近年、COVID-19の影響により、ZoomやMeetを活用したオンライン授業が急速に普及している。本研究では、オンライン授業における受講者の映像から、各受講者の疲労状態を判定するシステムを開発した。本システムは、まずYolov8-faceを用いてオンライン授業映像から顔検出を行う。その後、得られた顔画像を基に、疲労状態を判定するために以下の二つの手法を提案する。一つ目は、PFLDで取得した顔の特徴点を用い、目や口の状態を解析することで疲労度を判定する手法である。二つ目は、VGG16を用いた深層学習モデルで疲労度を判定する手法である。本研究では、評価実験を通じて、これら二手法を疲労度判定の精度の観点から比較・検証する。