本研究は、引き戸の開閉動作に個人固有の癖が現れるという仮説に基づき、新たな個人識別手法を提案する。本手法は日常動作を利用する行動バイオメトリクスであり、ユーザが認証を意識せず、身体的・精神的負荷が低い点が特徴である。実験では、引き戸に設置した加速度および距離センサから時系列データを取得し、1次元畳み込みニューラルネットワークを用いて特徴抽出と学習を行った。検証の結果、被験者3名の識別において高い精度を達成した。これにより、利便性とプライバシーを両立する認証技術としての有効性が示唆された。