電動車いすのインタフェースに視線入力を用いる場合、周囲確認などの自然な眼球動作も入力として誤認識される。この課題はMidas Touch Problemと呼ばれ、視覚的意図の識別が重要となる。そこで本研究では、眼球・頭部運動、固視時間、固視点までの距離といった時系列データから、視覚的意図(右折・左折・前進・停止)をリアルタイムに推定するデータ駆動型モデルと、意図推定に基づいて操作可能な視線制御型電動車いすを開発する。モデル評価の結果、1DCNN-LSTMで構成された提案モデルは他のモデルよりも高い精度で推定可能であることが示された。さらに提案モデルが実装された電動車いすの走行実験によって、従来手法と比較して操作性が向上することが確認された。