スマートフォン音声を用いた睡眠ステージ判定は、呼吸音等の情報から簡便に睡眠状態を推定できるが、家庭環境ではノイズ等の影響で判定に必要な特徴が欠落し、判定精度が低下する課題がある。そこで本研究では、全睡眠区間の判定を実行せず、判定可能な特徴を含む区間のみを識別し、識別した区間に対して高精度に分類する手法を提案する。具体的には、睡眠ステージの判定の判定に加え、その判定の「信頼度」を推定する枠組みを構築し、これを考慮した損失関数を導入する。これにより、判定可能な区間の特定と、特徴が含まれない区間の適切な棄却を行い、睡眠ステージ判定モデルの信頼性向上を目指す。