近年，我が国では，Society 5.0の提唱を契機にIoTやAIなどの先端技術を利活用する機会が増加している．特に，画像処理分野では，動画像から取得した人物の顔領域を深層学習で解析することで人物の性別や年代といった属性の推定が注目されている．しかし，既存研究では，カメラと人物の距離が遠い場合に顔の解像度が低く精度が低下する課題や，カメラに正対せず顔が写らない場合に適用できない課題がある．そこで，本研究では，これらの課題を解消するために，人物の全身の特徴を用いて人物属性を推定する手法を提案する．そして，実証実験にて人物属性の精度を評価して提案手法の有用性を確認した．