JP7274465B2 - 情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明の一側面は、情報処理装置に関する。

従来、移動端末によって受信された無線アクセスポイントからの電波に基づいて、当該移動端末の位置を推定する技術が知られている（例えば特許文献１参照）。特許文献１には、移動端末が、複数の無線アクセス・ゲートウェイ（無線アクセスポイント）を検出し、検出された無線アクセス・ゲートウェイの位置データをサーバから受信し、当該位置データに基づいて移動端末の位置を推定することが開示されている。

特開２０１２－２５７２４５号公報

上記特許文献１に開示された手法では、例えばモバイルＷｉ－Ｆｉルータのように移動する無線アクセスポイント（以下「移動ＡＰ」）の情報を用いた場合、当該移動ＡＰの実際の位置とサーバから受信した当該移動ＡＰの位置データが表す位置との間に誤差が生じ得る。また、無線アクセスポイントからの電波に基づいて移動端末の位置を推定する手法としては、移動端末が受信した一以上の無線アクセスポイントからの電波の受信強度（例えば、ＲＳＳＩ、ｄＢｍ等の単位で表される受信信号強度）を入力して当該移動端末の位置（例えば、位置座標、或いは滞在場所を示す情報（店舗情報等）等）を出力するモデルを利用することも考えられる。このようなモデルを機械学習によって生成する際において、移動ＡＰからの電波の受信強度に関する学習用データは、ノイズとなり、モデルの精度を低下させる要因となり得る。具体的には、移動ＡＰの位置はモデル生成時とモデル利用時とで異なり得るため、移動ＡＰからの電波の受信強度に関するデータは、モデルに対する学習用データ及びモデル利用時における入力データから除外されることが好ましい。

そこで、本発明の一側面は、移動端末の位置推定に有効な無線アクセスポイントを適切に抽出できる情報処理装置を提供することを目的とする。

本発明の一側面に係る情報処理装置は、移動端末によって電波が受信された無線アクセスポイントを識別する識別情報と、移動端末における電波の受信強度と、移動端末が電波を受信した時刻に対応する測定時刻と、測定時刻に対応する移動端末の位置を示す位置情報と、を含む一以上の測定データを、一以上の移動端末から取得する取得部と、設置位置が固定された無線アクセスポイントである一以上の固定ＡＰの識別情報及び設置位置を示す設置位置情報を記憶した記憶部を参照することにより、特定の固定ＡＰの識別情報を含む測定データを固定ＡＰ測定データとして抽出する抽出部と、固定ＡＰ測定データに含まれる測定時刻との差が予め定められた閾値以下である測定時刻を含み、特定の固定ＡＰの設置位置との距離が予め定められた閾値以下である位置情報を含み、且つ固定ＡＰ測定データに含まれる受信強度との差が予め定められた閾値以下である受信強度を含む測定データを対象測定データとして抽出し、対象測定データに含まれる識別情報に対応する無線アクセスポイントを対象ＡＰとして決定する決定部と、対象ＡＰに対応する識別情報を含む測定データと固定ＡＰ測定データとに基づいて、対象ＡＰが所定の設置位置に固定された無線アクセスポイントであるか否かを判定する判定部と、を備える。

本発明の一側面に係る情報処理装置では、固定ＡＰ測定データに含まれる測定時刻との差が予め定められた閾値以下である測定時刻を含み、特定の固定ＡＰの設置位置との距離が予め定められた閾値以下である位置情報を含み、且つ固定ＡＰ測定データに含まれる受信強度との差が予め定められた閾値以下である受信強度を含む測定データが対象測定データとして抽出される。そして、当該対象測定データに含まれる識別情報に対応する無線アクセスポイントが、対象ＡＰとして決定される。このような処理によれば、特定の固定ＡＰの設置位置に近い位置に固定されている可能性のある無線アクセスポイントを適切に抽出できる。そして、上記情報処理装置によれば、対象ＡＰに対応する識別情報を含む測定データと固定ＡＰ測定データとに基づいて、対象ＡＰが所定の設置位置に固定された無線アクセスポイント（すなわち、移動端末の位置推定に有効な無線アクセスポイント）であるか否かが判定される。以上により、移動端末の位置推定に有効な無線アクセスポイントを適切に抽出できる。

本発明の一側面によれば、移動端末の位置推定に有効な無線アクセスポイントを適切に抽出できる情報処理装置を提供することができる。

一実施形態に係る情報処理装置であるサーバを含む測位システムの全体構成を示す図である。 測定データの一例を示す図である。 固定ＡＰ情報の一例を示す図である。 期間毎の固定ＡＰ測定データの数を表形式で表した図である。 期間毎の対象ＡＰに対応する測定データの数を表形式で表した図である。 サーバの動作の一例を示すフローチャートである。 図６におけるステップＳ３の処理の一例を示すフローチャートである。 サーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の一実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置であるサーバ１０を含む測位システム１の全体構成を示す図である。測位システム１は、サーバ１０と、固定ＡＰ情報記憶部２０と、複数の移動端末Ｔと、を含む。測位システム１は、サーバ１０において移動端末Ｔの滞在位置を判定（推定）するシステムである。移動端末Ｔの滞在位置は、例えば、建物、店舗、各種施設等のＰＯＩ（Point of Interest）である。

移動端末Ｔは、ユーザに携帯される装置であり、例えば、スマートフォン、携帯電話、タブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。移動端末Ｔは、移動体通信網等の通信ネットワークに接続して無線通信を行う機能を有している。移動端末Ｔは、サーバ１０と無線通信により相互にデータ通信可能に構成されている。また、移動端末Ｔは、Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイント等の無線アクセスポイントが発信する電波を受信し、当該無線アクセスポイントの情報（ＳＳＩＤ、受信強度等）を取得する機能を有する。また、移動端末Ｔは、例えばＧＰＳ等により当該移動端末Ｔの測位を実行する機能を有する。

サーバ１０は、移動端末Ｔ（すなわち移動端末Ｔを所持するユーザ）の滞在位置（本実施形態では店舗）を判定する装置である。サーバ１０は、学習フェーズ及び滞在位置判定フェーズの２つのフェーズを実行する機能を有する。学習フェーズは、滞在位置判定フェーズで利用されるモデル（予測モデル、予測関数）を生成するための機械学習を実行するフェーズである。滞在位置判定フェーズは、上述した学習フェーズにおいて生成されたモデルを用いることにより、任意の移動端末Ｔの滞在位置（店舗等）を判定するフェーズである。このような滞在位置の判定は、いわゆるジオフェンス（店舗等の予め設定された監視領域）への入圏判定（チェックイン判定）等に利用され得る。例えば、複数の店舗が密集したエリアにおいては、移動端末Ｔは、各店舗等に設置されている複数の無線アクセスポイントからの電波を受信することになる。すなわち、ある店舗に設置された無線アクセスポイントからの電波を移動端末Ｔが受信しているからといって、直ちに当該店舗を当該移動端末Ｔの滞在位置であると判定することができない。このような状況において、上述したようなモデルを用いることにより、各無線アクセスポイントからの電波状況に基づいてチェックイン判定を精度良く行うことが可能となる。

