ポータブルシーケンサーの登場により、手軽で高精度なDNA解析が可能となった。応用の一つに、シーケンシングによるウイルス検出があげられる。以前のプライマー開発工程を必要とするPCR法と比較し機動的な検査が行えることが期待される。本研究では、既存手法のCNNを用いたターゲットDNA検出法の課題を精査し、その解決法を探索する。既存手法では、ヒトとヒト以外のウイルスの判別では高精度の分類を行うことができる一方、腸内細菌等の近縁種をターゲットとした時の判別性能が68％まで低下することを発見した。この解決のため、新しい機械学習のアーキテクチャを提案し、多値分類やメタゲノム解析での有用性の実証につなげる。