diff --git a/android/app/build.gradle.kts b/android/app/build.gradle.kts
index 1c87cea..285b4e2 100644
--- a/android/app/build.gradle.kts
+++ b/android/app/build.gradle.kts
@@ -42,3 +42,9 @@
 flutter {
     source = "../.."
 }
+
+dependencies {
+    // ImageStatistics の数理ロジック検証用（実機不要の JVM 単体テスト）．
+    // 実行: android ディレクトリで `./gradlew test`
+    testImplementation("junit:junit:4.13.2")
+}
diff --git a/android/app/src/main/kotlin/com/example/mini_tias/ImageStatistics.kt b/android/app/src/main/kotlin/com/example/mini_tias/ImageStatistics.kt
index cf3afe2..b3ab4bc 100644
--- a/android/app/src/main/kotlin/com/example/mini_tias/ImageStatistics.kt
+++ b/android/app/src/main/kotlin/com/example/mini_tias/ImageStatistics.kt
@@ -2,6 +2,7 @@
 
 import android.media.Image
 import java.nio.ByteOrder
+import java.nio.ShortBuffer
 
 /**
  * RAW_SENSOR 画像から画素統計を計算するユーティリティ．
@@ -28,11 +29,26 @@
         val buffer = plane.buffer
         buffer.rewind()
         buffer.order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN)
-        val shortBuf = buffer.asShortBuffer()
-        val rowStrideShorts = plane.rowStride / 2
-        val srcW = image.width
-        val srcH = image.height
+        return computeFromShortBuffer(
+            buffer.asShortBuffer(),
+            plane.rowStride / 2,
+            image.width,
+            image.height,
+        )
+    }
 
