本稿では、アラビア語手話（AASL）認識を目的として、AASLデータセットを用いた畳み込みニューラルネットワーク（CNN）モデルの構築について紹介する。聴覚障害者、特にアラビア語圏の難聴者コミュニティにおけるコミュニケーションの基本的重要性を認識した上で、本研究は手話認識システムの重要性を強調している。提案手法は優れた認識精度を達成し、CNNモデルはトレーニングセットにおいて99.9％の精度、検証セットでは97.4％の精度を実現した。本研究は、高精度なAASL認識モデルの構築に成功するだけでなく、効果的なドロップアウト戦略に関する貴重な知見も提供している。得られた高い認識精度は、本モデルがこの分野における顕著な進展であることを示しており、アラビア語圏の難聴者コミュニティにおけるコミュニケーションのアクセシビリティ向上に大きな可能性を秘めている。