高等学校の「情報 I」では，「データの活用」と「情報デザイン」を連携させた授業の成果物として統計ポスターが作成されることがある．近年，CNNを活用した画像識別が多くの分野で行われていることから，統計ポスターのデザイン評価をCNNで自動化できると考えた．本研究では，デザインや配色の原則に基づいた8つの評価項目を設定し，MobileNetV2の転移学習を用いて各項目に対するモデルを構築した．また，評価基準が複雑な一部の項目に対し，注目すべき点ごとにモデルを作成する細分化アプローチを導入した結果について述べる．