対⼈ロボットの開発が盛んに⾏われている,しかしカメラで取得した情報からロボットの制御を⾏うとカメラの遅延や計算処理により動作が間に合わない恐れがある．
そこで動作を予測した情報からロボットの制御を⾏えば余裕を持って動作することができるのではないかと考えた．
⽬的を達成するために野球の投球動作をOpenPoseを⽤いて関節座標を取得し深層学習で学習させ未知の投球データから球種とコースを予測する⼿法を提案する．
投球データの球が投⼿の⼿から離れる瞬間から0.2秒程度遡った情報からコースと球種を予測することが実験により確認できた．
また乱数によるデータ拡張を行い学習させ判別率が上がることを確認できた．