卓球競技において，対戦相手の事前分析が行われる．プロ・実業団の現場では，放送用の試合映像を視聴し，選手の打法や打球コースを手作業により記録する．本研究では，この作業負担を軽減するため，選手が水平方向に配置される放送用卓球映像を対象とした打法分類自動化手法を提案する．提案手法は，(1)映像からのラリー区間抽出，(2)ボール軌道に基づく打球発生時刻の検出，(3)打法の4クラス分類，の3段階で構成される．具体的には，物体検出モデルとセグメンテーションモデルにより選手・卓球台・ボールを抽出し，得られた特徴量を用いた深層学習モデルによって打法分類を実現する．実験により，提案手法の有効性を検証した．