人間が生活する中で道具使用場面は数多く，ロボットの道具使用も同様に多様なタスク遂行のために必要であると考えられるが，環境や道具の数値モデルを一々作成するのは困難である．本研究では，ロボットが状況に合わせて道具を選択し使用するための動作生成学習モデルを提案する．料理を題材とし，まず道具や食材の設置背景や位置を変えてロボットを操縦し，おたまやフライ返しを使う動作をさせる．その間の体性感覚情報を深層学習で学習させ，体性感覚を元に環境と食材の種類を知覚して適した道具を選択し，動作生成するモデルを構築した．未学習位置に食材を配置した際もロボットが動作生成でき，環境に応じて行動を適応できることを示した．