近年，単眼画像から高精度な深度情報を推定する手法が注目を集めている．しかし，手描きイラストにおいては特有の画風や線画の表現の影響で精度が低下する問題がある．そこで本研究では，手描きイラストへの精密な深度推定の一手法を提案する．本手法では，Transformerを用いたU字型ネットワークを構築し，色・輪郭・陰影の情報を入力として，L1損失とSSIM損失を用いて学習を行う．また，教師データとして，既存モデルに独自の前処理を適用することで精度が向上した深度画像を用いる．加えて，交差検証を用いて学習の質と信頼性を担保した．これにより，画風に依存せず，構造を維持した精密な深度画像の生成を実現する．