[DOI]機械学習と組み合わせた人間行動認識(HAR)システムは、事前に決まっているセンサ位置のインタフェースに基づいてユーザにサービスを提供する。設置位置が変化すると認識性能が変化し、新たな学習データセットが必要となる。そのため、HARシステム設計におけるセンサ位置の役割を理解し、その効果を最適化する必要がある。本論文では、HARシステム開発に向けてバーチャルセンサデータを用いてセンサ配置の決定と学習モデル生成を支援する。このシステムは、与えられたセンサ数において、すべての可能な位置から最適なセンサ位置を生成することができる。バーチャルセンサデータを利用することで、学習データセットを低コストで利用することができる。本システムは、フィードバックを用いてセンサ位置選択の意思決定を高精度に支援するとともに、従来の学習モデルよりも低コストで分類器を出力することができる。info-lcl-group@keio.jp。