カメラ映像による人流解析や自動運転などのシナリオでは、用いるカメラレンズの経年劣化や、気象条件の変化などの環境変化によって、 深層ニューラルネットワークの性能を劣化させることが課題である。我々は、これらの環境変化をデータの分布シフトとしてキャストし、分布外汎化問題に取り組む。特に分布シフト下での影響を19種類の画像の劣化パターンとして分類し、性能劣化と不確実性の推定への影響への調査を行った。