WHEN-becomes-WHERE: WiFi セルフロギングによる継続的位置履歴取得とその応用
暦 本 純 一†味 八木 崇††個人の位置を継続的にかつ正確に認識・記録することは，記憶支援・行動履歴マイニング・自動ブ
ログ生成・パーソナルアシスタントなど，各種のライフログ応用に適応可能な基盤技術である．通常の位置認識には GPS を用いる場合が多いが，衛星の捕捉に時間を要する，屋内での利用が困難など，
位置履歴ロギングに適用するには問題があった．本論文では，周辺の WiFi アクセスポイント電測情報を携帯デバイスが記録し，それを位置情報に一括して変換することで位置履歴を得る方法を提案し，プロトタイプ実装および各種応用について報告する．利用者は単に携帯デバイスを持ち歩くのみで位置履歴が自動的に記録されていき，利用者が作成する任意の時刻印つきデータ（たとえば写真）は位
置つき情報に変換可能である．また，利用者の行動パターンを継続的に記録することで，各個人に特化した認知地図の自動生成などの応用が可能になる．

WHEN-becomes-WHERE:
continuous location archiving with WiFi self-logging
Jun Rekimoto† and Takashi Miyaki ††Continuously logging one’s geographical position is a fundamental technology for various“life-logging” applications, such as memory aid and information organization systems. GPS is
one possibility for such technology, but is not able to track indoor locations. We focus on WiFi
location detection technology that estimates device’s location based on received WiFi beacon
signals. It works both indoor and outdoor, and estimated accuracy is often comparable tothat of GPS. We report our continuous location logging system, or a “self-logging” system,
using this technology. It records WiFi information every few minutes and lately converts thisinformation to location logs. We present various application examples/ideas based on this
proposed self-logging system.

1. は じ め に

歴情報を集約することで，誰に会ったのはいつでどこであるか，などの行動履歴検索や，さらには都市や施“Lifelog” あるいは “Reality Mining”8) と総称され設の動線解析や，利用パターン解析などへの適用が可

る，個人の行動履歴をできるだけ完全に記録し，それ能である．このような，各利用者の継続的な位置履歴を記憶補助・情報整理・コミュニティ分析等に応用し記録をセルフロギング と呼ぶことにする．

ようという発想の研究が多く行われている1) ．このよセルフロギングを実用的に行うためには，利用者のうな個人履歴情報として，もっとも有効性が高いと思負担を増やさず，利用場面の制約を受けずに，精度のわれるデータのひとつが位置情報である．

高い位置認識を行う必要がある．

もし，人生の任意の時点におけるその人の居場所を

セルフロギングを実現するためにまず考えられるの正確に特定することができれば，その時刻に撮影したは GPS の利用であろう．実際，単体で動作し，位置

写真の位置も自動的に推定できるし，各個人の位置履† 株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所 インタラクショ
ンラボラトリInteraction Laboratory, Sony Computer Science Laboratories, Inc.
†† 東京大学大学院 新領域創成科学研究科 基盤情報学専攻
Graduate Schoool of Frontier Sciences, The Universityof Tokyoをメモリー等に記録するタイプの GPS デバイスが市販されている．これらの製品は主に山歩き等の屋外行
動での位置ロギングを用途として想定しているものと思われる．
しかし，日常生活でのセルフロギングを想定すると，生活の大半は屋内ないしビル街であり，GPS のみで位置測定を行うことは困難である．屋外は GPS で，屋情報処理学会 インタラクション 2007

内はジャイロセンサー等の自律航法で，という構成10)も考えられるが，機器構成が複雑になるし，屋内に長時間滞在している場合の精度の確保が困難である．また，セルフロギングでは単に緯度・経度からなる位置
だけではなく，ビルの「何階」にいたか，などの情報も重要であろうが，GPS からその種の情報を得ることは困難である．

Eagle らは Bluetooth 装備の携帯電話を被験者グループに配布し，Bluetooth のレンジ内にある物体，
ビーコン，他人（が所有する携帯）などを時刻つきで記録することで，利用者の生活パターンやコミュニ
ケーション構造などの分析に適用している8) ．この研究では，携帯電話基地局 (GSM) を利用した絶対位置も考慮されているが，GSM 基地局の粒度の低さから,

