人間の生活を支援するロボットを実現するためには，人環境に存在する多種の人工物や自然物を認識する能力が必要となる．ロボットビジョンの研究では，ロボットが多視点の画像を採取して物体認識を学習する方法が提案されているが，ロボットの行動と認識精度の関係には検討の余地が残されている．本研究ではロボットが物体の姿勢を能動的に操作し，物体を識別する方法を提案する．実験ではロボットの手首の回転角を物体の姿勢角に対応させ，ロボットが物体を回転して画像を採取し学習する．ロボットは物体の認識精度を姿勢角の関数として評価し，対象物体の認識精度が最も高い姿勢に物体を操作することで，見えが似ている物体を能動的に識別する．