脳活動から認知負荷を推定する研究は数多く行われており，特に非侵襲で装着が容易な近赤外分光法(fNIRS)を対象にした手法は活発化している．しかし，fNIRS信号に対して教師なしに認知負荷を分類する研究は十分に進んでいない．教師なし学習はラベル付けの手間を要さず，ラベル付けが難しい場面での応用が期待される．本研究では，トピックモデルLDA(Latent Dirichlet Allocation)をfNIRS時系列信号に対して応用し，教師なしで脳活動を分類する手法を提案する．さらに提案手法を大規模データセットに適用した結果，2種類の認知負荷状態の分類において，本手法の有効性を確認した．