多様な魅力を持つロボットを創出するための要素として行動が挙げられる．この行動においては，人間の関心を引く多様で継続的な動作ができていない．そこで，本論文では，ロボットの多様で継続的な動作を生成し続けるシステムの提案とその検証を行う．提案するシステムでは，自然言語処理モデルのALBERTを利用することで，動作シーケンス間をマスク付き言語モデルのタスクで生成し，多様で継続的な動作を可能とする．モデルの学習データには，自然な環境下で多様な行動をとる猫の動画を，関節とその関節角度からなる言語形式のデータに変換している．このシステムを用いて，ALBERTの出力による多様な動作の生成が可能か検証を行った．