User Attribute Matching（IPアドレスに基づくユーザ属性推定システム）とは、匿名化されたユーザ識別子とIPアドレスのもつ属性を組み合わせ、ユーザ属性の推定を行い、「同一ユーザが利用したと推測されるIPアドレスに対してユーザ属性を付与する技術」です。

匿名化された情報や環境情報からユーザ属性を推定し、関連のあるIPアドレスに反映させる

まず最初に、インターネットにアクセスしたユーザの属性を判別します。

上図では、匿名化されたユーザ識別子を利用して、ユーザ識別子別にユーザ属性の推定を行っています。一般的に同じコンピュータでインターネットを利用する場合、一意のユーザ識別子が発行されます。そのユーザ識別子とIPアドレスの組み合わせの利用頻度を分析しユーザ属性の推定を行います。

これによりユーザ識別子にユーザ属性を紐付けることができます。

次に上記で作成したユーザ識別子にユーザ属性が紐付いたリストを利用し、同一ユーザが単独で利用したと思われる他のIPアドレスに属性の更新を行います。この時、モバイル回線は更新対象とせず、固定回線判定のIPアドレスのみ更新を行います。

あわせて更新時のルールとして、すでに組織情報が付与してあるIPアドレスに対してはより信頼のおける別手法の判定結果が付与されているため上書きを行いません。

この技術により、これまで組織属性が不明だったIPアドレスに対して組織属性を付与することができるようになりました。また地域判定として都道府県レベルでの判別が不明だったIPアドレスに対し、より正確な地域の判定結果を割り当てることが可能になりました。

また、当社で動的IPアドレスの保持期間を利用回線ごとに分析した結果、固定回線の約7割超が、15日間経過しても同じIPアドレスを割り当てられていることが判明いたしました。
■動的IPアドレスの保持期間調査
https://livra.geolocation.co.jp/iplearning/872/

その分析結果を元に、本技術によって属性をつけたIPアドレスは最長15日間情報を維持する仕組みを適用しております。
※違う場所、違う組織での利用が確認された場合は、15日未満でも最新の情報へ更新いたします。

User Attribute Matching で判定されたIPアドレスの見分け方

本技術は、IPアドレス利用者の中から一番関連性が高いと推測したユーザの属性値を紐づけております。
逆引き結果や公開情報と元にIPアドレスの属性値を判別していた従来の技術では難しかったIPアドレスも対象としているため、ユーザ割り当ての変更が多く、数日で属性値が変わる場合もございます。

アクセス解析等を行う際、属性値の推測方法によって、データの見方を変えたり、取捨選択を行いたい場合、CF値を使用することで実現が可能です。
■CF値について
https://livra.geolocation.co.jp/iplearning/1100/

本技術によって地域もしくは組織のどちらかでも属性値が紐づけられた場合は、どこどこJPの返却結果に含まれる都道府県CF値（PrefCF）に「10」、市区町村CF値（CityCF）に「5」をつけるようにしています。
データ分析等を行う場合は、CF値も一緒に参考情報としてご活用ください。