図 1 PlaceEngine を使用した位置推定の例：通常の Web ブラウ
ザ上で現在位置の取得および現在位置を基点とした情報検索が可能になる

Bluetooth による「近接関係」が主に利用される履歴情報となっている．
ウェアラブルカメラの映像を記録し，それを解析して利用者の現在位置を推定する研究も数多く行われている5),9) ．しかし，画像解析のコスト・精度の点でついて紹介し，次にセルフロギングシステムによって可能になる各種応用についての議論を行う．

2. PlaceEngine 位置基盤システム

GPS と比肩すべき性能や簡便性を得ているとはいい

PlaceEngine は，無線 LAN アクセスポイントを利難い．また常時カメラを装着するための利用者の身体用した位置基盤システムである☆ ．IEEE802.11b/g な的・心理的負荷は非常に大きい．装着型カメラに対す

どの無線 LAN アクセスポイントは，定期的にビーコる社会的なコンセンサスも得られているとは言えない．

ンパケットを発信しているが，それを WiFi 機能を装以上の検討を踏まえて，本研究では無線基地局を備した携帯機器が受信し，その際に得られる情報 (ア利用した位置認識技術，とくに WiFi 方式位置認

クセスポイント ID と受信信号強度値 RSSI (received

識6),11),14),15) を利用したセルフロギングに着目する．

signal strength indication) をもとに，アクセスポイン

この方式は，無線 LAN アクセスポイントからの信号

ト位置データベースを参照して機器の位置を推定する．

情報を使って位置を認識するものであり，屋内外問わ位置推定に際して，その無線 LAN アクセスポイントとず利用でき，ビルフロア情報などの補助情報を得るこ

通信接続を行う必要はなく，単にビーコンパケットをとも可能である．この方式をセルフロギングに適用す受信できることが条件である．図 1 に，PlaceEngine

ることで，利用者は，WiFi 装備携帯デバイスを単に持の典型的な利用例を示す．

ち歩くだけで，位置履歴情報を記録することができる．

GSM など，携帯電話の基地局からの信号強度を利WiFi 方式位置認識では，WiFi アクセスポイント

用した位置推定では，各基地局の位置がすでにわかっの位置データベースと，受信した WiFi ビーコン情報ているという前提で位置推定を行うことができる．一（以下 WiFi 電測情報）の照合を行って位置を推定す

方，無線 LAN アクセスポイントは不特定多数の使用るのが通常である．一方，セルフロギングの目的では，者によって設置されており，その位置は一部の例外を

通常は電測情報の記録のみを行い，あとでまとめて除いて未知である．従って，携帯電話の場合と異なり，データベース参照を行って位置情報に変換することがアクセスポイント位置を推定したデータベースを構築可能であり，携帯機器が動作時にデータベースと連携することが重要なコア技術となる．PlaceEngine におする必要がなく，単に電測情報をフラッシュメモリ等

けるアクセスポイント位置データベース構築の詳細にに記録する機能があればよい．この特性により，利用ついては既報14) に譲るが，平均推定誤差 9.7m の精者が携帯すべきデバイスの構成を非常に簡易なものに

度でアクセスポイント位置を推定したデータベースがすることができる．

構築されている．データベース中の電測情報にフロア

本論文では，この発想に基づいて試作したセルフロ

情報などのタグを添付することで，緯度・経度に加えギングシステムについて報告する．まず，我々が開発した無線 LAN 位置基盤システム PlaceEngine14) に☆

