近年，ユビキタス情報環境の中でユーザの位置情報を取得する技術が進展している．本論文は，ユーザの位置履歴からユーザに関する属性を推定する汎用的な方法を提案し，実証実験によって得られたデータに基づいて検証する．センサが各ユーザを何回検出したかという情報は，ユーザ?センサ行列として表すことができる．これは，情報検索における文書?語行列と同様の形式になり，ユーザ属性を推定する問題は文書分類の問題に置き換えることができる．本論文では，センサの検出回数から属性を構築する複数の方法を比較しながら，SVM を用いてユーザ属性を推定する．また，センサの重要度を定義する方法を提案し検証する．Recent development for location detection techniques enables us to obtain location histories for users in a ubiquitous environment. This paper describes a new method to infer user attributes from a user's location history. Using the number of counts each