多くの製造現場においてデジタル化が推し進められる今日，現場に根付くリアルデータを活かす要素技術が求められている．本研究では，汎用的な姿勢推定モデルを用いて，動画データから組立作業の一連の工程を同定する問題に取り組む．人の手が介在する組立作業においては，熟練度や工程に応じて作業時間の変動が生じる．本研究では，この時間的変動を作業偏差と呼び，姿勢推定による作業同定を介したケーススタディを通して，作業者・工程毎の作業偏差を定量化することを試みる．4つの工程からなる簡易的作業の同定問題では，識別精度は約85％以上であり，4工程を正確に同定できることを確認した．他方，作業工程数を15に増やした場合，一部の工程で同定できないものが存在した．作業偏差を定量化するケーススタディでは，人手による同定結果と機械学習モデルによる同定結果の2つをそれぞれ用いて評価を行った．作業時間に関わる問い合わせ文を用意し，人手とモデルそれぞれでクエリ結果を比較した．
