近年，急速に発展している深層学習に基づく画像処理技術は，実験の再現性を高めるための各種インフラの整備と相乗的な効果を生みながら，急速にコモディティー化している．本稿では，コモディティー化した高精度な物体検出手法を応用として，物体配置行動を元に，調理作業の空間的な統計解析や時間変化の可視化を行った事例を紹介する．このうち空間的な解析では，深層学習モデルによって検出された各物体を文章中の単語として扱うことで，平らな作業平面に対して作業者がもった概念モデルとして，平面の領域分割パターンを，各分割領域に与えた役割と共に抽出する．また，時間方向の解析では，特定のエリアにおける物体の増減に関する時間変化を可視化することで，作業者のスケジューリング戦略における特徴的なパターンを見いだした．
