本研究は、学習意欲の向上に寄与する「ひらめき」を、脳波から検出するAIモデルの構築を目的とする。大学生が謎解き課題を遂行中の生体信号を簡易計測デバイスにより取得し、得られたデータを基にLightGBMによる予測モデルを構築した。その結果、ひらめき度の予測は相関係数0.658、正誤予測は再現率0.944を達成し、主観的なひらめきや正解に至る脳活動を高精度に検証できることを実証した。これらの結果より、簡易デバイスと機械学習を組み合わせることで「ひらめき」等の認知的状態を客観的に推定できる可能性が示され、個々の学習者の状態に最適な学習支援システムの実現の可能性が示された。