初老期の外出頻度が数年後の生活動作(日常生活活動度：ADL)に影響を与えることが知られているなど，外出行動は様々な研究領域で注目を集めつつあり，我々は外出行動を自動的に把握する手法を構築し，これらの研究分野のさらなる発展に貢献したいと考えています．外出行動は平日／休日や天候など，様々な外的要因に影響を受けますが，個人レベルではその人固有の外出リズムが存在すると仮定することでこの問題を解決することを試みています．本研究では具体的に，日々の外出を時刻ごとに異なるベルヌーイ分布で表現し，ディリクレ混合過程によりあらかじめカテゴリの数を指定しないモデリング手法の構築を行いました．本手法は日々の外出時刻，帰宅時刻の履歴のみを入力データとすることが特徴で，実際のデータを用いた実験により既存のモデルと比べてより尤もらしいモデルの取得ができていることを確認しています．