モバイル端末のWebブラウジングにおけるパーソナライズでは，閲覧・操作情報に加えて利用者の動作を考慮することが重要となる．先行研究では，センサデータを用いた変化点検知手法による状態区間の検出を行った後，状態区間ごとに動作推定やアクセス解析から得られたデータをクラスタリングすることで，状態定義する手法を提案した．本稿では，状態定義を動作分類ごとに行うことで，変化点検知後に得られる短期間のデータで状態推定を行う手法を提案する．これにより，利用者の状態に適したパーソナライズを実現することを目的としている．