工場において組立作業を行う作業員の動作解析の要望が高まっている．このため，作業手順の把握と作業時間の計測を自動化する手段として，深層ニューラルネットワークを用いた時系列行動セグメンテーションタスクが注目されている．本研究で対象とする自動車組立工場における作業は，一般的なデータセットと比較して，撮影映像内において注目すべき作業員よりも自動車車体が大きな領域を占めており，さらにそれが常に移動している点に難しさがある．このため本研究では，既存の複数の時系列行動セグメンテーション手法を本問題に適用し，その有効性を検証する．