ロボットによる見まね学習は，人の動作からロボットが新たな動作を学習することを目的としている．人の動作は複数の基本動作の組み合わせから構成されるが，多くの従来手法では，動作毎に教示データを区切って与える必要があった．教示された連続動作をロボットが自動的に分節化し学習できれば，教示コストが軽減される．谷口らは二重分節解析器を提案し，連続動作を分節化し学習することに成功している．しかし，この研究では動作の基準となる参照点や座標系が固定されているため，それらに依存した動作を学習することができない．そこで本研究では参照点と動作固有の座標系を推定しながら，連続動作を分節化し学習する手法を提案する．