人の感情を認識・推定する研究が精力的に行われている．先行研究では，身体動作が大きく，様々な感情が表出されると考えられるパズルタスクにおける表出感情のモデル化を行い．ラバン特徴量を使用し機械学習による感情推定を行ったが，従来よりも低い精度にとどまっていた．本研究では，その原因として感情アンケートで，「悩む」と「爽快感がある」が同一項目だったことにあると仮定して，悩んでいる状態と悩んでいない状態を分離して感情アンケートを実施した．その結果，悩んでいる状態の中でも快と不快の感情がどちらも同じ割合で喚起されていた．また感情推定した結果，先行研究よりも精度が高まった．