BLEビーコンから発信される電波強度を利用した屋内測位において実務導入が進んでいるが, 測位精度や導入コストの面で課題を残している. また, 近年, 様々なセンシングデータを対象とした機械学習の活用が広がりつつある.
　本研究では, BLEビーコンの電波強度を用いて人間の近接判定を行うための仕組みを提案する. 近接判定を行う方法として、実際に観測される電波強度をラベル付けしたデータセットを用いた機械学習モデルを用いる. 本稿では, 複数の機械学習モデルを取り上げ, 近接判定の精度を検証した実験結果を報告する. また, 機械学習モデルをスマートフォンアプリに実装し, 動作検証した結果について報告をする.