自動手術フェーズ認識は、患者の安全を向上させる可能性を有し、術中意思決定支援システムの不可欠な構成要素となる潜在能力を持つ、困難でありながら重要なタスクである。本研究では、ワークフロー解析において初めて、階層的な予測の精緻化を実現するマルチステージ時系列畳み込みネットワーク（MS-TCN）を提案する。因果的かつ拡張畳み込み（dilated convolutions）を用いることで、広い受容 field を確保しつつ、曖昧な遷移期においても滑らかなオンライン推論が可能となる。本手法は、手術用ツール情報の有無を考慮した2つの腹腔鏡胆嚢切除手術動画データセットを用いて包括的に評価された。複数の最先端LSTMアプローチを上回る性能を示し、提案する因果的MS-TCNが手術フェーズ認識に適していることを実証した。