キャプショニングなどを用いた状況認識により，動画内のユーザ行動を自然言語で表現することが可能になった．しかし，このように認識されたユーザー行動を事前に定義された行動予定と比較して履行判断に用いようとする場合，テキストで表現される行動の粒度が問題となる．そこで，本研究では言い換えモデルを用いてテキストで認識した動画内のユーザー行動を言い換え，行動予定に対してアライメントを取るモデルを提案する．言い換えによって生成された行動とあらかじめ定義された予定行動を自動評価手法によって比較し，履行が判断できる閾値を設定することで予定の履行を適切に評価できることを確認した．

現代社会では，個人や組織が予定行動を達成するために，計画を練り，それを実践するプロセスが重要視される．このプロセスにおいて，予定行動を適切に管理し，実行状況を評価することは不可欠である．個人が行動を達成したかどうかは，動画からのキャプショニング技術などを用いることにより，自然言語で把握することが可能になった．これにより行動を計画通り履行したかどうかを確認できるようになることが期待される．ただし，キャプショニングにより認識されたユーザー行動を人が作成した予定行動とを比較し，自動的に履行を判断することは容易ではない．主な理由として，両者の粒度の違いが挙げられる．同じ内容を説明してもその粒度が異なったり，あるいは行動の一部のみを説明しているキャプションが得られるようなことが起こり，予定の履行判断位は困難が生じる．予定行動の比較（行動の粒度が異なるため，履行判断が困難）そこで本研究では，まず言い換えモデルによってキャプショニングで得られたユーザの複数の行動を予定と同等の粒度に言い換える．さらに，言い換えた結果を予定行動との比較を意味的に行い，履行判断を行うための手法を検討する．この中で，様々な評価指標を検証し，またそれらを履行判断に用いる時の閾値について検討する．