http://www.placeengine.com

WHEN-becomes-WHERE: WiFi セルフロギングによる継続的位置履歴取得とその応用
139.730343 35.6

26014 1157023837
139.72964 35.62572
wifi
139.72485 35.627074 1157024203 wifi
8 1157023898 wifi
139.729264 35.6
2577
139.724556 35.626261 1157024264 wifi 139.
727745 35.62649 5 1157023959 wifi
7 1157024020 wifi
139.
139.724315 35.626311 1157024325 wifi 139.726077 35.62682
139. 730518
1 1157024081 wifi
139.725559 35.6
139.724399 35.625942 1157024387 wifi 139.72485 35.6 26941 1157024142 wifi 13139.9.737305051816 3535.6.6252595954 115702
730559 35.625 5 1157 3605
4 1157024203 wifi
139.739502139.724283 35.626309 1157024448 wifi 139.724556 35.62707
0343 35.62601 4 115702 3653
2626
13
1 1157024264 wifi
9.729635.626 2 11139.724315 35.6
5702 3714
139.72401
2631
139.715426 35.633614 1157024692 wifi 139.
9264 35.625728 4 115702 3775
139.72724399 35.62594 1 1157024325 wifi
35
38
2
1157
13
0243
139.715033 35.63386 1157024753 wifi 139.724283 35.626309 11570244 87 wifi 139.9.727260777745 3535.6.62625497775 11115757020238399837
11.6
139.715426 35.6
48 wifi 139. 5559 35 2682
570240 59
33614
72485
139.715033 35.63386 1157024814 wifi 139.7.62694 1 115702
20
139.7215033 35.63386 1157024692 wifi 134556 35.627074 1 115702 4081
1157024753 wifi
9.724335.626411142139.715033 35.63386 1157024875 wifi 139.715033 35.63386
5702
139.72 15 35
1157024814 wifi 13.6 261 1157024203
4399
139.715033 35.6
9.724235 26311
42
3386
139.715033 35.63386 1157024936 wifi 139.7
139.71
83 35 .625942 11570243 64
15033 35.63386 1157024875 wifi 13
.6
25
11
54
1157024936 wifi
9.7150 26 35.6 26309 11 57024387
139.682615 35.60666 1157025607 wifi 139.682615 35.60666 1157
3361
5702
139.7133025607 wifi 139.
5033 35.63386 4 115702 4448
139.664109 35.5
35.633715033115702 4692
8397
139.664109 35.583979 1157025973 wifi 139.6
139.718662247 35.5811799 1157025973 wifi13
5033 35.63386 115702 4753
1157026034 wifi13 9.6826
35.6115702 4814
139.662247 35.581179 1157026034 wifi 139.659815 35.576127
9.6641 15 35.6 3386 1157
4875
1157
06
0260
139.65462 35.56558
95 wifi139.6622 09 35.5 66 1157 024936
1 1157026253 wifi139.65
47 35 83979
0256
139.659815 35.576127 1157026095 wifi 139.
648527 35.5
139.65 9815 35 .581179 1157025907.57612 115702 73
462
139.646514 35.5555817 1157026315 wifi
139.64139.65462 35.565581 1157026253 wifi 139.
2622
8527 35.56558 7 115702 6034
139.641
35639583 35.543508 1157026377 wifi
60
11
.5
6514
570262 95
1157026438 139.6395
139.648527 35.555817 1157026315 wifi 139.634768 35.53
35 55817
139.63 83 35 .552622 1157026353
706 1157026499 wifi
.54350 115702 15
4768
139.63443 35.53647
139.63wifi
139.646514 35.552622 1157026377 wifi 139.
443 35.53706 8 115702 6377
9
139.63632995 35.535917 1157026560 wifi
2995 35.53647 115702 6438
139.6311570
139.639583 35.543508 1157026438 wifi 139.6329
2985 35.535919 115702 6499
139.6385 35.535898 11570 26621 wifi
65
35
7
.5
11
57026660
26682 wifi
139.72 1946 35 35898
139.631946 35.53
139.634768 35.53706 1157026499 wifi 139.
.53591 115702
21
4315
5918
139.72724315 35.626311 1157026743 13
wifi
4399 35.62631 8 115702 6682
9.7242
35
1
67
11570
139.63443 35.536479 1157026560 wifi 139.7243
83 35 .625942 11570243 43
99 35.625942 11570 24325 13wifi
9.7154.62630 1157
25
26
13
24387
02
139.
9.
715033 35.633 9 1157 4387
139.632995 35.535917 1157026621 wifi139. 724283 35.626309 115702444813wifi
9.715035.633 614 1157 024448
wifi
715426 35.63361
029.7150 33 35.6 86 11
139.632985 35.535898 1157026682 wifi139.715033 35.63386 4 115702469213139.wifi
5702 4692
33 35 3386
715033.63386 115702 4753
1157024753 139.68
139.715033 35.6
2615 35.63386 115702 4814
139.631946 35.535918 1157026743 wifi139.
3386 115702481413wifi
9.664135.61157 4875
139.724315 35.626311 1157024325 wifi 715033 35.63386 1157024875 wifi 09 35.5830697669 111157020256490736
57025973

図 2 アクセスポイント位置推定結果: 約 25 万箇所のアクセスポ
イント位置の推定結果て施設名・フロア名などの補助情報を検索結果として返すことも可能である．さらに，集合知の発想に基づき，エンドユーザが位置の問い合わせを行う行為自体

