近年、気候変動に伴う自然災害が増加し、倒木による停電や病気に弱い樹木の倒れが問題となり、これは林業の衰退と山林の荒廃、街路樹の点検不足が原因になっている。このような被害を未然に防ぐために、画像認識技術を用いて樹木の健康状態を手軽に診断できるようにすることを目標とした。本研究では、診断手法の精度向上を主眼として、最新のVision Transformer (ViT)による手法を導入し、従来手法との精度や実行速度などについて比較した。実験結果により、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた健康状態診断手法よりも高い精度を実現した。