放牧牛の効率的管理のために必要な技術の一つとして位置推定が挙げられる．GPSは消費電力が大きく，代替として低消費電力なIMUを用いた手法が求められている．IMUを用いた手法として深層学習ベースのデッドレコニングが注目されているが，学習に必要な牛の移動軌跡の正解データ収集はコストが高い．そこで本研究では，人間の歩行データを事前学習に用いた転移学習により，少量の牛データで高精度な位置推定を行う手法を提案する．二足・四足歩行間で異なる歩幅や歩行周波数の差異に着目した領域適応によりモデル性能の向上を図る．実環境で取得した牛の歩行データを用いた検証実験を通じて，提案手法の有効性を示す．