近年，多数のアイドルグループが人気を博しており，知名度や社会での影響力が大きくなっている．それに伴い，これらのアイドルの画像をポーズごとに分類し，鑑賞したいというニーズがアイドルファン内で高まっている．本研究は，アイドルのポーズを分析し，ユーザーに代わって分類してくれるエージェントを提案する．提案手法は大きくポーズ推定とポーズ分類の2つの処理に分かれている．ポーズ推定によって取得できる画像内人物の体のパーツ位置情報を特徴ベクトルとし，ポーズ分類によって8つのクラスへと画像を分類する．ポーズ分類の際，分類精度をより高めるため，Human Pose Guide Ontology(HPGO)を提案する．HPGOは人体構造に関する制約条件を内包し，ポーズ推定で得られた体のパーツ位置情報に補正を加えることで，分類精度を高める働きをする．評価実験により，提案手法の有用性を示し，実験結果について考察を行う．