AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が「Wi‑Fiでフロア判定ができます」って言ってきまして、正直ピンと来ておりません。要するに何ができるようになるんですか。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！大丈夫、簡単に言うとビルの中でスマホがどの階にいるかをWi‑Fiの電波データだけで分けられるんですよ。今回はそのための新しいやり方を分かりやすく整理しますね。
なるほど。現場に設置されたアクセスポイントの電波強度で階が分かるという話は聞いたことがありますが、現実はノイズが多いと聞きます。正確にできるんですか。
良い疑問です。今回のアプローチは単なる瞬間的な電波強度ではなく、スマホが歩いた軌跡をつなげてグラフにし、その構造を数値ベクトルに変換してからクラスタリングするんです。これによりノイズに強く、階ごとのまとまりをより明確にできますよ。
それって、要するに電波の連続した記録をグラフ化して似ているところ同士をひとかたまりにする、ということですか。
そのとおりです！簡潔にまとめると三点あります。第一に時系列の軌跡を無視せずに文脈を保つ点、第二にグラフの構造をベクトルに落とし込む点、第三にそのベクトルをクラスタで分ける点です。順を追って説明しますよ。
現場導入の観点で聞きたいのですが、追加の機器を大量に買うような話になるのですか。投資対効果が気になります。
良い視点です。利点は既存のWi‑Fiアクセスポイントとスマホのログを使う点ですから、追加ハードは最小限で済みます。投資はデータ整備と解析パイプラインの構築が中心で、結果として運用コストの削減や位置情報サービスの精度向上で回収可能です。
なるほど、運用で回収できるのは安心です。解析はむずかしいんでしょうか。社内に詳しい人がおらず、外注だと高くつきそうでして。
専門性は必要ですが大きく三段階に分かれますから段階的に進められますよ。まずデータ収集と前処理、次にグラフ構築と埋め込み（embedding）、最後にクラスタリングと評価です。最初はPoC（概念実証）で小さく試してから拡張するのが現実的です。
これって要するに、まずは小さく試して効果が見えたら本格導入という流れにすればリスクを抑えられる、ということですか。
まさにそのとおりです。では最後に要点を三つだけ。第一に既存インフラを活かせること、第二にグラフ埋め込みでノイズ耐性が高まること、第三に段階的に導入して投資を抑えられることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。では私の言葉で整理しますと、Wi‑Fiの軌跡をグラフとして扱い、その特徴をベクトルにしてクラスタに分けることで階ごとのまとまりを自動で見つけられる、ということですね。
素晴らしいまとめです、田中専務！その理解で十分です。次は簡単なPoC設計を一緒に作りましょう、やればできますよ。
1. 概要と位置づけ
結論から述べる。本研究はWi‑Fiの指紋データを歩行軌跡という文脈でグラフ化し、グラフ埋め込み（graph embedding）を使って各ノードを低次元ベクトルに変換し、そのベクトルをクラスタリングすることでビル内の階層（フロア）を分離する実践的手法を提示したものである。従来の瞬間的な電波強度だけで判定する手法と異なり、軌跡の連続性とネットワーク構造を取り込む点が最も大きく異なる。
背景として、屋内位置推定は屋外のGPSのように簡潔な解が存在せず、特に垂直方向の判定は難易度が高い。ここで使われるWi‑Fi fingerprinting（Wi‑Fiフィンガープリンティング）は、端末が受信する複数アクセスポイントの受信信号強度を特徴量として扱う手法である。だが電波環境は時間や人の流れで変化するため、単独のサンプルでは誤認識が出やすい。
本研究はその課題に対して、時系列的に連続する測位サンプルをノードとして繋ぎ、エッジを同時受信や時間差に基づいて重み付けしたグラフを構築する。次にNode2Vec（Node2Vec）という手法でノードを低次元表現に変換し、K‑means（K‑means）でクラスタ化することで階を推定する手順を採用した。要するに構造情報を数値表現へと落とし込む発想である。
