BLEビーコンに内蔵された加速度・角速度・角度センサの各xyz軸の計9軸を利用し、IoT機器を手のジェスチャーで操作をする「Smart Gesture Operation」を提案する。ジェスチャーの識別には、機械学習手法の一つである動的伸縮法を用いることで時系列データでの分類を可能とした。「上下左右に腕を振る」と「手首を連続して2回ひねる」の5つのジェスチャーを教師データ100個ずつ、テストデータ50個ずつを用意し、リアルタイムで動作させるための分類精度の検証や適性データ数などを調査した。比較実験として、リモコン、音声、提案手法について時間や操作感から計測評価し、今後の拡張性について考察した。