フィジカルとデジタルの融合が期待される昨今、人体動作の検出と認識を達成することで様々なインタラクションを実現できる。絶縁体の帯電現象を利用したセンシングシステムは信号発信源が電源レスであり、複雑な回路を用いないシンプルなシステムとなる。我々はこれまで、摩擦帯電させた絶縁体を利用した非接触型の腕動作検出システムを提案し、実験環境が動作認識率に与える影響を示した。本研究では、腕動作の特徴量をpython上のライブラリであるtsfreshで自動抽出し、ラベル分類に有利な特徴量を抽出した。人間が目視できない特徴量を用いてSVMモデルを構築し、計算コストを下げながら認識率を向上する手法を提案する。