本研究では、家庭環境における投入口を持つ物体を検出する新しいアプローチを提案します。Segment Anything Model (SAM) を用いて物体領域を抽出し、その領域に対してマルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) であるMiniCPM-Vを使用することで、投入口の有無を分類します。提案手法をYCB Objectデータセットの「Kitchen items」および「Food items」カテゴリを用いて評価した実験結果について述べます。これにより、生活支援ロボットの高精度なタスク実行に寄与する技術基盤を提供します。