近年，COVID-19の影響により，ZoomやMeetなどを使ったオンライン授業が急速に普及した．本研究では，オンライン授業に映った受講者の映像に対して，深層学習技術を適用し，受講者の疲労度を検出するシステムを開発する．本システムの概要は次の通りである．まず，オンライン授業の映像からYolov8-faceを用い，複数の受講者の顔画像を検出する．次にPFLD(a Practical Facial Landmark Detector)を用い顔の特徴点を検出する．そして，顔の特徴点の動きから疲労度を算出する．本システムでは，顔検出や特徴点検出の際に，オンライン授業特有の性質を用い，その検出精度の向上を図る．本研究では，実際のオンライン授業の映像に対し，本システムを適用し，その有効性を検証する．