図 3 取得した位置履歴情報と，ALPSLAB route によるルート
再生を，位置推定データベースの精度向上に利用する機構を提供している．
図 2 に，PlaceEngine が保持しているデータベース
によるアクセスポイント推定位置を示す．

3. セルフロギングシステムの構築
次に，PlaceEngine を利用したセルフロギングにつした．一定時間（たとえば 3 分）ごとにタイマーでスリープ状態から起動し，WiFi 電測・記録を行う．一回の電測・記録に要する処理時間は 3 秒程度なので，常時オンの使用状態と比較して約 40 倍のバッテリー節約が見込まれる．実際，この構成で，二日間以上の連続記録が可能であった．

いて考察する．WiFi 搭載携帯機器を常に持ち歩き，利記録されたログファイルを PlaceEngine サーバーに用者の位置履歴を記録するというのが基本方針だが，送り，WiFi 電波測位情報を位置データベースと照合

PDA 等の携帯機器の連続使用可能時間は数時間程度を行うと，最終的な位置情報履歴が得られる．現時点

であり，一日の行動記録を再充電なしに行うことは難で，RSS 準拠位置フォーマット4) , GoogleEarth で用しい．そこで，通常はスリープ状態にしておき，タイ

いられる KML, および Germin GPS デバイス，カシマーで一定時間ごとにスリープ状態から復帰し，WiFi

ミール 3D などの地図ソフトで利用されている PCX5電測を行い，それをファイルにセーブする方式を採用

形式への変換がサポートされている．

する．
通常の PlaceEngine の利用方法では，電測情報を
位置情報に変換するために PlaceEngine サーバーへの問い合わせを行うが，セルフロギングの場合は，単に受信したビーコンパケット情報 (電測情報) の記録

図 3 に，このようにして採取した位置ログの例と，

ALPSLAB route によって位置履歴を再生する例を示す．

4. GPS との比較のみを行い，サーバーとの通信は行わない．したがっ

図 4 に，市販携帯 GPS(SONY VGP-BGU1) を用て携帯中はネットワークとの接続は必要としない．収いて得られた位置履歴と，WiFi 測位によって得られ集したログデータは，ネットワーク接続可能な状態のた軌跡とを示す．WiFi 位置認識の精度は，周辺のア

ときに一括して位置情報履歴に変換する．

クセスポイントの個数・アクセスポイント推定精度等

以上の方針に基づいて，既存の PDA (Willcom W-に左右されるので，GPS との単純な比較は困難であZERO3) を利用したセルフロギングシステムを試作るが，図の例では GPS に匹敵する推定精度を達成し情報処理学会 インタラクション 2007

GPS WiFi 実際
屋内
屋内

図 4 WiFi 測位による位置履歴と GPS との比較ているのがわかる．ビルが建て込んでいる地域や屋内に移動した場面では GPS の精度が悪化しているが，WiFi 方式では位置推定が継続して成功していることも確認できる．
また，GPS は，電源投入直後の測位（コールドスタート）に通常数 10 秒以上の時間を要する．したがって本論文のシステムのような，スリープ状態から定期的に復帰してロギングする手法を GPS に適用するこ

図 5 写真への位置情報の自動添付とは原理的に困難であることを指摘しておく．

5. セルフロギングの効果・応用
前節で説明したセルフロギングシステムにより，利用者にほとんど操作負担をかけることなく，精度の高ることで，写真データに位置情報を添付させることができる．カメラ自体に特別なハードウェアやセンサーの装備を要求せずに，すべての撮影データに位置情報が添付されることになる．

い位置情報を記録することが可能になった．以下では，

図 5 に，セルフロギングによって位置情報を添付

このようなログ情報の応用可能性について議論する．

した写真ブラウジングの例を示す．通常のデジタルカ

5.1 写真への位置情報添付

メラで撮影した写真を Web 上の写真共有サイトであ撮影したすべての写真に位置情報が添付されていれる Flickr2) にアップロードし，同時にセルフロギング

ば，場所ごとに写真を閲覧したり，地図に写真を関連データから位置情報を生成する．撮影時刻の前と後で付けたりすることが可能になる．また，Flickr のよう最も近い位置履歴をそれぞれ検索し，その２地点からな写真共有サイトで，大量の写真データに位置情報が線形配分で写真撮影時点での位置を推定する．推定し添付されるようになると，Photo Tourism13) で試みた位置（緯度・経度）を写真に対する位置タグ (geotag)