学習フェーズにおいて、サーバ１０は、まず、一以上の移動端末Ｔから、当該移動端末Ｔによって電波が受信された電波発信機器である無線アクセスポイントを識別する識別情報、当該移動端末Ｔにおける当該電波の受信強度、及び当該電波が受信された際に当該移動端末Ｔが滞在していた店舗を示す情報（正解データ）をそれぞれ含む複数の学習用データを取得する。本実施形態では、無線アクセスポイントは、Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイントであり、識別情報は、Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイントを識別するＢＳＳＩＤ（Basic Service Set Identifier）である。ただし、無線アクセスポイント及びその識別情報の組み合わせは、上記例に限られない。

ここで、移動端末Ｔは、同時に複数の無線アクセスポイントからの電波を受信することが通常である。また、上述したように、複数の無線アクセスポイントからの電波の受信強度を使用することにより、移動端末Ｔの滞在位置の判定精度を向上できると考えられる。このため、１つの学習用データには、予め設定された数（例えばＮ（Ｎ＞１）個）の組情報（識別情報及び受信強度の組）が含まれる。なお、移動端末Ｔが同時にＮ個未満の数の無線アクセスポイントから電波を受信した場合、学習用データのブランク領域（Ｎ個の組情報を格納する領域として用意された領域のうち余った領域）には、例えば予め設定された補充用データが補充されてもよい。一方、移動端末Ｔが同時にＮ個を超える数の無線アクセスポイントから電波を受信した場合、予め定められたルールに基づいて決定された優先度に基づいて複数の無線アクセスポイントがソートされ、上位Ｎ個の無線アクセスポイントに関する組情報が学習用データに含められてもよい。上述した補充用データの補充及び学習用データに含める組情報の選別は、移動端末Ｔ側で実行されてもよいし、サーバ１０側で実行されてもよい。すなわち、移動端末Ｔが、上述したような補充用データの補充又は組情報の選別を実行することにより学習用データを構築し、当該学習用データをサーバ１０に送信してもよい。或いは、移動端末Ｔから全ての組情報を受信したサーバ１０が、上述したような補充用データの補充又は組情報の選別を実行することにより学習用データを構築してもよい。

続いて、サーバ１０は、上述のように一以上の移動端末Ｔから取得した複数の学習用データを用いて機械学習（例えば、ディープラーニング等の公知の手法）を実行することによりモデルを生成する。当該モデルは、上述した学習用データのうち正解データを除いたデータセットに対応するデータ（本実施形態では、Ｎ個の組情報）を入力して滞在位置を出力（判定）するモデルである。

滞在位置判定フェーズにおいて、サーバ１０は、判定対象の移動端末Ｔから入力データ（本実施形態では、Ｎ個の組情報）を取得し、当該入力データを上記モデルに入力する。そして、サーバ１０は、上記モデルの出力結果を当該移動端末Ｔの滞在位置として取得する。

ところで、移動端末Ｔによって電波が受信される可能性のある無線アクセスポイントには、例えばモバイルＷｉ－Ｆｉルータのように位置が固定されておらず移動可能な無線アクセスポイント（以下「移動ＡＰ」）が含まれ得る。移動ＡＰからの電波の受信強度は、移動端末Ｔの滞在位置の判定（推定）を行う上でのノイズとなり、モデルの精度を低下させる要因となる。具体的には、移動ＡＰの位置はモデル生成時（学習時）とモデル利用時とで異なり得るため、移動ＡＰからの電波の受信強度に関するデータは、移動端末Ｔの位置を推定する上で参考にならない。よって、移動ＡＰからの電波の受信強度に関するデータは、モデルに対する学習用データ及びモデル利用時における入力データから除外されることが好ましい。

そこで、サーバ１０は、特定の場所に固定されている無線アクセスポイント（以下「固定ＡＰ」）であるか否かが不明である無線アクセスポイントについて、固定ＡＰであるか否かを判定する。そして、サーバ１０は、固定ＡＰである無線アクセスポイント（具体的には、予め固定ＡＰであることが把握されている無線アクセスポイント、又は上記判定において固定ＡＰであると判定された無線アクセスポイント）に関するデータのみをモデルに対する学習用データとして使用する。このような処理により、サーバ１０は、上記モデルを生成するための学習用データから、移動ＡＰに関するデータを適切に除外できる。

図１に示されるように、サーバ１０は、上述したような処理を実行するために、取得部１１、抽出部１２、決定部１３、判定部１４、登録部１５、生成部１６及び位置判定部１７を備える。取得部１１、抽出部１２、決定部１３、判定部１４、登録部１５及び生成部１６は、学習フェーズを実行するための機能要素である。位置判定部１７は、滞在位置判定フェーズを実行するための機能要素である。

取得部１１は、一以上の移動端末Ｔから一以上の測定データを取得する。１つの測定データは、移動端末Ｔによって電波が受信された無線アクセスポイントを識別するＢＳＳＩＤ（識別情報）と、移動端末Ｔにおける当該電波の受信強度と、移動端末Ｔが当該電波を受信した時刻に対応する測定時刻と、当該測定時刻に対応する移動端末Ｔの位置を示す位置情報と、を含む。

図２は、測定データの一例を示す図である。図２の例において、１行分のデータ（レコード）が１つの測定データに対応する。緯度及び経度は、上記位置情報に対応する情報である。位置情報（緯度及び経度）は、移動端末Ｔが備える測位機能（例えばＧＰＳ等）により得られた測位結果である。ＳＳＩＤ（Service Set Identifier）は、無線アクセスポイントの管理者等を示す識別子である。本実施形態では、同一の管理者により管理される複数の無線アクセスポイント（互いに異なるＢＳＳＩＤが割り当てられた無線アクセスポイント）に対して、同一のＳＳＩＤが割り当てられ得る。なお、図２の例における受信強度は、ｄＢｍを単位として用いた値であり、値が０に近い程受信強度が大きいことを示している。ただし、受信強度は上記例に限られず、例えばＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indicator）値が、受信強度として使用されてもよい。

