スマートフォンの内蔵カメラで気軽に写真撮影し，ソーシャルネットワークサービスへ発表する機会が増加している．よって，写真撮影を趣味とする人の母集団は大きく，身近な創作の一つである． 撮影手順は簡易になったが，写真コンテスト入賞を狙う技術向上には撮影対象別知識，構図選定，機器設定などに関する習熟が必要であり，撮影初心者の疑問は尽きない． 本研究の目的は，写真家が写真の良し悪しを決める写真中の部位と評価基準を精査したデータを構築し，機械学習を用いて写真を趣味とする人が望む範囲に応じた撮影技術向上を促す情報提示をすることである． 本稿では，プロ写真家が複数の評価基準を付した写真データセットの構築方法を述べ，データセットを畳込みニューラルネットワークに学習させ，撮影対象別に写真の良し悪しを識別した結果について考察する． 応用として，写真家の多様な嗜好を考慮して，任意の写真の良し悪しを評価し，評価理由と共に提示可能なシステム構築を目指すため，合わせて写真を趣味とする創作者の技術向上支援に必要な観点を広く論じる．
