暑熱環境下での運動時には, 熱中症予防のため深部体温の把握が重要である. 通常の深部体温測定ではプローブや経口カプセル型センサを使用するが,これらは侵襲性を有するため運動時に適さない.運動時を対象に，腕時計型デバイスなどのウェアラブルセンサを用いた深部体温推定手法が提案されているが，デバイスの装着性やコストに課題がある．そこで本研究ではサーモグラフィを用いた非接触な深部体温推定手法を検討する.カメラやサーモグラフィにより心拍数と顔の表面温度を非接触で取得し，機械学習により回帰モデルを構築する．暑熱環境下の走行時データを収集し，個人差や有効な特徴量などの基礎的な検討結果について報告する．