本研究では、XR環境における複数の身体トラッキング技術を統合し、より正確なリアルタイムモーションキャプチャを実現するフレームワークD-LSAMを提案する。VRヘッドセット内蔵カメラを用いたインサイドアウト方式は上半身や指の動きを正確にトラッキングできるが、視野外、特に下半身の捕捉が困難である。他方でマーカーレスは全身を俯瞰的に捉えられるが、遅延や精度に課題がある。これらの欠点を補完するため、深層学習を用いて複数のデータを適応的に統合する手法を構築し、短期予測において従来手法を上回ることを確認した。この手法の進展は、より没入的なXR体験の提供や、スポーツ・リハビリテーション分野の発展に寄与する。