近年，健康寿命の延伸を目的に身体活動量の増加が推進されている．しかし，活動量の増加に伴い疲労が蓄積し，歩行時に足が上がりづらいなどの理由から，転倒の恐れが高くなると考えられる．本研究では，インソール型歩容センサを用いて通常時と疲労時の歩容データを計測し，歩容データから歩行者の疲労を機械学習により推定できるか検討した． 歩容データには，通常時に計測したデータと100㎞歩行後またはフルマラソン後に計測したデータを用いた．歩行者の主観的疲労度はVASを用いて評価し，5未満を通常，5以上を疲労と定めた．歩行者の疲労推定では，複数の機械学習モデルを作成し，疲労推定の精度をもとに評価した．