非接触型インタフェースは，近年の新型コロナウイルス蔓延の影響もあり，多くの関心を集めている．中でもハンドジェスチャは手話に代表されるように複雑な意思疎通が可能であり多くの場面で活用されている．ハンドジェスチャに関する機械学習モデルの開発は頻繁に行われているが，これらは認識速度や機器など様々な問題がある。本研究では，深層学習をベースとした画像認識技術を活用し，低コストなリアルタイム家電操作システムの開発を目的とする．本稿では，既存モデルを利用したシステムについて調査し，最もパフォーマンスの良いモデルを採用しシステムに導入した．