本研究ではWebパーソナライズを実現する新たな手法として，Webブラウザで取得されるデータを用いたモバイル端末利用者の状態推定手法を提案する．すなわち，取得した加速度，角速度を用いた機械学習による動作推定を行った上で，一連の動作推定結果とタップ等の操作情報を用いた状態推定を行う．これにより，利用者の状態に合わせたサービスの提供を行う．本稿では変化点検知を用いて，同じ種類の状態が連続で行われた区間を検出する手法を提案する．様々なシナリオを想定した区間の検出実験から，提案手法の有効性や課題を報告する．また，状態推定手法の活用例の一つとして，状態に合わせてWebデザインを変更するアプリケーションを報告する．