近年，COVID-19の影響を受け，リモートワークを実施する場合が増加している．リモートワークでは，対面時と比較して人の疲労状態を把握することが困難である．そこで，リモートフォトプレチスモグラフィ（rPPG）によって，心拍数などを推定する研究が行われている．しかしながら，rPPGにより取得したデータには，多くのノイズが混在し，正確な心拍数の取得が困難となる場合がある．本研究では，rPPG信号から人の疲労状態を推定するシステムの開発を目的とする．本稿では，顔の可視動画から推定されるrPPG信号の変換処理を施し，ノイズの影響を軽減する手法について検討を行った．