本研究では、動作パターンに対する文脈に応じたラベリングという問題を対象として、ロボットが能動学習の枠組みを用いて効率的な学習を行うための学習手法を明らかにした。本研究では、動作が行われる場所、動作に用いられる道具を文脈、文脈と動作パターンの組を場面とし、システムに能動学習の枠組みを用いて場面に対するラベリングを行わせた。従来のuncertainty samplingに加え、学習の進捗に応じてclosed questionを用いることで、システムはより少ない質問回数で目標とする正答率を達成した。