なお、測定時刻は、移動端末Ｔが電波を受信した時刻（或いは、測位結果が得られた時刻）と厳密に一致している必要はない。すなわち、測定データは、測定時刻とほぼ同時刻に取得された位置情報（緯度及び経度）及び電波情報（ＳＳＩＤ、ＢＳＳＩＤ及び受信強度）を互いに関連付けた情報である。

各移動端末Ｔにおいて、測定データは、例えば、任意のジオフェンスへのチェックインが判定されたこと等をトリガとして、当該チェックインが判定された時点に生成及び蓄積され得る。任意のジオフェンスへのチェックインの判定は、例えば、移動端末Ｔに搭載された所定のアプリケーション等の機能によって人手を介さずに行われてもよいし、移動端末Ｔに対するユーザの入力操作（すなわち、ユーザ自身が現在いるジオフェンス（本実施形態では店舗）を明示的に入力する操作）によって行われてもよい。

取得部１１は、各移動端末Ｔにおいて生成及び蓄積された一以上の測定データを定期的に（或いは所定のトリガに応じて）各移動端末Ｔから受信する。このような処理により、各移動端末Ｔにおいて生成された測定データが、サーバ１０に集約される。なお、測定データは、どの移動端末Ｔから取得されたデータであるかを把握できるようにするために、移動端末Ｔ（或いは移動端末Ｔのユーザ）を識別する端末ＩＤ（或いはユーザＩＤ）等の識別情報が関連付けられ得る。

抽出部１２は、設置位置が固定された一以上の無線アクセスポイント（固定ＡＰ）のＢＳＳＩＤを記憶した固定ＡＰ情報記憶部２０を参照することにより、特定の固定ＡＰのＢＳＳＩＤを含む測定データを固定ＡＰ測定データとして抽出する。具体的には、抽出部１２は、固定ＡＰ情報記憶部２０に記憶された固定ＡＰ情報を参照する。なお、固定ＡＰ情報記憶部２０は、固定ＡＰ情報を記憶するデータベース等である。固定ＡＰ情報記憶部２０は、図１に示されるようにサーバ１０からアクセス可能な外部装置であってもよいし、サーバ１０が備えるメモリ、ストレージ等に実装されてもよい。

図３は、固定ＡＰ情報記憶部２０に記憶された固定ＡＰ情報の一例を示す図である。図３の例において、１行分のデータ（レコード）が１つの固定ＡＰ情報に対応する。１つの固定ＡＰ情報は、１つの固定ＡＰのＳＳＩＤ、ＢＳＳＩＤ、及び設置位置情報を含む。一例として、設置位置情報は、ＢＳＳＩＤに対応する固定ＡＰ（ＢＳＳＩＤにより一意に特定される固定ＡＰ）が設置されている場所の位置座標（緯度及び経度）及びＰＯＩ名（店名）を含む。

本実施形態では、図２に示されるように、ＢＳＳＩＤが「aa:aa:aa:aa:aa:01」である無線アクセスポイントに関する測定データ（図２における１番目のデータ）が取得部１１により取得されている。また、図３に示されるように、当該無線アクセスポイントに関する固定ＡＰ情報（図３における１番目のデータ）が、固定ＡＰ情報記憶部２０に記憶されている。したがって、ＢＳＳＩＤが「aa:aa:aa:aa:aa:01」である無線アクセスポイントは、抽出部１２によって特定の固定ＡＰとして選択され得る。この場合、抽出部１２は、ＢＳＳＩＤが「aa:aa:aa:aa:aa:01」である無線アクセスポイント（以下「特定固定ＡＰ」）に関する測定データ（図２における１番目のデータ）を、固定ＡＰ測定データとして抽出する。

なお、特定固定ＡＰに関する測定データは、取得部１１により取得された複数の測定データの中に、複数存在し得る。この場合、抽出部１２は、当該複数の測定データの各々を固定ＡＰ測定データとして抽出する。

決定部１３は、取得部１１により取得された測定データのうちから、固定ＡＰに該当するか否かを判定する対象となる無線アクセスポイント（以下「対象ＡＰ」）を決定する。具体的には、決定部１３は、固定ＡＰ情報記憶部２０に記憶されていないＢＳＳＩＤ（すなわち、固定ＡＰとして登録されていない無線アクセスポイントのＢＳＳＩＤ）を含む測定データのうちから、特定固定ＡＰの設置位置から比較的近い位置に固定されている可能性のある無線アクセスポイントに対応する測定データを対象測定データとして抽出する。本実施形態では一例として、決定部１３は、以下のようにして、対象測定データを抽出する。

まず、決定部１３は、第１の抽出処理として、固定ＡＰ測定データに含まれる測定時刻との差が予め定められた閾値（例えば１秒）以下である測定時刻を含む測定データを抽出する。図２の例では、ＢＳＳＩＤが「xx:xx:xx:xx:xx:02」である測定データ（図２における２番目のデータ。以下「第１測定データ」という。）及びＢＳＳＩＤが「xx:xx:xx:xx:xx:03」である測定データ（図２における３番目のデータ。以下「第２測定データ」という。）のいずれの測定時刻（９月１９日１時４１分１秒）も固定ＡＰ測定データ（図２における１番目のデータ）の測定時刻と同一である。すなわち、第１測定データ及び第２測定データのいずれも、上記条件を満たす。この場合、決定部１３は、第１の抽出処理において、第１測定データ及び第２測定データを対象測定データの候補として抽出する。

次に、決定部１３は、予め用意されたＳＳＩＤリストを用いて、第１の抽出処理において対象測定データの候補として抽出された測定データを更新してもよい。ここで、ＳＳＩＤリストは、例えばオペレータ等によって事前に定義された判定対象のＳＳＩＤのリスト（ホワイトリスト）又は判定対象外のＳＳＩＤのリスト（ブラックリスト）を含んだ情報である。例えば、ホワイトリストが予め用意されている場合には、決定部１３は、第１の抽出処理において抽出された測定データのうち、ホワイトリストに記載されていないＳＳＩＤに対応する無線アクセスポイントに関する測定データを対象測定データの候補から除外してもよい。一方、ブラックリストが予め用意されている場合には、決定部１３は、第１の抽出処理において抽出された測定データのうち、ブラックリストに記載されているＳＳＩＤに対応する無線アクセスポイントに関する測定データを対象測定データの候補から除外してもよい。例えば、既に移動ＡＰであることが判明している無線アクセスポイントに紐付くＳＳＩＤを上記ブラックリストに含めておくことにより、当該ＳＳＩＤに対応する無線アクセスポイントに対する無駄な判定処理（引き続き実行される決定部１３による処理）を省略できる。

