ヒトの脳は正常加齢に伴って萎縮するため，脳形態から年齢を推定することができる．近年では，CNN を用いて脳 MRI 画像から年齢推定を行う手法が提案されている．Squeeze-and-Excitation Transformer (SQET) を用いた手法は，空間的に離れた局所領域の特徴を抽出することができるが，性別のような大域的な脳形態の差を考慮できていない．そこで，本稿では，性別と脳 MRI 画像を入力として SQET で年齢推定を行うことで，性別の違いによる脳形態変化の差を考慮した手法を提案する．また，年齢推定の高精度化のために，データ拡張および順位損失の導入を行う．大規模な脳 MRI データセットを用いた評価実験を通して，提案手法が SQET よりも高精度に脳年齢を推定できることを示す．