最近のモバイル端末には，セキュリティ強化やプライバシー保護の観点からMACアドレスのランダム化が導入されている.これにより，従来のWi-Fiプローブ要求のMACアドレスを用いた人流解析や混雑度解析は，活用が困難となった．そのため，プライバシー保護に配慮しつつ，Wi-Fiプローブ要求の様々な情報から台数推定を行う仕組みが必要となる．
本研究は，Wi-Fiプローブ要求に含まれる情報を特徴量として機械学習を用いることで，同一空間にいるモバイル端末の台数推定を行う手法を提案する．提案手法は，主成分分析とクラスター分析を組み合わせることで台数推定を行う．実験結果から，モバイル端末が少数の場合は，提案手法が有効であることを示す．