本論文では，画像分類のための階層的な特徴構築手法を提案する．提案手法では入力画像に対して，(1)既存の画像処理フィルタの組合せ，(2)遺伝的プログラミングで構築したフィルタ，の2層の画像変換処理を行い，変換後の画像の各画素値を分類のための特徴量として扱う．1層目の画像処理フィルタの組合せと2層目でのフィルタは遺伝的プログラミングを用いて段階的に構築する．本論文では，カプセル内視鏡から撮影された小腸画像における異常画像と正常画像の分類問題に提案手法を適用し，従来手法との比較と性能の検証を行う．In this paper, we propose a hierarchical feature construction method for image classification. Our method has two feature construction stages: (1) feature construction by a combination of existing image processing filters, and (2) feature construction by evolved filters. The combination of image filters and evolved filters are constructed step-by-step using genetic programming. We verify the classification performance of the proposed method on the small bowel images taken from a capsule endoscope.