物理レザバーコンピューティングは時系列データを予測する機械学習手法の一つである。非線形な動特性が時系列データを一時記憶するという性質を使い、ソフトマテリアルを計算資源とできる。本稿では、切り紙の非線形ばね的動特性の利用を検討する。動作データはダイナミクスを阻害しないようマーカートラッキングによって取得した。切り紙を動かす外部入力を変更し、変形速度とトラッキングのフレームレートの関係が学習性能に与える影響を検証する。また、切り紙パターンを変えた際のダイナミクスの違いによる影響も検証した。ストレッチャブルデバイスへの応用が期待される切り紙によるエッジコンピューティングの達成を目指す。