家庭内にセンサを設置し家庭内⾏動を認識することで，みまもりなどのサービスが期待されている．本研究では，スマートメータ等から定期的に取得される家庭の主幹電⼒データのみを⽤いて家庭内の⾏動パターンを推定する低コストかつ⾮侵襲な推定⼿法を⾏っている．スマートメータ等から得られる電⼒値は低粒度であるため，既存の家電推定⼿法が前提とする⾼粒度電⼒値は利⽤できない．これに対し，提案手法は調理や睡眠中にみられる主幹電力の大まかな増加や減少を特徴量とし，ランダムフォレストを用いた行動分析を行う．また既存データでモデルを作成する際家庭ごとに作成し推定するにあたって良いモデルを選択できるような指標を提案する．