画像の印象を推測する機械学習の構築を考える.この時学習に使用する訓練データ作成は多数の画像に少人数でタグ付けする作業が主流である.しかしタグ付け作業者が有する個人の印象回答が学習結果に依存する問題がある.本研究では個人差の出る印象を多人数の印象回答値から一般化し，印象のタグ付けを支援する可視化を提案する.本手法ではまずSD法を採用した印象評価を実施し，続いて各画像の印象値を用いてファジィ決定木を作成し可視化することで，各画像の印象が策定される過程を観察する.次にImage Browserを用いて画像を可視化することで，クラスタリングされた結果を画像特徴から観察する.本報告では，1500枚の女性着衣服画像に15人の作業者が印象評価を実施したデータを題材として，本手法による可視化の実行例を示す.