Provided are a machine learning device and a machine learning program that are capable of improving the accuracy of individual identification, emotion recognition, and physical condition estimation. A face feature amount calculation unit (31) calculates a face feature amount from a face image, and a face individual identification unit (42) compares the calculated face feature amount with a face feature amount for individual identification in a label DB (56). When a difference between the face feature amount calculated by the face feature amount calculation unit (31) and the face feature amount for individual identification in the label DB (56) is larger than a prescribed value, the face feature amount in the label DB (56) is updated by the face feature amount calculated by the face feature amount calculation unit (31). When the face feature amount calculation unit (31) calculates a face feature amount that remains similar for a prescribed time and the label DB (56) contains no record of emotion of an identified individual including a feature amount similar to said face feature amount, the record of said individual including emotion resulting from a query and said face feature amount is added to the label DB (56).L'invention concerne un dispositif d'apprentissage automatique et un programme d'apprentissage automatique qui sont capables d'améliorer la précision d'identification individuelle, de reconnaissance d'émotion et d'estimation de condition physique. Une unité de calcul de quantité de caractéristiques de visage (31) calcule une quantité de caractéristiques de visage à partir d'une image de visage, et une unité d'identification individuelle de visage (42) compare la quantité de caractéristiques de visage calculée à une quantité de caractéristiques de visage pour une identification individuelle dans une base de données d'étiquettes (56). Lorsqu'une différence entre la quantité de caractéristiques de visage calculée par l'unité de calcul de quantité de caractérist
