ストレスの増加は、心身の健康リスクや、状態に大きな影響を及ぼし、これを防ぐためにも個人のストレスを事前に把握しておく必要がある。。そこで、本研究では、CNN（Convolutional Neural Network）などの技術を使用して、カメラで撮影した自然体の顔画像と発話時の画像からストレスを検出する方法を考案し、その性能を検証した。ResNet18をモデルとして利用し、本人によりストレスのレベルをラベル付けし、ストレス有無推測モデルとストレスレベル推測モデルをを構築する。検証では、モデルの性能のほか、GradCAM、t-SNEなどによるストレスにかかわる特徴の分析を行った。