カメラ映像を活用し,万引き前の不審な行動を自動的に検知するシステムを提案する.具体的には,防犯カメラで撮られた実際の万引き映像データを対象とし,深層学習を用いて,映像に映っている人物の行動を通常,不審,万引きに分類する.これにより,人的リソースの効率的な利用が可能となり,小売業界におけるセキュリティの向上と経済的損失の軽減が期待される.実験の結果,提案モデルは映像内の動的な情報を学習できることが確認されたが,学習データが限られているため,その精度はまだ満足できるものではない.今後 ,データセットの量を増やし,フレームごとに人物領域を検出し,特徴量の抽出を向上させるための方法を模索する.