次に、決定部１３は、第２の抽出処理として、ＳＳＩＤリストを用いた更新処理の結果残った測定データのうちから、特定固定ＡＰの設置位置（上述した設置位置情報に含まれる緯度及び経度により示される位置）との距離が予め定められた閾値（例えば１００ｍ）以下である位置情報を含む測定データを、対象測定データの候補として抽出する。図２の例では、上述した第１測定データ及び第２測定データのいずれの位置情報（緯度35.609897、経度139.742252）も、特定固定ＡＰの設置位置（緯度35.609897、経度139.742252）と一致する。したがって、第１測定データ及び第２測定データのいずれも、上記条件を満たす。この場合、決定部１３は、第２の抽出処理において、第１測定データ及び第２測定データを対象測定データの候補として抽出する。

次に、決定部１３は、第３の抽出処理として、第２の抽出処理の結果残った測定データのうちから、固定ＡＰ測定データに含まれる受信強度（－５６ｄＢｍ）との差が予め定められた閾値（例えば１０ｄＢｍ）以下である受信強度を含む測定データを、対象測定データとして抽出する。図２の例では、受信強度が「－６０ｄＢｍ」である第１測定データは、上記条件を満たす。一方、受信強度が「－７０ｄＢｍ」である第２測定データは、上記条件を満たさない。したがって、決定部１３は、第３の抽出処理において、第１測定データを最終的な対象測定データとして抽出する。

最後に、決定部１３は、対象測定データに含まれるＢＳＳＩＤに対応する無線アクセスポイントを対象ＡＰとして決定する。図２の例では、第１測定データのＢＳＳＩＤ「xx:xx:xx:xx:xx:02」に対応する無線アクセスポイントが対象ＡＰとして決定される。

なお、上述したように、所定の期間（例えば１週間等）に取得された複数の測定データの中には、固定ＡＰ測定データ（すなわち、特定固定ＩＰのＢＳＳＩＤ「aa:aa:aa:aa:aa:01」を含む測定データ）は複数存在し得る。この場合、決定部１３は、複数の固定ＡＰ測定データの各々について、上述した処理を実行すればよい。また、図２の例では、対象ＡＰとして決定された無線アクセスポイントの数は１つのみとなったが、実際には、複数の無線アクセスポイントが対象ＡＰとして決定され得る。また、上述した決定部１３の処理順序は、上記例（第１の抽出処理→ＳＳＩＤリストを用いた更新→第２の抽出処理→第３の抽出処理）に限られず、各処理の順序が入れ替えられてもよい。また、ＳＳＩＤリストを用いた更新処理は、当該ＳＳＩＤリストが事前に用意されていない場合には省略されてもよい。

判定部１４は、決定部１３により決定された対象ＡＰに対応するＢＳＳＩＤを含む測定データと固定ＡＰ測定データとに基づいて、当該対象ＡＰが所定の設置位置に固定された無線アクセスポイントであるか否か（すなわち、固定ＡＰに該当するか否か）を判定する。つまり、判定部１４は、当該対象ＡＰが特定固定ＡＰの設置位置から所定範囲内の位置に固定された無線アクセスポイントであるか否かを判定する。ここで、「対象ＡＰに対応するＢＳＳＩＤを含む測定データ」には、決定部１３により抽出された対象測定データだけでなく、対象測定データとして抽出されなかった測定データも含まれ得る。以下、判定部１４の処理の第１の例及び第２の例について説明する。なお、決定部１３により決定された対象ＡＰが複数存在する場合、以下に説明する判定部１４の処理は、各対象ＡＰに対して個別に実行される。

（第１の例）
第１の例では、判定部１４は、特定固定ＡＰからの電波及び対象ＡＰからの電波が同時に受信される頻度に基づいて、対象ＡＰが固定ＡＰに該当するか否かを判定する。具体的には、判定部１４は、対象測定データ（すなわち、上述した決定部１３によって最終的に抽出された測定データ）の出現頻度が予め定められた閾値以上である場合に、対象ＡＰが固定ＡＰに該当すると判定する。例えば、判定部１４は、所定期間内に取得部１１により取得された全測定データを参照することにより、対象ＡＰに対応するＢＳＳＩＤを含む測定データの個数（すなわち全体数Ｎ１）に対する対象測定データの個数Ｎ２の割合（Ｎ２／Ｎ１）を対象測定データの出現頻度として算出する。当該割合（Ｎ２／Ｎ１）が大きい程、所定の移動端末Ｔが対象ＡＰから所定の受信強度の電波を受信する際に特定固定ＡＰからも同等の大きさの受信強度の電波を受信している状況の発生頻度が高いといえる。このような状況の発生頻度が高いことは、対象ＡＰが特定固定ＡＰの設置位置の近くに固定されている可能性が高いことを意味する。したがって、当該割合（Ｎ２／Ｎ１）が上記閾値以上であるか否かに基づいて、対象ＡＰが固定ＡＰに該当するか否かを適切に判定できる。

別の例では、対象測定データの出現頻度は、どれくらいの割合の移動端末Ｔにおいて対象測定データが観測（取得）されたかを示す指標値であってもよい。例えば、判定部１４は、対象ＡＰに対応するＢＳＳＩＤを含む測定データが取得された移動端末Ｔの個数Ｎ３（全体数）に対する、対象測定データが取得された移動端末Ｔの個数Ｎ４の割合（Ｎ４／Ｎ３）を、対象測定データの出現頻度として算出してもよい。さらに別の例では、判定部１４は、取得部１１によって測定データが収集された所定期間（例えば１週間）において対象測定データが観測された割合（例えば日数）を、対象測定データの出現頻度として算出してもよい。なお、上記の判定に用いられる閾値は、対象測定データの出現頻度として採用する指標値に応じて設定され得る。

なお、第１の例において、対象測定データは、上述したように、対象ＡＰに対応するＢＳＳＩＤを含む測定データのうちから、固定ＡＰ測定データとの比較に基づいて抽出されたデータである。したがって、上述のように対象測定データの出現頻度に基づいて判定することは、対象ＡＰに対応するＢＳＳＩＤを含む測定データと固定ＡＰ測定データとに基づいて判定することに相当する。

