歩道路面状況に起因する歩行者の転倒・転落などの事故を防止するために，路面状況を事前に把握することが重要となる．本研究では，路面状況ごとで歩行音が異なることに着目し，スマートフォンの内蔵マイクを用いた音響センシングによって歩道路面状況を推定する手法を提案する．歩行者が持つスマートフォンで収集した歩行音からMFCC （Mel Frequency Cepstral Coefficients） やChromaなどの音響特徴量を抽出し，教師あり学習により歩道路面状況を推定する．本稿では，実際にアスファルト舗装路や砂路を歩行した際の音響データを用いて提案手法の精度評価を行い，有効な音響特徴量を検討した．