+    /**
+     * [shortBuf]（10-bit RAW を short で保持）から画素統計を計算する．
+     *
+     * `android.media.Image` に依存しない純粋な数理計算のため，JVM 単体テスト（JUnit）で
+     * 検証できる．[compute] はバッファ読み出しのみを担い，本関数に委譲する．
+     */
+    internal fun computeFromShortBuffer(
+        shortBuf: ShortBuffer,
+        rowStrideShorts: Int,
+        srcW: Int,
+        srcH: Int,
+    ): Map<String, Any?> {
         // 集計用変数
         var sumR = 0.0; var sumG = 0.0; var sumB = 0.0
         var countR = 0; var countG = 0; var countB = 0
diff --git a/android/app/src/test/kotlin/com/example/mini_tias/ImageStatisticsTest.kt b/android/app/src/test/kotlin/com/example/mini_tias/ImageStatisticsTest.kt
new file mode 100644
index 0000000..67967f8
--- /dev/null
+++ b/android/app/src/test/kotlin/com/example/mini_tias/ImageStatisticsTest.kt
@@ -0,0 +1,89 @@
+package com.example.mini_tias
+
+import java.nio.ShortBuffer
+import org.junit.Assert.assertEquals
+import org.junit.Test
+
+/**
+ * [ImageStatistics] の数理ロジック（mean/max/p99/飽和率・低露光率）の単体テスト．
+ *
+ * 合成した 10-bit BGGR Bayer データを `computeFromShortBuffer` に与えて期待値を検証する．
+ * 実機・Android Framework に依存しない純粋な JVM テスト（実行: `./gradlew test`）．
+ *
+ * BGGR 配列の 2×2 ブロック走査:
+ *   (row, col)      偶数行: B G B G ...
+ *                   奇数行: G R G R ...
+ *   1 ブロック = B=(0,0), G=(0,1), G=(1,0), R=(1,1)．G はブロック内 2 サンプルの平均．
+ */
+class ImageStatisticsTest {
+
+    private fun compute(values: ShortArray, width: Int, height: Int): Map<String, Any?> =
+        ImageStatistics.computeFromShortBuffer(
+            ShortBuffer.wrap(values),
+            width, // rowStrideShorts（パディングなし）
+            width,
+            height,
+        )
+
+    @Test
+    fun `一様な値の場合 mean と max が一致し飽和・低露光は 0 になる`() {
+        // 4×4 すべて 500
+        val values = ShortArray(16) { 500 }
+        val result = compute(values, 4, 4)
+
+        val mean = result["mean_per_channel"] as Map<*, *>
+        assertEquals(500.0, mean["R"] as Double, 1e-9)
+        assertEquals(500.0, mean["G"] as Double, 1e-9)
+        assertEquals(500.0, mean["B"] as Double, 1e-9)
+
+        val max = result["max_per_channel"] as Map<*, *>
+        assertEquals(500, max["R"] as Int)
+        assertEquals(500, max["G"] as Int)
+        assertEquals(500, max["B"] as Int)
+
+        assertEquals(0.0, result["saturated_pixel_ratio"] as Double, 1e-9)
+        assertEquals(0.0, result["underexposed_pixel_ratio"] as Double, 1e-9)
+
+        // p99: 500 は bin 125（500*256/1024）→ (125+1)*1024/256 - 1 = 503
+        val p99 = result["p99_per_channel"] as Map<*, *>
+        assertEquals(503, p99["R"] as Int)
+        assertEquals(503, p99["G"] as Int)
+        assertEquals(503, p99["B"] as Int)
+    }
+
+    @Test
+    fun `飽和画素と低露光画素がチャネル別 mean・max・比率に正しく反映される`() {
+        // 4×4．左上ブロックの B=1000（飽和）, G の片側=50（低露光）．他はすべて 500．
+        // row0: 1000  50 500 500
+        // row1:  500 500 500 500
+        // row2:  500 500 500 500
+        // row3:  500 500 500 500
+        val values = shortArrayOf(
+            1000, 50, 500, 500,
+            500, 500, 500, 500,
+            500, 500, 500, 500,
+            500, 500, 500, 500,
+        )
+        val result = compute(values, 4, 4)
+
+        val mean = result["mean_per_channel"] as Map<*, *>
+        // B: (1000+500+500+500)/4 = 625
+        assertEquals(625.0, mean["B"] as Double, 1e-9)
+        // G: ((50+500)/2 + 500 + 500 + 500)/4 = (275+1500)/4 = 443.75
+        assertEquals(443.75, mean["G"] as Double, 1e-9)
+        // R: すべて 500
+        assertEquals(500.0, mean["R"] as Double, 1e-9)
+
+        val max = result["max_per_channel"] as Map<*, *>
+        assertEquals(1000, max["B"] as Int)
+        assertEquals(500, max["R"] as Int)
+
+        // 飽和は B=1000 の 1 画素，低露光は G=50 の 1 画素．総 Bayer 画素 = 16．
+        assertEquals(1.0 / 16.0, result["saturated_pixel_ratio"] as Double, 1e-9)
+        assertEquals(1.0 / 16.0, result["underexposed_pixel_ratio"] as Double, 1e-9)
+
+        val thresholds = result["thresholds"] as Map<*, *>
+        assertEquals(1000, thresholds["saturated"] as Int)
+        assertEquals(100, thresholds["underexposed"] as Int)
+    }
+}
diff --git "a/docs/01_GUIDE/GUIDE_07_\343\203\206\343\202\271\343\203\210\346\226\271\351\207\235.md" "b/docs/01_GUIDE/GUIDE_07_\343\203\206\343\202\271\343\203\210\346\226\271\351\207\235.md"
index ba62567..a1d40e1 100644
--- "a/docs/01_GUIDE/GUIDE_07_\343\203\206\343\202\271\343\203\210\346\226\271\351\207\235.md"
+++ "b/docs/01_GUIDE/GUIDE_07_\343\203\206\343\202\271\343\203\210\346\226\271\351\207\235.md"
@@ -7,6 +7,7 @@
 - 初期フェーズではカメラ・ストレージ等のハードウェア依存が大きいため，**実機での手動確認を主体** とする
 - ハードウェアに依存しないロジック（ファイル命名，重複回避等）には **Unit テスト** を書く
 - テストは `flutter test` で実行できる状態を維持する
+- ネイティブ（Kotlin）コードは原則として実機手動確認に委ねるが，**研究データの正確性に直結する純粋な数理ロジック**（例: 画素統計の mean/max/p99/飽和率）は Android Framework に依存しない形に分離し，**JUnit で単体テスト**する（実機不要・`./gradlew test` で実行）
 
 ## テストの種類と対象 (Test Types)