本稿ではWi-Fiを用いた3次元構造物のマルチタスクセンシングを提案する。Wi-Fiを用いて取得可能なチャネル状態情報CSIを用いることで、新たな設備投資なしに高精度なセンシングを実現することが可能になる。また、多段階の畳み込みニューラルネットワークを用いて複数の特徴量を逐次的に推定することで、より正確な構造物の状態をセンシングすることが可能になる。5種類の密度、4種類の大きさ、6種類の向きの3次元構造物において、密度、大きさ、向きを1%以下の誤差で推定可能であることを示した。また複数の特徴量を逐次的に推定することで、独立に推定する場合よりも推定精度が優れることを示した。