日本での交通死亡事故の原因として漫然運転の死亡事故が最多とされており，要因となるドライバの覚醒水準を認識するシステムが重要になっている．これまでに，試作した簡易なドライビングシミュレータによる高速道路の直線走行を模した走行実験によって得られたPERCLOSと車両の操作情報から，同時に収集したカロリンスカ眠気尺度と北島らの顔表情に基づく眠気尺度による眠気評定値の推論モデル（LightGBM，線形回帰，ニューラルネットワーク）による推論精度の比較を行うなどの研究が行われている．本演習では，時系列解析として推論モデルにLSTMとARIMAを加えて，LightGBMとニューラルネットワークに対し，ハイパーパラメータ最適化ソフトフェアフレームワークOptunaを用いて推論精度の比較を行う．