近年，顔の特徴を用いて魅力度を予測する研究が盛んに行われており，特に，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた研究では高い精度での予測が達成されることが報告されている．また，構築したCNNモデルの隠れ層を可視化することで，予測に重要な特徴の確認が可能となる．本研究では，CNNを用いた隠れ層の可視化による顔魅力要因の調査を行った．その結果，本モデルから抽出された特徴は，心理学研究における知見とのいくつかの共通点が確認された．