業務において使われているロボットの多くは産業用であるため高価であるが、近年安価なロボットによる業務効率化への導入事例が増加している。また、動態分析など機械学習を用いた物体検出を業務改善に活用する事例も見られる。本研究ではロボットアームによるボタンの押下によるスマートフォンの挙動チェックを物体検出により行うことで、本番環境で実行されているアプリの監視業務を自動化するシステムの構築を行った。本稿では構築したシステムを長時間稼働させるために要求される画像データ個数、データ拡張手法および学習モデルの組み合わせの比較評価を行い、効率的かつ検出精度の高い学習モデルの構築を目指している。