本報告では,鉄道の乗車車両に応じてユーザ間で観測されるBluetooth受信信号強度が異なることに着目し,複数の乗客が持つスマートフォンで検出されたBluetoothの近接デバイス情報を活用して乗車車両を推定する手法を提案する.提案手法では,検出履歴からユーザ組ごとの相対乗車車両を算出し,それらをサーバに集約することで,同一車両グループを決定する.さらに,得られたグループ間の相対的な車両位置情報からグループの乗車車両の推定を行うことで最終的にユーザの乗車車両を推定する.受信信号強度の不安定性が推定精度に与える影響を軽減するために,ベイズ推定法に基づくフィルターを用いて相対乗車車両の推定を行う.さらに,ユーザ組の相対乗車車両情報を集約してクラスタリングを行うことで全体の位置関係を推定し,個々の乗客による単一の推定と比較した推定精度の向上を図るとともに,新規参加ユーザの推定結果が迅速かつ高精度に得られるようにしている.大阪市営地下鉄御堂筋線において提案手法の実証実験を行った結果,3両の列車に乗車した15人のユーザについて,推定精度は98%となり正しく同一車両乗車グループを推定できることが分かった.