近年，労働人口の減少によりオフィスワークの生産性向上が必要とされている．生産性低下の一要因として，集中力の低下が挙げられる．生産性低下を防ぐ一例として，作業者の非集中状態を検出し，休憩を促すことが考えられる．視線情報を用いてテキスト黙読中の作業者の集中状態・非集中状態の識別を行った結果，テストデータと同一人物のデータで訓練した場合の識別性能に比べ，テストデータと別人物のデータのみで訓練した識別モデルの性能が著しく低いことが明らかになった．この結果から，視線情報の個人差が識別性能に大きな影響を与えることが示唆された．そこで本研究では，テストユーザに特化して識別性能を向上させる手法を検討する．