我々は，単一慣性センサを活用した初級から中級競泳選手向けの競泳指導システム構築を目指している．このシステムの要件の1つに取得した競技中のセンサデータから泳動作（ストローク，ターン動作）を自動で推定するという課題が存在する．非アンサンブル学習によって泳動作の自動推定を試みた先行研究では，個人によって異なる動作パターンを除去しきれず，汎化能力が低いという課題があった．本論文では，各泳動作内での個人によらない共通のパターンを学習し，より精度の高い動作推定を実現させるため，アンサンブル学習の1つであるランダムフォレストを活用したターン区間の推定を行った．その結果，4泳法全てにおいて，従来の非アンサンブル学習の手法よりも高精度でターン区間を推定できることが示唆された．