近年，コロナの影響で対面授業からオンライン授業の割合が多くなっている．オンライン授業中の学生の状態の把握は難しいのが現状である．集中や散漫等の状態を確認できれば，授業内容で補足説明が必要な場合や，学生の興味の状態などを把握することが可能となり，授業を効率的に実施することができるものと考えられる．本研究では，座圧センサーと脳波センサーを利用して，着席者の集中度の状態を計測し，同時に顔写真を撮影する．そして，ディープラーニングを利用して分析することで，顔写真を集中度の状態に分類する．これによって，顔写真による集中度の分析を実現する．