人同士の身体接触は相手に親近感を与えることや感情を伝えること等の様々な効果があることが知られている．ロボットも人から与えられる接触動作に対して適切に反応を返すことができれば，それらの効果が得られる可能性がある．そこで本研究では，多様な接触動作をセンシングし，接触動作を識別するために，導電性シリコンゴムを電極として使用した薄く柔軟な静電容量方式の触覚センサを試作した．このセンサの表面に人肌の柔軟性を持つ表面素材と布を貼り付け，9種類の接触動作（非接触，接近，接触，撫でる，叩く，弾く，くすぐる，弱く押す，強く押す）における静電容量の時系列データを16人の参加者から取得した．この時系列データを用いて，9つの接触動作を識別するLSTM（Long short-term memory）モデルを構築した．その結果，学習データ，検証データに含まれない参加者のデータで構成されたテストデータにおいて85.5%と高い正解率で識別することが可能であることが分かった．また，約0.01秒の遅延で識別結果が得られることを確認し，我々の触覚センサを用いてほぼリアルタイムに様々な接触動作の識別が可能であることを示した．