うつ病は，精神科や心療内科での早期診断と適切な治療が必要であるが，医療機関への抵抗感から，多くの罹患者が受診に至っていない．そのためライフログからうつ状態を早期に検出し，医療機関の受診を促すシステムが研究されている．本研究では，スマートフォンログとアンケートの回答が記録されたデータセットを用いて，スマートフォンログを用いたうつ状態の判別モデルを提案する．大学生38名の14日間を解析対象とし，各1名の1日のスマートフォンログを1サンプルとしてうつ状態の有無を判別する．提案手法では復元抽出によるアンダーサンプリングしたデータ群を弱学習器ごとに学習し，アンサンブル学習により判別するモデルを提案する．