YouTube上での動画探索において，同じユーザであっても，状態によって心に抱いている目標は異なる．しかし，現状はユーザのその時々の状態に関係なく，動画の関連度や過去の視聴履歴から動画が推薦されていると推測される．本研究では動作特性による目的の分類を提案する．動作から読み取れる動的なユーザの目的をタスクタイプとして分類することで，その目的に沿った高次の推薦をすることが狙いである．動作特性とは，細かなユーザの動作から現れるそのユーザの瞬間的な特徴である．推薦の例としては，スクロール深度が一定以上であれば，探査タスクと分類して，普段見ない動画カテゴリを検索パラメータに適用することなどが挙げられる．