（第２の例）
第２の例では、判定部１４は、所定期間毎（例えば時間帯毎又は日毎等）の電波の受信パターン（接続パターン）の類似性に基づいて、対象ＡＰが固定ＡＰに該当するか否かを判定する。具体的には、判定部１４は、まず、取得部１１により取得された全測定データを参照することにより、予め定められた複数の期間（本実施形態では、各曜日を１時間ごとに区切った１６８（＝７×２４）個の期間）毎に、固定ＡＰ測定データの数と対象ＡＰに対応するＢＳＳＩＤを含む測定データの数とを集計する。

図４は、期間毎の固定ＡＰ測定データの数を表形式で表した図である。図４に示される表は、縦方向に時間帯（０～２３）を示しており、横方向に曜日（ＳＵＮ～ＳＡＴ）を示している。例えば、時間帯が「１０」であり曜日が「ＴＵＥ」であるセル内の数値「２７」は、測定時刻が特定の火曜日の１０時から１１時までの間の期間に含まれる固定ＡＰ測定データ（ＢＳＳＩＤが「aa:aa:aa:aa:aa:01」である測定データ）の個数を示している。当該個数は、特定の火曜日の１０時から１１時までの間の期間に、特定固定ＡＰからの電波が移動端末Ｔによって受信された数に応じた値である。本実施形態では、当該値は、移動端末Ｔにおいて測定データが生成されるタイミング（例えば所定のジオフェンスへのチェックイン判定がされた時点）において特定固定ＡＰからの電波が受信された回数である。

同様に、図５は、期間毎の対象ＡＰに対応するＢＳＳＩＤ「xx:xx:xx:xx:xx:02」を含む測定データの数を表形式で表した図である。図５に示される表の特定のセル内の数値は、当該セルに対応する期間に、対象ＡＰからの電波が移動端末Ｔによって受信された数に応じた値である。本実施形態では、当該値は、移動端末Ｔにおいて測定データが生成されるタイミング（例えば所定のジオフェンスへのチェックイン判定がされた時点）において対象ＡＰからの電波が受信された回数である。

次に、判定部１４は、図４及び図５に示されるような集計結果に基づいて、複数の期間における固定ＡＰ測定データの出現パターンと対象ＡＰに対応するＢＳＳＩＤを含む測定データの出現パターンとの類似度を算出する。例えば、判定部１４は、図４に示される表に含まれる各セル内の数値を破線で示されるような順序で走査することにより、固定ＡＰ測定データの出現パターンを示すベクトルとして、下記式１に示される１６８次元のベクトルＶａを取得する。同様に、判定部１４は、図５に示される表に含まれる各セル内の数値を破線で示されるような順序（ベクトルＶａを生成する際に採用された順序と同じ順序）で走査することにより、対象ＡＰに対応するＢＳＳＩＤを含む測定データの出現パターンを示すベクトルとして、下記式２に示される１６８次元のベクトルＶｘを取得する。この場合、判定部１４は、例えば下記式３により算出されるＤａｘ（すなわち、ベクトルＶａとベクトルＶｘとの距離）を、上記類似度として使用できる。下記式３において、ａｉはＶａのｉ番目の要素であり、ｘｉはＶｘのｉ番目の要素である。
式１：Ｖａ＝（２，２，２，４，６，１１，１８，４，３，２，…）
式２：Ｖｘ＝（５，４，３，８，１２，２２，３６，３，２，２，…）
式３：Ｄａｘ＝√（Σ_ｉ（ａｉ－ｘｉ）^２）

次に、判定部１４は、上記類似度（ここではＤａｘ）に基づいて、対象ＡＰが固定ＡＰに該当するか否かを判定する。Ｄａｘが小さい程、固定ＡＰ測定データの出現パターンと対象ＡＰに対応するＢＳＳＩＤを含む測定データの出現パターンとが類似する度合いが大きいといえる。そして、このような出現パターンの類似の度合いが大きい程、所定の移動端末Ｔが対象ＡＰから所定の受信強度の電波を受信する際には特定固定ＡＰからも電波を受信している状況の発生頻度が高いといえる。このような状況の発生頻度が高いことは、対象ＡＰが特定固定ＡＰの設置位置の近くに固定されている可能性が高いことを意味する。したがって、判定部１４は、Ｄａｘと予め定められた閾値とを比較し、Ｄａｘが当該閾値以下である場合に、対象ＡＰが固定ＡＰに該当すると判定し得る。

以上述べたように、判定部１４は、第１の例及び第２の例に示したような判定処理を実行することにより、対象ＡＰが固定ＡＰに該当するか否か（より具体的には、対象ＡＰが特定固定ＡＰの設置位置から所定の範囲内の位置に固定されているか否か）を適切に判定できる。ただし、判定部１４による判定手法は上記例に限られない。例えば、判定部１４は、第１の例及び第２の例の判定処理を両方実行し、第１の例及び第２の例の少なくとも一方において対象ＡＰが固定ＡＰに該当すると判定された場合に、当該対象ＡＰが固定ＡＰに該当すると最終的に判定してもよい。或いは、判定部１４は、判定精度をより高めるために、第１の例及び第２の例の両方において対象ＡＰが固定ＡＰに該当すると判定された場合にのみ、当該対象ＡＰが固定ＡＰに該当すると最終的に判定してもよい。

登録部１５は、判定部１４によって固定ＡＰに該当すると判定された対象ＡＰに対応するＢＳＳＩＤを新たな固定ＡＰのＢＳＳＩＤとして固定ＡＰ情報記憶部２０に登録する。上述した判定部１４の判定によれば、特定固定ＡＰとほぼ同じ位置に固定的に設置されている可能性が高い対象ＡＰが、固定ＡＰに該当すると判定される。そこで、登録部１５は、当該対象ＡＰに対応するＳＳＩＤ及びＢＳＳＩＤに、特定固定ＡＰの設置位置情報（本実施形態では、緯度「35.609897」、経度「139.742252」及びＰＯＩ名「Ａ店」）を関連付けた情報を、新たな固定ＡＰ情報（図３に示される１レコード分の情報）として固定ＡＰ情報記憶部２０に登録してもよい。このように、判定部１４によって固定ＡＰに該当すると判定された対象ＡＰを、新たな固定ＡＰとして固定ＡＰ情報記憶部２０に登録することにより、新たに追加された固定ＡＰに基づいて、未判定の無線アクセスポイントが固定ＡＰに該当するか否かを判定することが可能となる。したがって、上述した登録部１５によれば、固定ＡＰ情報として登録される固定ＡＰを徐々に増加させると共に、上述した取得部１１、抽出部１２、決定部１３及び判定部１４の処理を繰り返し実行することによって未判定の無線アクセスポイントの判定を効率良く進めることが可能となる。

