近年，Webサイトにおいてなりすましなどの不正行為が多発している．その防止策として，ブラウザフィンガープリンティングを用いた不正端末の検知がある．ブラウザフィンガープリンティングとは，ブラウザから取得した情報を組み合わせて利用者や端末を識別する技術である．先行研究では，候補となる端末数の増加に応じて，推定時間が爆発的に増加するという課題が生じた．本論文では，推定時間の短縮を目的とし，埋め込みモデルを使用した端末の推定手法を提案する．埋め込みモデルとは，機械学習モデルを構築しやすいように数百次元のベクトルに変換する方法である．実験には約10万件のデータを使用し，提案手法の有用性の確認と考察を行った．