本研究では単一の加速度センサを骨盤付近に装着し得られた時系列データに対し、深層学習によって歩行姿勢を分類する手法を提案する。提案手法では歩行時の加速度時系列データに対しLSTMに基づいた学習モデルを用いることで、歩行時における姿勢を正常、がに股、内また、すり足歩行の4種類のいずれかに推定する。筋肉や骨格のアンバランスさがもたらす不適切な歩行姿勢は身体への負担や転倒し易い歩行をもたらすが、日常的に歩行時の姿勢が把握できることで、それらを改めながら正しい歩行姿勢を保つことができ、その結果として事故を予防することができる。