スマートフォンの普及に伴い，端末に搭載されているモーションセンサを用いてユーザの様々な行動や状態を推定する研究が盛んに行われている．しかし，このようなコンテキストの推定では個人によるセンサデータの違いが大きく，被験者毎の交差検証では特に推定精度が芳しくないという課題がある．特に，「歩く」，「走る」，「階段を上る」といった行動認識よりも，歩行状態のユーザの端末所持位置推定や，歩行した道路の積雪量推定等，歩行中の細かな状況推定では個人差の影響が大きく，推定精度が低い傾向にある．そこで本研究では，所持位置推定や積雪量推定に対して人物的特徴を考慮した深層距離学習手法を提案し，精度向上を確認する．