本項では，多点表面筋電図の高解像度化により手指動作解析の精度を向上する手法を提案する．多点表面筋電図は手指動作解析の精度向上に有用であるが，電極のランニングコストや装着の困難さが問題である．本研究ではより少ない電極数で多くの電極を用いた際の多点表面筋電図を推定する手法の開発を試みる．本手法ではまず，16か所の多点表面筋電図と4か所の多点表面筋電図の関係を学習することで超解像ネットワークを生成し，これに基づいて多点表面筋電図と手指動作分類のネットワークを学習する．実験では16か所の筋電信号が取得できるような電極を上腕に配置し信号を記録しデータ収集し，これを用いて筋電図の高解像度化の効果を確認した．