屋内における人の行動を推定する技術は、様々なサービスに必要な技術である。しかし，先行研究では、プライバシーの侵害の恐れ、利用者への負荷、導入・維持コストが高い、主要な生活行動を十分に推定できていないという問題点があった。この研究では、カメラを使わない、タグ等の携帯を前提としない、低コスト、少数のデバイスで環境を網羅するという4つの要件を満たす行動推定システムの実現を目的とする。提案システムでは、センサとして温度、色・照度、赤外線、磁気、人感、加速度センサとマイクを用い、得られたデータに対してSVMとCNNの2つの機械学習手法を用いて行動推定を行う。