本稿では，腹腔鏡下手術における手技の自動評価で活用することを想定し，手術映像から術者の手技の種類を判別する時系列行動セグメンテーションの効果的な手法を検討する．ここでは，特に細かい操作レベルの動作の分類を対象とする．行動分類モデルにMS-TCNと，その改良版であるMS-TCN++を採用し，最初に，両モデルの最適な予測層数と洗練層数を検討する．最適化後の評価実験では，両モデルの分類精度はほぼ同等であるが，予測の傾向が異なることを示す．この結果に基づき，両モデルの分類結果を統合するアンサンブル手法を提案する．両モデルの予測確率の和に基づき判定する手法において，正解率が改善することを示す．