生成部１６は、上述したモデルを生成する。すなわち、生成部１６は、一の移動端末Ｔによって電波が受信された一以上の無線アクセスポイントに対応するＢＳＳＩＤと受信強度とを含む学習用データを入力して当該一の移動端末Ｔの滞在位置を出力するモデルを生成する。生成部１６は、固定ＡＰ情報記憶部２０に記憶された固定ＡＰのＢＳＳＩＤ（本実施形態では、判定部１４によって所定の設置位置に固定された無線アクセスポイントであると判定された対象ＡＰに対応するＢＳＳＩＤを含む）に該当しないＢＳＳＩＤを含むデータを、学習用データとして使用しない。すなわち、固定ＡＰに該当することが予め把握されている（或いは判定部１４よって判定されている）無線アクセスポイント以外の無線アクセスポイント（すなわち、移動ＡＰである可能性のある無線アクセスポイント）のＢＳＳＩＤを含むデータは、モデルを生成するための学習用データから除外される。なお、登録部１５による登録処理を実行しない場合には、生成部１６は、固定ＡＰ情報記憶部２０に記憶された固定ＡＰのＢＳＳＩＤ及び判定部１４によって所定の設置位置に固定された無線アクセスポイントであると判定された対象ＡＰに対応するＢＳＳＩＤのいずれにも該当しないＢＳＳＩＤを含むデータを学習用データとして使用しないようにすればよい。このように、移動ＡＰである可能性のある無線アクセスポイントに関するデータ（すなわち、移動端末Ｔの位置推定に役立たないノイズとなるデータ）を学習用データから除外してモデルを生成することにより、モデルの判定精度を向上させることができる。

また、生成部１６は、無線アクセスポイントの属性に対して優先度を決定し、当該優先度が高い属性を有する無線アクセスポイントに対応するデータを優先的に学習用データとして使用してもよい。例えば、各無線アクセスポイントには、所定の属性（例えば、ＳＳＩＤ、複数のＳＳＩＤを束ねる同一エリアオーナー、無線アクセスポイントにより発信される電波の周波数帯等）が関連付けられている。そして、生成部１６は、属性毎に移動端末によって電波が受信された回数が集計された集計結果を参照することにより、電波が受信された回数が多い属性に関連付けられた無線アクセスポイントに対応するＢＳＳＩＤを含むデータほど優先的に入力データとして使用してもよい。より具体的には、例えば、生成部１６は、所定期間内において各地のジオポイント（ＰＯＩ）に設置された無線アクセスポイント（固定ＡＰ）の電波が移動端末Ｔに受信された回数（チェックイン数）の集計結果を参照する。そして、生成部１６は、チェックイン数が多い順に無線アクセスポイントの属性をソートし、上位の属性程高い優先度が割り当てられるように各属性の優先度を決定する。生成部１６は、このように決定した優先度に基づいて、上述した学習用データに含める組情報の選別（上位Ｎ個の組情報の選別）を実行すればよい。なお、上記処理において、チェックイン数（同一のユーザ（移動端末Ｔ）の複数回のチェックインをそれぞれ異なるチェックインとしてカウントした値）の代わりに、ユニークユーザ数（同一のユーザによる複数回のチェックインを１回のチェックインとしてカウントした値）が用いられてもよい。以上の処理によれば、チェックイン効率の良い無線アクセスポイントに関するデータを優先的に学習用データとして利用することが可能となる。すなわち、多くの移動端末Ｔによって電波が受信され易く、モデルを生成するための学習を適切に行うために必要なサンプル数を確保し易い無線アクセスポイントに関するデータを、学習用データとして採用することが可能となる。その結果、モデルの判定精度をより一層効果的に向上させることができる。

位置判定部１７は、上述した滞在位置判定フェーズにおいて、判定対象の移動端末Ｔから入力データ（本実施形態では、Ｎ個の組情報）を取得し、当該入力データを生成部１６により生成されたモデルに入力する。ここで、上述した学習用データと同様に、移動ＡＰである可能性のある無線アクセスポイントのＢＳＳＩＤを含むデータは、モデルに入力される入力データから除外される。位置判定部１７は、上記モデルの出力結果を当該移動端末Ｔの滞在位置として取得する。位置判定部１７によれば、特に複数の店舗が密集したエリアに移動端末Ｔが滞在しており、複数の無線アクセスポイントからの電波が当該移動端末Ｔによって受信されている状況において、当該移動端末Ｔの滞在位置（滞在店舗）を精度良く判定することが可能となる。また、モデルに入力される入力データには、移動ＡＰである可能性のある無線アクセスポイントのＢＳＳＩＤを含むデータ（ノイズ）が含まれない。その結果、このようなノイズが入力データに含まれる場合と比較して、精度良く移動端末Ｔの滞在位置を判定することができる。

次に、図６及び図７を参照して、サーバ１０の動作の一例について説明する。図６は、上述した学習フェーズのうち、無線アクセスポイントが固定ＡＰに該当するか否かを判定する処理の一例を示したフローチャートである。図７は、図６におけるステップＳ３の処理の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ１において、取得部１１は、一以上の移動端末Ｔから一以上の測定データ（図２参照）を取得する。例えば、取得部１１は、予め定められた期間（例えば１週間）に含まれる測定時刻を含む測定データを処理対象のデータとして取得する。

ステップＳ２において、抽出部１２は、固定ＡＰ情報記憶部２０を参照することにより、特定固定ＡＰのＢＳＳＩＤ（本実施形態では一例として、「aa:aa:aa:aa:aa:01」）を含む測定データ（図３における１番目のデータ）を固定ＡＰ測定データとして抽出する。

ステップＳ３において、決定部１３は、取得部１１により取得された測定データのうちから、固定ＡＰに該当するか否かを判定する対象となる無線アクセスポイント（対象ＡＰ）を決定する。以下、図７を参照して、ステップＳ３における処理の一例について説明する。

ステップＳ３１において、決定部１３は、第１の抽出処理として、固定ＡＰ測定データに含まれる測定時刻との差が予め定められた閾値（例えば１秒）以下である測定時刻を含む測定データを抽出する。上述したように、本実施形態では、第１測定データ及び第２測定データ（図２における２番目及び３番目のデータ）が対象測定データの候補として抽出される。

ステップＳ３２において、決定部１３は、予め用意されたＳＳＩＤリストを用いて、第１の抽出処理において対象測定データの候補として抽出された測定データを更新する。

ステップＳ３３において、決定部１３は、第２の抽出処理として、ステップＳ３２の処理を実行した後に残った測定データのうちから、特定固定ＡＰの設置位置との距離が予め定められた閾値（例えば１００ｍ）以下である位置情報を含む測定データを、対象測定データの候補として抽出する。上述したように、本実施形態では、第１測定データ及び第２測定データが対象測定データの候補として抽出される。

