建物におけるエネルギー消費量を削減する場合，室内における在室状況を適切に把握し，空調設備や電球の制御を行うことが有効である．また，IoTセンサーを使って大量のデータが収集できるようになっている．本研究では，IoTセンサーを用いてCO2濃度，温度，湿度，気圧の環境情報を収集する．そして，計算量の削減，推定精度の向上を目的として，収集したデータに対して実空間における位置情報を組み合わせた前処理を施し，データセットを作成し，機械学習モデルを適用することで，高速かつ高精度な在室状況推定を実現する．具体的には，従来手法において90％前後であった検出精度を100％に限りなく近づける．