現代社会における長時間の座位行動は，健康リスクを高める要因として注目されている．特に高齢者は活動量が低下しやすく，健康維持のために適切な運動を習慣化する必要があるが，外出や激しい運動へのハードルが高い場合が多い．本研究では，こうした課題に対応するため，高齢者が室内で気軽に取り組める運動を提案するシステムの構築を目指した．基礎研究として，マルチゾーン対応のToF測距センサを使用し，8種類の動作（体を左右にひねるや腕を回すなど）を3D-CNNを用いて識別し，90%以上の精度を得られた．また，作成した学習モデルを基に，座位を検知した際に運動を提案するシステムを構築し，評価した．