db
unique_num_15sec_75db
all_num_45sec
unique_num_15sec_80db
unique_num_15sec_85db
unique_num_30sec_65db
all_num_60sec
unique_num_45sec
unique_num_30sec
unique_num_60sec
unique_num_30sec_70db
0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0.12

0.14

図 7 混雑度推定モデルの特徴量重要度（空間 B，XGBR）
hour
unique_ratio_30sec
unique_ratio_60sec
all_num_15sec
unique_num_15sec_60db
unique_ratio_45sec
is_weekday
unique_num_30sec_60db
unique_num_60sec_60db
unique_num_45sec_60db
unique_num_15sec_65db
unique_num_30sec_70db
unique_num_30sec_65db
unique_num_15sec_70db
unique_num_45sec_65db
unique_num_15sec_75db
all_num_60sec
unique_num_15sec_85db
unique_num_30sec_75db
all_num_30sec
0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

図 8 混雑度推定モデルの特徴量重要度（空間 C，XGBR）
all_num_15sec
unique_num_15sec_60db
unique_ratio_30sec
hour
unique_ratio_60sec
unique_ratio_45sec
unique_num_15sec_65db
unique_num_15sec_70db
unique_num_15sec_80db
all_num_30sec
unique_num_15sec_75db
unique_num_30sec_60db
unique_num_30sec_80db
unique_num_15sec_85db
unique_num_60sec_60db
unique_num_45sec_60db
unique_num_30sec_75db
unique_num_30sec_65db
unique_num_30sec_70db
unique_num_60sec_80db
0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0.12

0.14

0.16

図 9 混雑度推定モデルの特徴量重要度（空間 D，XGBR）

5. ま と め
本稿では，人々が持つスマートフォンなどの電子機器から発される BLE 電波受信状況からある特定空間の混雑度を推定する手法の実現を目的とし，異なる空間サイズを有する 4 つの固定空間（公共施設および飲食店）における，混雑度推定モデルを構築・評価した．結果として，共通の特徴量を用い空間別に構築したモデルで，一定の混雑度推定が可能であることが示された．一方で，混雑度推定性能はまだ十分なものではないため，
今後より有効なデータ統合・特徴量抽出の方法について模索し，性能向上を図るとともに汎用的なモデルの実現を目指す．
謝

辞本研究の一部は，JST さきがけ（JPMJPR2039），および，日本学術振興会科学研究費補助金（JP19H01139）の助成を受けて行われたものです．また，本研究の実験は，生駒駅前図書室，

nijiiro*cafe，とんまさ，まるかつ生駒店，および，生駒市地域活力創生部 ICT イノベーション推進課（現デジタル推進課スマー
トシティ推進室）の協力の下で実施されたものです．ここに感謝の意を申し上げます．
文献[1] ヤフー株式会社，“Yahoo!地図 混雑レーダー,” https://map.
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[2] 株 式 会 社 Agoop，“リ ア ル タ イ ム 人 流 混 雑 度 可 視 化 サ イ
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