近年，食事推薦システムが広く普及しており，ユーザの食事嗜好を把握する嗜好推定システムの重要性が増している．しかし，従来の嗜好推定手法は，天気，時間帯といった食事時点のコンテクストに基づいており，時系列的情報を考慮できていなかった．そこで本研究では，食事履歴を利用し，時系列的コンテクストに対応する嗜好推定手法を提案する．食事履歴から前回の食事内容や経過時間，空腹度などの特徴量を抽出し，新たなコンテクストとして活用する．提案手法では，食事履歴や活動データを収集し，機械学習を用いて食べたいジャンルを嗜好として推定する．本稿では，評価実験を通じて提案手法の推定精度を評価し，有効な特徴量を検討した．