られているように，ある位置付近で撮影された写真をとして添付する．以上の処理は Flickr API を利用し大量に収集し，画像処理を施して，撮影対象の 3 次元

たスクリプトによって自動的に行われる．

復元を行うなどの応用が可能になる．

写真の地図上でのブラウジングには Flickr 用のGPS 付きカメラは既に市場に存在しているし，カgreasemonkey プラグインである GMiF3) を利用しメラつき携帯で GPS が利用可能な機種は非常に多い．

ている．このようにして，従来は明示的に GPS 等でしかし位置情報の添付がそれほど普及していないのは，撮影時に位置を添付するか，手操作で緯度・経度を添付

GPS 測位に要する時間が，写真撮影という行為に見していた作業がすべて不要になり，あらゆる写真 (あ合わない，屋内やビル街で撮影しても GPS 測位が成

るいは動画) 情報に自動的に位置情報を添付させるこ

功しない，などの理由によると考えられる．

とが可能になった．

セルフロギングにより，利用者に特別な操作負担を上記の方法は，デジタルカメラとは独立したセルフ

かけることなく，通常のカメラで撮影した時刻印つき

ロギングデバイスを携帯する場合であった．一方，デの写真データと，位置ログを時間軸上でマッチングす

ジタルカメラの種類によっては，ケーブルレスでファWHEN-becomes-WHERE: WiFi セルフロギングによる継続的位置履歴取得とその応用

イルのアップロードや印刷を行うために WiFi 機能を装備した製品が登場してきている．このようなデジタ
ルカメラに，シャッターを押すごとに WiFi 電測情報
を写真データと一緒に記録する機構を用意すれば，上記の方法と同様にして，写真に位置を添付させることは容易であろう．

5.2 行動履歴に基づいた情報検索・コミュニケー
ション
位置を常に記録することで，「あの日散歩中に見かけた店の名前は」など，位置・時間・行動に依存した情報検索が可能になる．また，同様の機構を複数人で共有することで「あの日の夜のパーティで同席だった人たちにメッセージを送る」のようなコミュニケーションが可能になる．

“forget-me not”12) は，このような行動履歴に基づいた情報検索の先駆的な例だが，Active Badge が整備されたオフィス環境に利用が限定されていた．本研

図 6 イベントの自動抽出：位置履歴から，通常の行動パターンから逸脱した部分を抽出して図示したもの

究の方式を利用することで，一般的な生活空間で履歴
ベース情報検索を行うことが可能になる．

在確率と照合し，確率が一定値以下である箇所をイベ

5.3 音声記録等へのアノテーション

ントとして記録する．たとえば昼に勤務先に居る場合

ボイスメモは，そのメモのコンテキストが同時に記は（履歴上，その場所にいる確率が高いので）イベン

録されていないと，あとから意味を解釈するのが困難

トとはならないが，深夜に勤務先で作業している場合な場合がある．ボイスメモにも位置が常に記録されるは（履歴上での存在確率が低いので）イベントとなる．

ことにより，「オフィスで作成したメモ」「散歩中に入

このようにして抽出したイベントをカレンダー風にれたメモ」「レストランで入れたメモ」のようなコンして表示したのが図 6 である．このようにして，行動

テキスト情報が添付されて，メモを作成した時点での履歴からイベントを自動抽出し，過去の行動内容を効

状況を想起する補助になると期待できる．

率的にブラウジングすることが可能になる．

また，ボイスメモに限らず単に周辺の音を常時記録

5.5 行動履歴の視覚化：認知地図の生成しておき，それに位置履歴情報をタグづけすることで，認知科学の分野では，人間が空間を把握する際の心「会議室での会話」「通勤途上に聞こえてきた音楽」な象として「認知地図」という概念を用いる16) ．認知

どが検索できるようになる．

地図は，当人の理解としてのランドマークの位置関係

5.4 履歴のブラウジング・イベントの自動抽出や，本人が重要と思っているもの，そうでないものな蓄積される行動履歴情報の量が増えてくるにつれて，どが反映されている．図 7 は，個人の存在確率分布にその情報を効率的にブラウジング・検索する技術も必基づいて地図を変形させており，当人の何らかの「重要になる．個人の行動パターンは，毎日の通勤・通学な