ステップＳ３４において、決定部１３は、第３の抽出処理として、ステップＳ３３の処理を実行した後に残った測定データのうちから、固定ＡＰ測定データに含まれる受信強度（－５６ｄＢｍ）との差が予め定められた閾値（例えば１０ｄＢｍ）以下である受信強度を含む測定データを、対象測定データとして抽出する。上述したように、本実施形態では、第１測定データが対象測定データとして最終的に抽出される。

ステップＳ３５において、決定部１３は、対象測定データに含まれるＢＳＳＩＤに対応する無線アクセスポイントを対象ＡＰとして決定する。図２の例では、第１測定データのＢＳＳＩＤ「xx:xx:xx:xx:xx:02」に対応する無線アクセスポイントが対象ＡＰとして決定される。

図６に戻って、ステップＳ３において対象ＡＰが決定された後の処理について説明する。なお、ステップＳ４以降の処理は、ステップＳ３において、一以上の無線アクセスポイントが対象ＡＰとして決定されたことを前提としている。ステップＳ３において、対象ＡＰとして決定される無線アクセスポイントが存在しなかった場合には、サーバ１０は、その時点で処理を終了する。

ステップＳ４において、判定部１４は、ステップＳ３において対象ＡＰとして決定された一以上の無線アクセスポイントのうちから１つの対象ＡＰを選択する。

ステップＳ５において、判定部１４は、上述した第１の例の判定処理を実行する。すなわち、判定部１４は、ステップＳ４において選択された対象ＡＰの対象測定データの出現頻度が閾値以上であるか否かを判定する。対象測定データの出現頻度が閾値以上であると判定された場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）、ステップＳ６の処理が実行される。一方、対象測定データの出現頻度が閾値以上であると判定されなかった場合（ステップＳ５：ＮＯ）、ステップＳ６の処理は省略される。なお、ステップＳ５において実行される判定部１４の判定処理は、上記例（第１の例）に限られない。例えば、判定部１４は、上述した第２の例の判定処理を実行してもよいし、第１の例及び第２の例の判定処理の両方を実行してもよい。

ステップＳ６において、登録部１５は、判定部１４によって固定ＡＰに該当すると判定された対象ＡＰに対応するＢＳＳＩＤを新たな固定ＡＰのＢＳＳＩＤとして固定ＡＰ情報記憶部２０に登録する。

ステップＳ３において対象ＡＰとして決定された全ての無線アクセスポイントについて処理が完了するまで、ステップＳ４以降の処理が繰り返し実行される（ステップＳ７：ＮＯ）。

なお、ステップＳ１において取得される複数の測定データの中には、互いに異なる複数の固定ＡＰに対応する測定データが含まれている場合がある。その場合、サーバ１０は、各固定ＡＰを特定固定ＡＰとした場合の処理（ステップＳ２～Ｓ７の処理）を、固定ＡＰ毎に実行すればよい。

以上述べたサーバ１０は、取得部１１、抽出部１２、決定部１３、及び判定部１４を備える。取得部１１は、移動端末Ｔによって電波が受信された無線アクセスポイントを識別するＢＳＳＩＤと、移動端末Ｔにおける当該電波の受信強度と、移動端末Ｔが当該電波を受信した時刻に対応する測定時刻と、測定時刻に対応する移動端末Ｔの位置を示す位置情報と、を含む一以上の測定データを、一以上の移動端末から取得する。抽出部１２は、設置位置が固定された無線アクセスポイントである一以上の固定ＡＰのＢＳＳＩＤ及び設置位置を示す設置位置情報を記憶した固定ＡＰ情報記憶部２０を参照することにより、特定固定ＡＰのＢＳＳＩＤを含む測定データを固定ＡＰ測定データとして抽出する。決定部１３は、固定ＡＰ測定データに含まれる測定時刻との差が予め定められた閾値（本実施形態では１秒）以下である測定時刻を含み、特定固定ＡＰの設置位置との距離が予め定められた閾値（本実施形態では１００ｍ）以下である位置情報を含み、且つ固定ＡＰ測定データに含まれる受信強度との差が予め定められた閾値（本実施形態では１０ｄＢｍ）以下である受信強度を含む測定データを対象測定データとして抽出し、対象測定データに含まれるＢＳＳＩＤに対応する無線アクセスポイントを対象ＡＰとして決定する。判定部１４は、対象ＡＰに対応するＢＳＳＩＤを含む測定データと固定ＡＰ測定データとに基づいて、対象ＡＰが所定の設置位置に固定された無線アクセスポイントであるか否かを判定する。

サーバ１０では、例えば上述したような第１～第３の抽出処理により、固定ＡＰ測定データに含まれる測定時刻との差が予め定められた閾値以下である測定時刻を含み、特定固定ＡＰの設置位置との距離が予め定められた閾値以下である位置情報を含み、且つ固定ＡＰ測定データに含まれる受信強度との差が予め定められた閾値以下である受信強度を含む測定データが対象測定データとして抽出される。そして、当該対象測定データに含まれるＢＳＳＩＤに対応する無線アクセスポイントが、対象ＡＰとして決定される。このような処理によれば、特定固定ＡＰの設置位置に近い位置に固定されている可能性のある無線アクセスポイントを、対象ＡＰとして適切に抽出できる。そして、サーバ１０によれば、対象ＡＰに対応するＢＳＳＩＤを含む測定データと固定ＡＰ測定データとに基づいて、対象ＡＰが所定の設置位置に固定された無線アクセスポイント（すなわち、移動端末Ｔの位置推定に有効な無線アクセスポイント）であるか否かが判定される。以上により、移動端末Ｔの位置推定に有効な無線アクセスポイントを適切に抽出できる。

なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図（図１）は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に（例えば、有線及び／又は無線で）接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。

例えば、上記実施形態におけるサーバ１０は、上記実施形態のサーバ１０の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図８は、本実施形態に係るサーバ１０のハードウェア構成の一例を示す図である。上述のサーバ１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、及びバス１００７等を含むコンピュータ装置として構成されてもよい。

なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニット等に読み替えることができる。サーバ１０のハードウェア構成は、図８に示された各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。

サーバ１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２等のハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。

プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタ等を含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成されてもよい。

また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、及び／又はデータを、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、サーバ１０の判定部１４は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよく、図１に示した他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１で実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されてもよい。

メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）等と呼ばれてもよい。メモリ１００２は、上記実施形態に係る情報処理方法（例えば図６及び図７のフローチャートに示される手順等）を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール等を保存することができる。

ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）等の光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク（例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク）、スマートカード、フラッシュメモリ（例えば、カード、スティック、キードライブ）、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップ等の少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３を含むデータベース、サーバ、その他の適切な媒体であってもよい。

通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュール等ともいう。

入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサ等）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、ＬＥＤランプ等）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。

また、プロセッサ１００１及びメモリ１００２等の各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。

また、サーバ１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。

以上、本発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本発明は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更された態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本発明に対して何ら制限的な意味を有するものではない。

本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャート等は、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。

入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルで管理されてもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。

判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。

本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いられてもよいし、組み合わせて用いられてもよいし、実行に伴って切り替えて用いられてもよい。

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能等を意味するよう広く解釈されるべきである。

また、ソフトウェア、命令等は、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）等の有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波等の無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。

本明細書で説明した情報及び信号等は、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップ等は、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。

なお、本明細書で説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。

また、本明細書で説明した情報、パラメータ等は、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。

上述したパラメータに使用される名称はいかなる点においても限定的なものではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本明細書で明示的に開示したものと異なる場合もある。

本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」との両方を意味する。

「含む（include）」、「含んでいる（including）」、及びそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える（comprise, comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「又は（or）」及び「或いは（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。

本明細書において、文脈又は技術的に明らかに１つのみしか存在しない装置であることが示されていなければ、複数の装置をも含むものとする。

本明細書で使用する「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「決定」は、例えば、判定（judging）、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up)（例えば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「決定」したとみなす事等を含み得る。また、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「決定」したとみなす事等を含み得る。また、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)等した事を「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「決定」は、何らかの動作を「決定」したとみなす事を含み得る。

本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。

１…測位システム、１０…サーバ（情報処理装置）、１１…取得部、１２…抽出部、１３…決定部、１４…判定部、１５…登録部、１６…生成部、１７…位置判定部、２０…固定ＡＰ情報記憶部（記憶部）、Ｔ…移動端末。

Claims (2)

1. 移動端末によって電波が受信された無線アクセスポイントを識別する識別情報と、前記移動端末における前記電波の受信強度と、前記移動端末が前記電波を受信した時刻に対応する測定時刻と、前記測定時刻に対応する前記移動端末の位置を示す位置情報と、を含む一以上の測定データを、一以上の移動端末から取得する取得部と、
   設置位置が固定された無線アクセスポイントである一以上の固定ＡＰの識別情報及び設置位置を示す設置位置情報を記憶した記憶部を参照することにより、特定の固定ＡＰの識別情報を含む測定データを固定ＡＰ測定データとして抽出する抽出部と、
   前記一以上の測定データのうち前記記憶部に記憶されていない識別情報を含む候補測定データのうちから、前記固定ＡＰ測定データに含まれる測定時刻との差が予め定められた閾値以下である測定時刻を含み、前記特定の固定ＡＰの設置位置との距離が予め定められた閾値以下である位置情報を含み、且つ前記固定ＡＰ測定データに含まれる受信強度との差が予め定められた閾値以下である受信強度を含む候補測定データを対象測定データとして抽出し、前記対象測定データに含まれる識別情報である第１識別情報に対応する無線アクセスポイントを対象ＡＰとして決定する決定部と、
   前記第１識別情報を含む測定データと前記固定ＡＰ測定データとに基づいて、前記対象ＡＰが所定の設置位置に固定された無線アクセスポイントであるか否かを判定する判定部と、を備え、
   前記判定部は、
   予め定められた複数の期間毎に、前記固定ＡＰ測定データの数と前記第１識別情報を含む測定データの数とを集計し、
   集計結果に基づいて、前記複数の期間毎の前記固定ＡＰ測定データの数のパターンである第１出現パターンと前記複数の期間毎の前記第１識別情報を含む測定データの数のパターンである第２出現パターンとの類似度を算出し、
   前記類似度に基づいて、前記対象ＡＰが所定の設置位置に固定された無線アクセスポイントであるか否かを判定する、情報処理装置。
2. 移動端末によって電波が受信された無線アクセスポイントを識別する識別情報と、前記移動端末における前記電波の受信強度と、前記移動端末が前記電波を受信した時刻に対応する測定時刻と、前記測定時刻に対応する前記移動端末の位置を示す位置情報と、を含む一以上の測定データを、一以上の移動端末から取得する取得部と、
   設置位置が固定された無線アクセスポイントである一以上の固定ＡＰの識別情報及び設置位置を示す設置位置情報を記憶した記憶部を参照することにより、特定の固定ＡＰの識別情報を含む測定データを固定ＡＰ測定データとして抽出する抽出部と、
   前記一以上の測定データのうち前記記憶部に記憶されていない識別情報を含む候補測定データのうちから、前記固定ＡＰ測定データに含まれる測定時刻との差が予め定められた閾値以下である測定時刻を含み、前記特定の固定ＡＰの設置位置との距離が予め定められた閾値以下である位置情報を含み、且つ前記固定ＡＰ測定データに含まれる受信強度との差が予め定められた閾値以下である受信強度を含む候補測定データを対象測定データとして抽出し、前記対象測定データに含まれる識別情報である第１識別情報に対応する無線アクセスポイントを対象ＡＰとして決定する決定部と、
   前記第１識別情報を含む測定データと前記固定ＡＰ測定データとに基づいて、前記対象ＡＰが所定の設置位置に固定された無線アクセスポイントであるか否かを判定する判定部と、
   一の移動端末によって電波が受信された一以上の無線アクセスポイントに対応する識別情報と受信強度とを含む学習用データを入力して前記一の移動端末の滞在位置を出力するモデルを生成する生成部と、を備え、
   前記生成部は、前記記憶部に記憶された前記固定ＡＰの識別情報及び前記判定部によって所定の設置位置に固定された無線アクセスポイントであると判定された前記対象ＡＰに対応する前記第１識別情報のいずれにも該当しない識別情報を含むデータを前記学習用データとして使用せず、
   前記無線アクセスポイントには、所定の属性が関連付けられており、
   前記生成部は、属性毎に移動端末によって電波が受信されて測定データが生成された回数が集計された集計結果を参照することにより、電波が受信されて測定データが生成された回数が多い属性に関連付けられた無線アクセスポイントに対応する識別情報を含むデータほど優先的に前記学習用データとして使用する、情報処理装置。

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