製造工程において動画による行動分析を行う際には，複数人いる作業者の誰であるかを把握する個人識別技術が必要となる．しかしながら，作業者が工場着，帽子やマスクを着用する場合が多く，顔認証や衣服から個人識別することは困難となる．そのため，単一カメラの設置場所で複数人が作業を行う場合，身体的特徴や動作特徴から個人識別を行う技術が必要となる．
本研究は，製造工程の動画から骨格データを取得し，グラフニューラルネットワークを用いて個人識別を行う手法を提案する．提案手法は，固定位置のみでなく，カメラからの距離が異なる複数位置の作業において個人識別を行い，動作推定と組み合わせることで行動分析が可能となる．