指静脈認証では，性別や年齢によって認証精度が変化することが知られている．指静脈認証の性能を向上させるためには，性別や年齢などの属性を考慮する必要がある．現在までに，指静脈画像から性別を高精度に推定することができると実証している．本稿では，畳み込みニューラルネットワークを用いて指静脈画像から年齢を推定する手法を提案する．具体的には，性別推定の結果に基づいて性別に応じた年齢の回帰推定を行う．大規模なデータセットを用いた性能評価実験を通して，提案手法の有効性を実証する．