近年，様々な分野において，都市における人の行動把握の必要性が高まっている．しかし，位置情報データを用いた行動分析では，データに移動手段や滞在場所のような軌跡の意味情報が付いていないという問題がある．また，プライバシー保護のために，人の個人属性も得ることができないことが多い．そこで本研究では，位置情報データからこれらの意味情報を推定する手法を提案する．具体的には，位置情報から得られる特徴量のみを用いて，機械学習で推定する．その際に，教師なし学習のみ用いて，正解ラベル付きデータを必要としない推定を行う．最終的に，東京都市圏の人の流れデータを用いた実験を行い，本手法の有効性を考察する．