本研究は、ランニング動作から短距離型か長距離型かを判別する手法の構築が目的である。入力データとして，26箇所の2次元キーポイントを240フレーム分用いた時系列姿勢データを扱い、Transformer により動作の特徴を学習する。学習には高校生男女および大学生男子のデータを用い、未学習データを評価に用いることでモデルの汎用性を検証した。短距離と長距離では動作特性に違いが見られるものの、それらを姿勢推定による時系列特徴として定量化し、分類に応用する手法は十分に検討されていない。本研究はこれらの差異を数値的に捉えることで、競技特性に応じたフォーム分析や将来的な動作改善支援システムへの応用を目指す。