高齢化の進展に伴い、在宅環境での非接触型見守り技術の需要が高まっている。特に起床時は転倒や落下などの事故リスクが高く、事前に起床状態を予測する技術が求められる。本研究では、プライバシーに配慮した低解像度赤外線画像と加速度データを用いた起床予測システムを対象とし、赤外線画像からのROI（Region of Interest、関心領域）抽出が予測精度および処理効率に与える影響を検討した。具体的には、上部・中部・下部ROIの3つの抽出領域を設定し、毛布の有無や厚さの違いを含めたさまざまな実験条件を考慮して、抽出領域選択と予測性能等との関係を評価した。