高齢者の介護において、病気などの早期発見のために常時見守りによる日常生活における異常の検知が求められているが、介護士の人員の関係上、人による常時見守りは困難である。そこで、本論文では、非接触で常時取得可能な体表温を用いて発熱などの生活異常を検知する手法を提案する。体表温は、周辺環境の影響を受けるだけでなく個人差も大きいため、単純な閾値による異常判定が適用できない。本手法では、個々人の体表温と周辺環境の時系列データに対する遂次的な機械学習により、個人差と環境の変化に対応した異常検知を行う。評価では、周辺環境のデータとして、気温、気圧、湿度を用いた場合において、提案手法の精度を評価した。