日常生活において、料理や掃除など変化する対象を扱う場面は多く存在する。ロボットが変化する対象を扱うためにはリアルタイムで対象の内的及び外的特徴を獲得し、その特徴に合わせて動作を生成する必要がある。本研究は深層学習モデルに注意機構を組み込むことにより、各timestepで力覚、視覚、触覚のうち注目すべきセンサ情報を判断し、効率的に学習することで変化する対象を扱うことを可能にした。その結果、従来の研究と比較して、ロボットの動作生成性能を向上させることや、変化する対象の特徴をより掴ませることに成功した。