ロボットハンドの把持位置姿勢の推定には、対象物体の形状情報が重要である。従来の物体形状学習では物体全体の形状を用いるため、全体形状が類似する物体にのみ有効であった。本研究では物体の接触部位形状と両手把持ジェスチャを対照学習により関連付ける手法を提案する。具体的には、3次元点群からPointNet++を用いて右手・左手の接触部位と非接触部位を特徴量として抽出し、対応する両手把持ジェスチャと合わせて特徴ベクトル化する。これにより、局所的な接触部位形状が類似する異なる物体に対しても適切な把持動作を想起できるモデルを実現する。