本研究では,深層学習を活用して人の動作を予測する.深層学習の進展にもかかわらず,これを用いたロボット制御には複数の問題が発生している.主な制約は,カメラの遅延,分類器の処理速度,および小型PCでのみ搭載可能性である.これらの問題への対処として,未来の動きを0.2~0.5秒程度予測する新しい手法が必要である.具体的なアプローチとして,じゃんけんの動作予測に焦点を当て,小型PCを使用し,Mediapipeを活用して手の関節座標を取得する.そして,取得したデータを深層学習によって処理し,未来の手の形をリアルタイムで予測する実験を実施した.この実験によって得られた成果や詳細については,発表の際に詳しく説明する.