学習・記憶などの機能を評価する薬理評価の一種であるNovel Object Recognition Taskでは，ラットなどの動物が物体を鼻先でなぞるような行動 (探索行動) を示した時間を測定する．通常この時間測定は熟練者による目視で行われるが，作業負担が非常に大きく，探索行動の自動判定システムが求められている．本研究では，畳み込みニューラルネットワークのバギングに基づき，物体周辺画像を入力として探索行動を判定する手法を提案する．提案手法は姿勢推定とトラッキングに基づく手法と比べて良い性能を示し，またバギングの効果により予測誤差を低減していることが示された．