近年、様々なスポーツで試合中の選手の行動を分析し、戦略立案や練習等に活用されるようになっている。スコアラーやコーチ等の観察により分析用のデータを収集している場合も多いが手間がかかるため自動化も進められている。しかしながらバスケットボールにおいては、選手の行動は同一であってもボールの位置関係によっては行動の意味が異なるため選手の行動データのみからでは正確な行動認識が困難である点が課題であった。そこで本研究では特徴量としてボールと人物の関節点との角度や距離データも加えることで認識精度の向上を図った。またモデル構成についても検討を行い最適な行動認識モデルの提案を行う。