重要性は実務レベルで明白である。既存のWi‑Fiインフラを活用して階判定精度を上げられるため、新たに高価なハードを導入せずに位置情報サービスや行動分析を精緻化できる点が企業にとっての大きな利点である。とくに複数階にまたがる工場や物流倉庫、商業施設において実運用価値が高い。
本節ではまず全体像を明示した。次節以降で先行研究との差分、技術要素、評価方法と結果、議論、今後の方向性を順に整理する。経営目線での実装リスクと回収の観点も最後に具体的に示すことにする。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究は概ね二つの系統に分かれる。一つは瞬間的なRSSI (Received Signal Strength Indicator)（受信信号強度）を用いたパターン照合に基づく手法、もう一つは時系列データを直接モデル化する手法である。前者は実装が単純であるが環境変化に弱く、後者は精度は出やすいがデータ準備や学習コストが高いというトレードオフがあった。
本研究の差別化点は三点に集約される。第一にデータを単一サンプルとして扱わず、軌跡というコンテクストをグラフで表現する点である。第二にグラフ埋め込みを利用してノード間の構造的類似性を連続空間に写像する点である。第三にその上で既存の軽量なクラスタリング手法を組み合わせることで、精度と実装負荷のバランスをとっている点である。
技術的にはNode2Vecが持つランダムウォークベースの性質が重要である。Node2Vecは局所探索と大域探索のバランスを制御でき、グラフ内で構造的に似ているノードを近接させる性質がある。これにより同一フロア内での軌跡が類似した表現を得られ、クラスタ分離が容易になる。
実務的差別化は導入コストにある。既存データからグラフを構築し、比較的シンプルな学習とクラスタリングで済むため、フルスケールの深層学習を新規導入するよりも短期のPoCで効果を評価しやすい。経営判断としてはリスク低減しつつ短期効果を試しやすい点がメリットである。
以上を踏まえ、本研究は理論的な工夫と現場実装の両面でバランスを取ったアプローチであり、屋内の垂直方向問題に対する新たな選択肢を提示したと言える。
3. 中核となる技術的要素
まずグラフ構築である。ここでは各測位サンプルをノードとし、同一端末の連続サンプルや時間的に近接するサンプルをエッジで結ぶ。エッジの重みはRSSIに基づく類似度や時間差、アクセスポイントの共通度で定義され、これにより軌跡の連続性や空間的近接性を表現する。
次にグラフ埋め込み（graph embedding）としてNode2Vecを適用する。Node2Vecはランダムウォークを用いてノードの局所・大域関係をサンプリングし、それをニューラルな目的関数で学習することで各ノードを低次元ベクトルにする手法である。ここで得られるベクトルは距離空間上で類似性を反映するため、そのままクラスタリングに向く。
クラスタリングにはK‑meansを選択している。K‑means（K‑means）は距離に基づいて中心点を求める単純で解釈性の高い手法であり、ベクトル表現が与えられれば比較的高速に動作する。クラスタ数はフロア数に合わせるか、評価指標に基づいて決定する運用が現実的である。
付随して評価指標としてAccuracy、F1、Adjusted Rand Index（ARI）およびNormalized Mutual Information（NMI）などが利用される。これらはクラスタ品質と分類精度の双方を評価できる指標であり、実運用ではPurity（純度）なども併用して実務上の妥当性を確認する。
要点をまとめると、データ→グラフ→埋め込み→クラスタというパイプラインが中核であり、各段階を小さく試しながら改善していくことが実用化の王道である。
4. 有効性の検証方法と成果
本研究ではHuawei University Challenge 2021のデータセットを用いて評価を行っている。データは複数フロアにまたがる実運用的なログであり、主催コンペティション参加者向けに提供されていたが、本研究では前処理済みデータと実装コードを公開して検証可能性を高めた点が評価に値する。
