本研究では，携帯電話での通信時に基地局で記録される制御情報の履歴(通信履歴) を用いて，電車で移動するユーザの推定ならびにその移動経路推定を行う．接続した基地局ID から分かる大まかな位置情報のみを基にトリップを推定することは困難なため，駅，路線，道路の位置や接続関係といった地理情報を用いる．また，都市部における電波伝搬は複雑なためモデル化が困難であり，接続する基地局の選択基準は単純に距離で決められない．このような複雑な電波伝搬状況を考慮するため，本研究では電車旅客を対象に協力ユーザから得られるGPS トレースと通信履歴を利用して，基地局通信履歴とハンドオーバの特徴を基地局遷移パターンとして予め学習する．電車旅客の推定では，学習した遷移パターンとの照合を行うことで，尤もらしいトリップを推定する．受信信号強度に基づく基地局選択モデルによるシミュレーションを行った結果，平均通信間隔が40 秒のデータセットに対して，電車トリップの推定において再現率90.2%，精度78.5%，F 値83.9%を達成できた．