近年，深層ニューラルネットワーク(Deep Neural Network: DNN)を用いてライトフィールド（Light Field: LF）画像やLF映像から深度推定を行う技術が注目されている. LF画像/映像を入力とするDNNは，さまざまな視点から撮影された画像を考慮した深度推定をすることができる. 一方, 空間，角度，時間の3軸に着目し, 深度推定に有用な特徴を利用するネットワーク構造の設計は, 多大な試行錯誤を要する. このため，本研究ではDNNの構造を自動的に決定するニューラル構造探索を用いて, LF映像からの深度推定に適したモデルの構造設計を試み, その有効性を検証する.