IT資産管理
【位置情報の活用】Pythonを利用した位置情報ログの活用事例をご紹介！ （Scikit-mobilityの活用）
Written by 矢本 匠
セールスエンジニア部にて、LANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版を中心に製品のご提案をしています。
提案時の経験を活かし、データ活用や外部APIとの連携方法なども模索中です。
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LANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版（以下エンドポイントマネージャー クラウド版）は、PC・スマホを一元管理できるIT資産管理・MDMツールです。万が一、管理下にあるデバイスを紛失してしまった場合でも、エンドポイントマネージャー クラウド版の管理コンソールで、取得した最新の位置情報を確認できます。また、取得した位置情報はCSVデータ（位置情報ログ）としてダウンロードが可能です。
位置情報は一定の間隔で自動取得するため、紛失した後にデバイスの電源が切れてしまった場合でも、電源が切れる前の位置情報を確認できます。そのため、紛失デバイスの発見・回収確率の向上が期待できます。位置情報を取得してデバイスの現在地を確認した上で、具体的なアクションを決めることができるのは、エンドポイントマネージャー クラウド版のメリットのひとつです。
今回はエンドポイントマネージャーで取得した位置情報を、「Python」を利用して、マップ上にプロットする方法をご紹介します。
1.エンドポイントマネージャーの位置情報取得機能
エンドポイントマネージャー クラウド版で取得した位置情報ログには以下の情報が含まれます。
・デバイスの識別情報（管理No. / ﾃﾞﾊﾞｲｽｸﾞﾙｰﾌﾟ / 使用者 / デバイス管理名）
・ログ取得日時
・取得タイプ / LANSCOPE Clientの状態（iOSのみ）
・住所（一部OSでは対象外）
・経度 / 緯度 / 時差
対象のデータは管理コンソールから移動履歴として閲覧することも可能です。
しかし、移動履歴を表示する場合は対象デバイスを１台のみ指定する仕様です。そのため今回はPythonを利用して、エンドポイントマネージャー クラウド版からCSV出力した位置情報ログを加工することで、複数のデバイスの移動履歴を地図上で表示します。
2.Pythonを利用したCSVデータの加工方法
位置情報ログを加工するにあたり「Scikit-mobility」と「Pandas」というライブラリを利用しました。
・Scikit-mobility：人の移動データ（人流データ）の分析する機能を提供するデータ解析ライブラリ
・Pandas：データ解析を容易にする機能を提供するデータ解析ライブラリ
今回はPandasにてCSVデータを読み込み、Scikit-mobilityを利用して地図上にデータをプロットします。
実行環境
・Windows
・Python3 (Anaconda)
・Jupyter Notebook
処理の流れは【CSVデータの読み込み → 読み込んだデータの変換 → マップにプロット】です。
CSVデータの読み込み
今回、処理で使うデータは以下の4つです。
・管理No
・日時
・経度
・緯度
そのためCSVデータを読み込む際にも必要な列のみ読み込んでいます。
読み込んだデータの変換
次に読み込んだデータを変換します。
Pandasで読み込んだCSVデータは「DataFrame」という形式になるためScikit-mobilityで解析できる形式に変換しています。
マップにプロット
最後にマップ（地図）上にデータをプロットします。
3.複数デバイスの移動履歴をマップ上で確認！
無事にマップ上にユーザーの移動履歴を表示することができました。
マップを操作することで拡大や縮小することもできるためエンドポイントマネージャー クラウド版のコンソールでの閲覧とほぼ同等の要件を満たすことができました。
まとめ
今回はPythonを利用してエンドポイントマネージャー クラウド版の位置情報ログを活用した事例をご紹介しました。ログデータの加工は試験中の段階になりますので、加工に関するご意見・要望も合わせて受け付けております。
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