モーションモデリングは、現代のアクション認識手法において極めて重要である。動画クリップによっては、運動のテンポやアクションの振幅といった運動ダイナミクスが大きく異なるため、適切な運動情報を動的に捉えることが大きな課題となる。この問題に対処するため、本研究では多様な時空間運動特徴を生成し、入力動画の分類に適した運動表現を動的に選択する「モーション多様化と選択（Motion Diversification and Selection; MoDS）」モジュールを提案する。具体的には、空間的な隣接領域や時間範囲を変化させた多様な運動特徴を構築する「時空間運動生成（Spatio-Temporal Motion Generation; StMG）」モジュールを最初に提案する。その後、生成された特徴バンクから空間的・時間的に最も識別性の高い運動特徴を動的に選択する「動的モーション選択（Dynamic Motion Selection; DMS）」モジュールを導入する。その結果、本手法は多様な時空間運動情報の有効活用が可能となる一方で、推論段階における計算効率を維持できる。5つの広く用いられているベンチマークにおける広範な実験により、本手法の有効性が実証され、運動変動が著しいSomething-Something V1 & V2において、最先端の性能を達成した。