近年，身体の動作に関与した様々な研究が行われている．川人は，身体を一つのモデルと仮定し，フィードバックとフィードフォワード制御からなる脳と身体間の閉回路で身体内部モデルを構成し，身体動作のしなやかさを説明している．本論文では，内部モデルを入出力データから得られる一つの関数モデルとして捉え，身体に装着した各種センサーから身体動作の時系列データを検出し，特異値分解を用いてその動作の特徴を抽出するモデルを提案する．ここでは，この内部モデルによって得られた知識を身体知と呼ぶ．具体的には，左特異ベクトルを用いた類似度と評価値から２種類の識別モデルを構成し，手招きのジェスチャーを識別した．また，特異値によって構成される３次元の超平面から歩行動作の識別を行った．最後に，本論文での特異値分解を用いた動作解析手法の特徴と意義について，考察を行った．