要度」が地図変形に反映されていると考えられる．

ど，一般的にはかなり規則的なものである．したがっ

地図変形には，情報視覚化の分野でよく用いられるて単純に履歴情報を閲覧すると，ほとんど同じ情報のFisheye view を応用した．通常の Fisheye view では，繰り返しになってしまう．一方，この規則的なパター

一個ないし少数の「フォーカス点」を中心にして表示ンから逸脱した行動履歴は，たとえば旅行や出張など平面を拡大することでフォーカス点付近の情報をよりであり，個人の行動履歴中の「イベント」として後で精密に観測することができる．本論文の場合，地図を参照する必要が高いものであると考えられる．

一定間隔のグリッドに分割し，それぞれのグリッドにそこで，行動履歴パターンからイベントを自動抽出

おける位置履歴の存在確率を重みとして地図を変形さする方式を考える．毎日の位置履歴を集計して，一日せている．図に示されるように，この利用者がよく訪の各時刻における利用者位置の存在確率を求めておく．

れる（あるいは勤務している）箇所付近が大きく拡大

試作システムでは 5 分ごとに，利用者がどの場所にいして表示されている． このように，個人の移動履歴

るかの位置存在確率を求めている．行動履歴をその存を自動取得し，地図上に視覚化表示することで，個人

情報処理学会 インタラクション 2007

図 7 行動履歴による認知地図生成の試み: (上： 行動履歴による利用者の位置存在確率を地形図の高さ情報に反映させる．よく訪れる地域が山脈をなすように視覚化されている．下：存在確率を，多点 Fisheye 方式に基づいて，地図の各領域の面積に反映させた例．
）の行動パターンや趣味・嗜好などを分析，個人間での12:35

世田谷区東玉川一丁目

比較，などに用いることができるのではないかと期待

12:45

目黒区下目黒二丁目

している．

12:50-13:25 品川区上大崎二丁目

5.6 日記・ブログ自動生成13:30

位置履歴から，ブログ文章のスケルトンを自動生成

13:35-15:15 勤務先することが可能になる．たとえば

2006/09/01 (Fri)00:00-12:25 自宅
12:30

川崎市中原区小杉町三丁目

品川区東五反田五丁目

15:30

品川区上大崎三丁目

15:35

渋谷区恵比寿西二丁目

15:40

渋谷区神宮前六丁目

15:45

渋谷区富ヶ谷一丁目

15:50-16:45 渋谷区富ヶ谷二丁目

WHEN-becomes-WHERE: WiFi セルフロギングによる継続的位置履歴取得とその応用

17:35-19:40 勤務先
19:45てある通知先に通報する．

品川区東五反田二丁目

このようにして，通常は矛盾した関係にある利便性

19:50-20:10 品川区東五反田一丁目と安全性を両立させ，普段は煩雑な認証作業を避けつ

20:15

品川区上大崎三丁目

つ，盗難・紛失等が発生した際にも，機器に記録され20:20

品川区上大崎四丁目ている情報が流出する危険を防ぐことができる．

20:30

世田谷区奥沢二丁目

20:35

川崎市中原区新丸子町

20:40

横浜市港北区日吉本町一丁目

20:45-23:55 自宅
は，セルフロギングデータ中の緯度経度情報を住所表記に逆変換して自動生成した位置移動情報の一例である．この例でもわかるように，単純な住所表記でもかなり行動が再現されているが，「自宅」「勤務先」などのラベルを併用することで視認性が高まっている．
このような方法の延長で，

6. ま と め
WiFi 位置認識基盤 PlaceEngine を利用し，個人の位置情報を継続的に記録するセルフロギングシステムを構築した．位置記録は屋内外を問わず可能であり，一般的な推定精度は GPS に匹敵する．ロギングに際して携行すべき機器は WiFi 搭載携帯機器のみであり，特殊なハードウェアや特殊な装着形態を要求しない．
このように位置ロギングが一般化することによって，写真への位置の添付等の応用が可能になることを確認した．今後は，長期にわたるセルフロギングの分析や，

