本研究では，CNNを用いて顔の魅力度を予測するモデルを構築し，CNNにおける予測判断の根拠を可視化するのに優れたGradient-weighted class activation mapping（Grad-CAM）の手法による顔魅力要因の調査を行った．その結果，抽出された特徴から，性差による違いと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．