本研究では，地震による木造建物の被害状況を効率的かつ迅速に把握する手法として，建物に取り付けた加速度センサから得られる応答加速度の時刻歴波形を機械学習することによって，損傷状況を判別する被害判別モデルの構築を試みた．まず，実地震における地表面の加速度データを用いて木造建物モデルの地震応答解析を多数実行し，それから得られる応答加速度の時刻歴波形と応答塑性率を機械学習の学習用データとした．その後，機械学習のアルゴリズムのうちLong Short-term Memory（LSTM）ネットワークと，一次元畳み込みニューラルネットワーク（1D CNN）を適用し，建物の損傷状態を推定する被害判別モデルを構築した．