本報告では, 声優やアニメソング歌手などのアーティストのライブ演奏中に観客が行うペンライトを用いた振りの動作パターンを認識する手法を提案する. これらの動作パターンを動作と音楽の解析により抽出・設計した60種類の動作特徴量と16種類の音楽特徴量を用いて3種類の決定木を構築し, 「表打ち」, 「裏打ち」, 「捧げ」, 「指差し」, 「横振り」の5種類のペンライトの代表的な動作パターンの認識を比較する実験を行った. それぞれの決定木の構造と認識結果から, 各特徴量がどの動作パターンの認識に寄与するかについて分析し, それらの特徴量の有効性について考察した.