近年の漫画市場拡大に伴い作品の質向上が求められる中，読者のページ毎での感情推定は制作支援に有用である．従来，感情推定手法として脳波や心拍変動などの生理指標に基づく機械学習モデルが提案されているが，漫画読者のページ毎の推定は十分に検討されていない．また，読書中の詳細な感情変化を捉えるには，離散的な感情クラス分類ではなく，連続値の推定が重要である．さらに，感情の生起要因であるページ画像の特徴を考慮することで，漫画内容に即した推定が期待できる．そこで本研究では，読書中の生理指標とページ画像特徴量を統合したマルチモーダル回帰モデルを構築し，ページ毎でRussellの円環モデル上のArousalとValenceを予測する手法を提案する．