本研究は、モバイル端末のWebブラウザで取得できるセンサデータから利用者の動作・状態推定を行う手法を提案する。すなわち、Webブラウザで取得可能な加速度・ジャイロ等のセンサデータから機械学習により動作推定を行うと同時に、状態変化を検出する仕組みを提案し、タップなどの操作情報とあわせて利用者の状態推定を行う。
本稿では、状態推定を行うために必要な状態変化の有無の計算を行うタイミングを決める特性変化点検出方法と状態変化点の検出を行う手法を提案し、有効性について検証を行う。これにより、Webを利用している利用者のモバイル端末内で状態推定を可能し、新たなWebパーソナライズ技術を提案することを目的としている。