本研究では、スマートフォンのタッチデータを用いて、VRにより誘発された感情状態を推定する手法を提案する。ラベルの曖昧性やデータの不均衡といった課題に対処するため、VRによる感情誘導と直後の自己報告を組み合わせ、「快-覚醒」「快-沈静」「不快-覚醒」「不快-沈静」の4カテゴリーに分類するラベリング手法を採用した。全被験者25名のデータを用いて学習させた機械学習モデルの精度は50.2%であったのに対し、被験者ごとのモデルでは平均73.1%に達し、個別化モデリングの有効性が示された。本研究は、高品質かつ均衡の取れた感情データの収集を重視し、モデル性能の向上、再現性、および汎用性の確保に貢献するものである。