～IPアドレスに多次元属性を付加し、教師データ生成やアルゴリズム開発を支援～
AIモデルの高度化や実証研究を進める上で、多層的な現実データを活用した教師データや特徴量の設計は、研究成果の再現性や汎化性能の向上に不可欠です。
株式会社Geolocation Technology（本社：静岡県三島市／代表取締役社長：山本敬介／証券コード：4018／以下、当社）は、IPアドレスに位置情報や企業情報など100種類以上の属性を付加するIP Geolocation技術を独自に開発し、各種サービスとして提供してまいりました。
このたび当社では、独自のIP Geolocationデータベース「SURFPOINT」と自社開発の解析システムを組み合わせ、IPアドレスを基点としたアクセスログに地理情報、時間情報、ネットワーク属性などの多次元情報を付加した拡張データの提供に加え、AIアルゴリズムの共同研究や業務委託による開発支援までを一体的に行う大学・研究機関・技術研究部門向けの新サービス「SURFPOINT AI Expansion」の提供を開始しましたので、お知らせいたします。
本サービスにより、既存のログを活用したユーザー行動分析や不正検知の高度化はもちろん、スマホゲームのプレイヤー動向解析や金融取引ログの異常検知、マーケティング最適化など、多様なシーンでの活用が可能です。これらを通じて、企業の売上拡大やLTV（顧客生涯価値）の向上にも貢献します。
研究開発向けAI支援サービス「SURFPOINT AI Expansion」サービスページ
URL：https://www.surfpoint.jp/ai_expansion/
 
■提供の概要
「SURFPOINT AI Expansion」は、当社が保有するIP Geolocationデータベース「SURFPOINT」と自社開発の解析システムを活用し、IPアドレスを基点としたアクセスログに、位置情報、組織属性、ネットワーク環境、時間帯など多次元の属性情報を付加する拡張データを提供するサービスです。
この拡張データは、AIモデルの学習や実証研究において、教師データの設計、行動特徴量の抽出、異常検知ロジックの構築といったさまざまな用途に活用可能です。
さらに、研究テーマや業務目的に応じて、データ要件の設計、アルゴリズムのカスタム開発、モデルの検証・評価までを一括して支援する体制を備えており、大学・研究機関・企業の技術開発部門における応用研究を幅広くサポートします。
 
【拡張データ例】
「SURFPOINT AI Expansion」では、IPアドレスとアクセスログをもとに、AI／機械学習モデルで直接活用可能な構造化特徴量を自動生成します。これにより、ログに埋もれていた地理・通信・行動・環境といった情報を抽出・整形し、分類・予測・クラスタリングなどの多様なAIタスクにそのまま活用することが可能になります。
・付加される主な属性
地理情報：都道府県、市区町村、国、緯度経度グリッド（メッシュ）
時間情報：アクセス日時、時間帯（朝/昼/夜）、曜日、祝日フラグ
通信情報：回線種別（光/ADSL/モバイル）、企業/ISP分類、VPN判定
行動傾向：滞在時間、再訪有無、参照元タイプ（直接/検索/SNS）
環境情報：OS、ブラウザ、デバイス種別（スマホ/PC/タブレット）
 
【適用対象データ】
IPアドレスを含む各種ログに幅広く対応しており、既存のデータ資産をそのまま活用することが可能です。
・適用可能なログ
Webサーバーログ：Apache、Nginx、IIS など
アプリログ：スマホアプリ、業務用SaaSの利用記録
APIアクセスログ：REST APIのリクエストログ、Webhook等
マーケティングタグ：Google Tag Manager、Adobe Tag など
セキュリティログ：WAF、CDN（Cloudflare等）、IDS/IPSログ
社内ネットワーク：ローカルプロキシ、ゲートウェイ記録など
 
