本研究では，日常生活における手の動作をより詳細に分析するために，手の関節角度と筋電位を同時に記録可能な前腕に装着するウェアラブルデバイスを開発する． 手の動作はハンドジェスチャーインタフェースであるLeap motionとMyo gesture control armbandを統合し，物体把持による影響や，日常生活における手の運動を妨げる事無く計測を行う． 記録された関節角度と筋電位のデータから、把持動作の認識を行う。実験では，6種類の把持動作を対象として、データを記録し、把持認識を行った。全ての動作に対して認識率が平均87.4%であり、ほかの手法より高い認識率が得られ，提案システムの有用性を確認した．