製造業をはじめビジネスの現場において作業者の作業動作を分析することは作業効率改善や作業異常検知に貢献する．しかしながら，作業動作を高精度で認識するためには様々な身体動作の特徴をとらえる必要がある．そこで，本研究はマルチセンサーを標準搭載するMR（複合現実）デバイスにより作業者の作業を認識する技術を開発する．MRデバイスを用いることで複合現実空間での動作分析も可能となる．今回はその第一段階として簡単な5つの動作を定義し，その計測および機械学習を用いた分類を行った.具体的にはMRデバイスとしてMicrosoft HoloLens2を利用し，標準搭載されているハンドトラッキング機能とアイトラッキング機能から獲得した計測データを使用する．この計測データをもとにランダムフォレストによる学習器を構築することで,身体動作分類の可能性を示した．