午前 9:00 まで自宅

個々のセルフロギング結果を統計的に集約した場合の10:00 大学到着効果の検証，また輝度センサや加速度センサなどの他

12:00 会議室 ABC で ***とミーティングのロギングデータとの情報統合7) などを行っていき

14:00-16:00

たい．

講義

16:00 研究室

一般に，実世界の事象は 5W1H (when, where, who,

20:00 ***で***と食事

what, why, how) の属性を持っている．本研究のシス

22:00 帰宅テムを利用することにより，時刻と位置が相互に対応

程度の文章を履歴情報から自動生成することは十分可能だと考えている．また，生成された文章を下地に実際にブログ文章に仕上げていくという利用形態も実用的であろう．

5.7 物品の移動履歴トラッキング
WiFi 電測デバイスを物体に添付して，その移動軌跡を記録する．将来的にはオンラインショッピングの配送等で「配送経路保障」のようなサービスが提供されるようになるかも知れない．同様に，ペットに添付すればその行動履歴を記録することが可能になる．

5.8 セキュリティ応用
個人の位置履歴とは別に，WiFi 機器それぞれについても，上記の方法で位置履歴を取ることが可能である．たとえば，ノートパソコンが，自分の位置を常に記録し続けることが可能になる．ノートパソコンが，普段利用される位置を学習することによって，新規の場所で利用される場合にのみパスワード等で使用者認証を行うことが考えられる．すなわち，いつもその機器を利用しているオフィスや会議室ではパスワードレ
スで操作できるが，別の場所で利用するときにはパス
ワードで利用者を確認する．利用者認証に失敗すると，機器の操作をロックし，現在位置をあらかじめ設定しづけられることになるので，when = where と言うことができる．通常，情報に時刻を関連付けることは，位置を記録することよりもはるかに簡単なので，時刻付き情報がすべて位置つき情報になることによる意義は大きい．
さらに，仮に多くの利用者が when=where な履歴を持ったとすると，それらを総合すれば「いつ・どこで・誰と会ったか」などの情報を再構築することが可能である．これは， when=where=who が相互に関連づけられていると考えることもできる．

what, why, how は，単純な位置履歴だけからは再現することは困難であるが，ある時刻に撮影した写真に写っている建物の名前を特定するために，画像解析と位置情報を併用するなど，ある程度 what に踏み込
んだ解析を行うことも可能であろう．
このように，位置履歴そのものは単純な情報だが，時刻印のついた種々の情報を統合することで，5W1Hのかなりの要素に対応づけを行うことでき, LifeLogの中核を成す情報として利用が可能になる．
本論文では WiFi 位置認識に特化してセルフロギン
グを議論したが，他の認識手段，たとえば携帯電話・

PHS 基地局から得られる（粒度の荒い）位置情報との併用も興味ある課題であろう．

情報処理学会 インタラクション 2007

本論文の WiFi 位置認識は、アクセスポイントの位置も未知の状態からすべてを推定する方式に基づいている。一方、特定のオフィスや施設など、アクセスポ
イントの位置が仮定できる場所や、集中的に電測情報によるキャリブレーションを行える環境では、現状の推定精度よりさらに高い精度の位置推定を行うことが可能であろう。この場合、利用者が持つデバイスは同じままで、特定の環境ではさらに細かな位置認識（たとえば部屋の中でどこに座っているか）をログとして残すことができると予測している。
また、現時点での構成でも実用性は高いと考えるが，GPS ロガーに類似した，WiFi 電測機能とその記録に特化した超小型セルフロギング専用デバイス，あるいは WiFi ロギング機能と GPS ロギング機能の複合デバイスなど技術的には構築可能であろう．
「WiFi ファインダー」と通称される，WiFi アクセスポイントの有無のみを検知する専用デバイスが市販されているが，本論文のセルフロギングデバイスも，本質的にはWiFi ファインダー＋メモリーセーブ程度の機能であるので，キーホルダーサイズのロギングデバイスが構築可能であり，利用可能性がさらに広がるものと考え
ている．

謝

辞

議論に参加して頂いた，ソニーコンピュータサイエ
ンス研究所 メンバ諸氏に感謝する．

参 考

文 献

1) CARPE 2004.
research.microsoft.com/CARPE2004.
2) Flickr. www.flickr.com.
3) Flickr: geotagging flickr.
www.flickr.com/groups/geotagging.
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12) Mik Lamming and Mike Flynn. Forget-menot: Intimate computing in support of humanmemory. In FRIEND21 ’94 International Symposium on Next Generation Human Interfaces,
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15) 伊藤誠悟, 河口信夫. locky.jp: 無線 LAN を用いた位置情報・測位ポータル. 情報処理学会研究報
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