【活用シーン例１.AIタスク例】
ログに“意味のある特徴量を与え、AI／機械学習モデルの開発・精度向上・分析支援を加速します。
・教師データ生成
「平日昼×企業アクセス×超滞在」などの条件付き徳微量の自動生成。
モデルの入力変数（特徴量）としてそのまま活用可能。
・異常検知
　通常パターンとの差分検出　例：深夜×固定IP×短時間×高頻度→Bot判定
　VPN利用などの特徴も判断軸として追加可能。
・時系列分析・トレンド検出。
　曜日／時間帯／地域ごとの再訪や流入パターンを検出例：特定地域×平日夜の再訪増
→ キャンペーン成功の兆候。
・セグメント分類／クラスタリング
　行動パターン × 通信属性 × 地理的要素の組み合わせで精度向上。
「誰が・いつ・どこから・何をしているか 」を構造化して分析。
・LTV予測・営業支援AI
「時間×地域×再訪×リファラ」から、見込み顧客の価値スコアを算出。営業リスト作成やター
ゲティングの自動化に貢献。
 
【活用シーン例１.LTV予測・行動予測モデルへの応用】
「再訪傾向×通信種別×時間帯」などの特徴量から、価値の高い顧客群をモデルで可視化し予測します。
【提供形態・開発体制】
データ納品形式：CSV等
AI開発支援：要件定義・データ設計・アルゴリズム開発・PoC・レポート作成まで一括対応
検証環境：初期技術検証プラン（PoC）から着手可能
既存のアクセスログをお持ちの技術研究部門・大学・研究機関・事業会社は、そのまま「SURFPOINT」と連携するだけで、解析可能な拡張データに変換できます。探索的研究やパイロットスタディから事業成長につながる共同開発まで、規模や用途に応じて柔軟に対応いたします。
 
■セミナーのご案内
「異常検知からLTV予測まで、SURFPOINT(TM)-AI Expansionが拓くAI活用最前線」
本サービスの提供開始にあわせて、AI開発における教師データ設計やアクセスログ活用に課題をお持ちの方向けに、関連オンラインセミナーを開催いたします。
本セミナーでは、「SURFPOINT AI Expansion」の概要に加え、IPアドレスを含むアクセスログを自動で多次元の構造化データへ変換する手法や、具体的な活用事例をご紹介します。
 
○セミナーの詳細およびお申込み
【オフラインセミナー】
7月30日（水）13:00～14:00（開場12:45）
詳細、お申込み：https://www3.geolocation.co.jp/l/64212/2025-07-10/k8rkn8　
【オンラインセミナー】
2025年7月31日（木）13:00～14:00（入室開始12:50）
詳細、お申込み：https://www3.geolocation.co.jp/l/64212/2025-07-10/k8rknn　
 
■IP Geolocationデータベース「SURFPOINT」とは
「SURFPOINT」は、インターネット上のすべてのIPv4およびIPv6アドレスを対象に、法人名、業種、企業規模、所在地などの企業属性情報を高精度に紐づけたIP Geolocationデータベースです。日本国内のIPアドレスに関する最新かつ信頼性の高い情報を継続的に調査・解析し、常に精度の高いデータ提供を実現しています。
Webアクセス元のIPアドレスをもとに企業情報を推定できるため、BtoBマーケティング領域ではエリアターゲティングや企業単位での広告配信、アクセス解析などに活用されています。また、セキュリティ対策や不正アクセス検知、著作権保護、コンテンツ制御など、幅広い用途に対応しており、さまざまな業界で導入が進んでいます。
さらに、「SURFPOINT」はデータ提供だけではなく、API連携を通じて、マーケティングツールやWeb解析サービス、広告配信プラットフォームなど、各種ソリューションへの組み込みにも対応しており、自社プロダクトへのデータ活用を検討されている企業様にもご利用いただけます。
「SURFPOINT」サービスサイト：https://www.surfpoint.jp/　
当社では、引き続きデータベースの拡充と技術の高度化を推進し、地域社会の発展と安全性向上に貢献するとともに、サービスの価値向上に努めてまいります。
 
【当社　会社概要】
会社名：株式会社Geolocation Technology
代表者：代表取締役社長 山本敬介
所在地：〒411-0036 静岡県三島市一番町18-22 アーサーファーストビル4Ｆ
設立日2000年2月21日
資本金：2億3,023万円（2025年3月末時点）
URL：https://www.geolocation.co.jp/　
事業内容：IP Geolocation技術の開発及びサービス等の提供