深層学習を用いた行動認識では多量のラベルありデータが必要であるが，ラベル付けを行うにはコストがかかる．ラベル付けのコストを抑える手法としてハイブリッドドメイン適応がある．既存のハイブリッドドメイン適応手法では，ドメイン間の共通の特徴とドメイン固有の特徴を用いて行動認識を行っているが，ターゲットのラベルを持っていないため，ドメイン間の分布を一致させる際にクラス情報を考慮していない．そこで本研究ではソースドメインのデータに対して教師あり対照学習を行うことでクラス情報を考慮したドメイン適応手法を提案する．既存の行動認識におけるドメイン適応手法と比較し，提案手法の有効性が確認された．