ユーザにとって重要な場所 (エリア) にいるかどうかを識別する研究は，識別精度やコストを焦点にあてたものが多く，物理粒度を考慮した研究は十分になされていない．そのため，部屋や建物といった目的に合った物理粒度での利用・電波ログの統合が難しい．一般的に，二つの観測地点間の距離は，受信電波強度の減衰モデルを用いて推定するが，マルチパス等により減衰モデルに従わない変化をすることが知られており，単純な適用は不可能である．そこで本研究では物理粒度可変なエリア識別器の構築に向け，特に減衰モデルからの乖離が多いと考えられる屋内廊下における距離と RSSI の関係について分析を行った．結果，入り口が二つある部屋の近くで RSSI が大きくなる，小さくなる，観測されないといったことが多く発生することが分かった．そこで，boost を用いた物理粒度可変なエリア識別器に対して，RSSI が観測されたアクセスポイントのみでスコアを算出する，弱識別器中の最大スコアを除外する機能を追加することで，これらの変化に対応したエリア識別器を構築を試みた．結果，精度の向上が見られ，これらの改良が RSSI の変化に有効である可能性が示唆された．Many researches of the location estimation focus on identification accuracy and cost, however, few research focus on area granularity. So, it is difficult to integration and use Wi-Fi log in granularity of purpose. In general, we estimate the distance using the decay model of received signal strength. However, RSSI may not follow this model because multipathing, etc., so we cannot use decay model of received signal strength simply. In this paper, we analyzed the relationship between RSSI and distance in indoor corridor which is considered deviation from the decay model is particularly large to build area discriminator variable granularity. As a result, RSSI can change RSSI significantly near a room which have two entrance. Therefore, We have improved at two of the area discriminator. As a result, We indicated that the improvement of our is effective to RSSI significantly change.