本研究では, CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を用いたクラスタリングにより,漫画のキャラクターの顔の描画表現について,年代ごとの特徴とその推移を定量的に示すことを目的とする. また,各年代のキャラクターの顔画像に対して特徴マップを作成し,CNNが着目する特徴の解釈を試みた.本研究では相澤ら(2018)によって構築された1970年代から2010年代までの漫画109冊からなるデータセットManga109を利用する.1970年代から2000年代までの漫画を対象に,クラスタリング及び特徴マップの生成を行った結果,年代に応じた特徴量の推移があることが確認された.また,CNNが特に目や鼻の描画方法によって年代ごとの特徴を判別していることが示唆された.