評価ではNode2Vecに基づく埋め込みからK‑meansでクラスタリングした結果が、従来のコミュニティ検出アルゴリズム（Fast Greedy、Infomap、Label Propagation、Leiden、Louvain等）よりも総合的に良好なスコアを示した。具体的にはAccuracyやF1、ARI、NMIの指標で優位性が確認され、Purityでも実用的な水準に達している。
その背景には埋め込みがノードの局所・大域情報を連続空間に反映した点がある。とくに軌跡ベースで構築されたグラフでは、同一フロア内の連続経路が互いに近い表現を持つためクラスタの分離がしやすくなる。ノイズの多い信号でも文脈を考慮することで頑健性が増すのだ。
ただし結果は万能ではない。建物構造やアクセスポイント配置、サンプリング密度によって性能は変動するため、事前のデータ取得設計と実験環境の理解が不可欠である。評価はデータセット1件での結果に留まるため、複数環境での検証が望まれる。
総じて言えるのは、本手法は実運用に近い条件下で有効性を示しており、PoCから本格導入へと進める価値があるという点である。
5. 研究を巡る議論と課題
本手法の利点は既存インフラ利用と堅牢性であるが、議論点も明確である。第一にデータプライバシーと同意の管理である。端末ログを収集する際には個人情報保護や利用目的の明確化が必要であり、企業運用では法務や倫理のチェックが欠かせない。
第二に環境依存性である。建物の階高、材料、アクセスポイント密度、周辺ノイズなどが結果に影響し得るため、汎用モデル化は難しい。現場ごとのキャリブレーションや継続的なモデル更新が運用側の負担となる可能性がある。
第三にクラスタ数や埋め込みのハイパーパラメータ調整の実務問題がある。Node2Vecのウォーク長や探索バイアス、埋め込み次元、K‑meansのクラスタ数など複数の設定が結果を左右する。これらは自動化やルール化が進めば運用負荷は軽減される。
最終的にはROI（投資対効果）評価である。データ整備と解析体制の構築に要するコストをどのように回収できるかが導入判断の本質である。位置精度向上による作業効率改善や顧客サービス価値の向上を金額換算して試算することが推奨される。
結論的に、本手法は技術的に有望であり実務適用性も見込めるが、運用面の設計と継続的な評価体制が成功の鍵である。
6. 今後の調査・学習の方向性
まず短期的には複数建物・複数環境でのデータ拡張とクロス評価が必要である。これにより手法の汎化性能を評価し、現場ごとのキャリブレーション戦略を確立できる。PoCを複数導入し比較することが現実的である。
次に技術的改良点としては、埋め込みの改良や半教師あり学習の導入が考えられる。例えば少数のラベル付きフロア情報を併用することでクラスタ割当の安定性を高められる可能性がある。さらにディープ学習ベースの手法とのハイブリッドも研究余地がある。
運用面では自動化パイプラインの整備と模型検証の定常化が重要である。データ収集から前処理、埋め込み、クラスタリング、結果可視化までをワークフロー化し、定期的にモデルの再学習を行う体制を作るべきである。これが実装の鍵となる。
最後に人材面での準備も忘れてはならない。解析を内製するか外注するかの判断、それに応じたスキルセット（データエンジニア、MLエンジニア、ドメイン担当）の確保がプロジェクトの成否を左右する。教育と段階的投資が現実的な進め方である。
以上を踏まえ、現場での小規模PoCから始めて得られた知見をもとに運用化へ移行するロードマップを勧める。日本の保守的な現場でも段階的導入は十分現実的である。
検索に使える英語キーワード
Graph embedding, Node2Vec, WiFi fingerprinting, Indoor localization, RSSI clustering, K-means clustering
会議で使えるフレーズ集
「まずは既存のWi‑Fiログで小さなPoCを回して精度と投資回収を確認しましょう。」
「我々の選択肢は既存インフラ活用で初期投資を抑え、段階的に拡張することです。」
「グラフ埋め込みによりノイズ耐性が増すため、現場変動に強い検出が期待できます。」
