近年，機械学習モデルによるマルウェア検知手法が数多く提案されているが，検知の根拠を提示できる手法は限られている．本研究では検知の根拠提示の実現を目指し，実行ファイルをend-to-endで階層的に解析することでマルウェア検知を行う機械学習モデルを提案する．本手法の考え方は，アセンブリ命令列から実行ファイル中の各関数の挙動を解析し，各関数の解析結果から実行ファイル全体の挙動を解析するbottom-up手法であり，実行ファイルのどの部位に悪性コードが含まれるかを推定することが期待できる．本報告では検知の根拠提示の可能性について評価を行う前段階として，実データを用いたマルウェア検知能の検証を行った．