3次元点群データの位置合わせは，構造物の維持管理や都市計画，災害時の状況把握などの分野において重要な技術である．位置合わせは，ICP（Iterative Closest Point）を利用した研究や事例が多いが，共通部分以外の点群がノイズになる課題がある．近年では，ニューラルネットワークを用いた位置合わせ手法も提案されている．しかし，位置合わせ対象の点群がほぼ同一でないと位置合わせ精度が低くなると報告されている．そこで，本研究では，ニューラルネットワークを用いて高精度な平面を検出し，その平面のみを用いて位置合わせする手法を提案する．実験では，選定された平面のみを用いて位置合わせすることで，ノイズの影響を少なくできることを確認した．