テコンドーとは，オリンピックの正式種目に登録されている足技が多彩な格闘技である．試合を採点する方法としては，3人か5人の審判員の目視による採点が主であり，コート数が増えるごとに審判員の数も比例して増えるため，多くの人件費を要する．そのため，人手によらない自動採点技術の開発が期待されている．既存製品として，センサを取り付けた防具を用いてセンサ同士の接触から得点を判定する電子防具がある．しかし，通常の防具よりも重く動きづらい．そのため，選手のパフォーマンスが低下する恐れがある．そこで，本研究では，カメラと深層学習を組み合わせることで，人や電子防具に頼らず，試合を自動採点する手法を提案する．