ワーキングメモリにかかる認知負荷は過負荷時には注意力の散漫によりヒューマンエラーが発生しやすく，過度な認知負荷が大きな損害につながる可能性がある．認知負荷の推定において，日々の作業者の認知資源量の推定によりエラーを防ぐことやリアルタイムかつ客観的な推定が重要視されており，実世界への応用を目標としている．本研究では，これらの知見をもとに，ウェアラブルで実世界での応用が可能な行動情報に着目し，床掃除中の加速度・角速度データによる認知負荷推定手法を探る．