情報処理の分野において、明確な指標がなく曖昧な言葉で表現される「かわいい」画像の分類は、従来のCNNなどを用いた画像分類方式では不十分である。本研究では、定量的に表現できない「かわいい」画像に対して、画像が持つ色や形などの潜在的な特徴を、特徴量フィルタを用いて抽出することで定量的に表現し、抽出した特徴量を用いた分類を行う。分類には、NNやRandom Forestsなど複数の機械学習分類器を用いる。各機械学習器の特性と分類精度の比較から、「かわいい」画像に適した分類方式を提案する。