本稿では、グループ行動認識の精度向上を目的として、個人の行動認識と人物グループ化の共同学習を提案する。個人の行動認識と人物グループ化という二つの類似したタスク間で情報共有を行うことで、両者の誤りが相互に補正され、結果としてグループ行動認識の精度が向上する。本手法は、任意の個人の行動認識手法を構成要素として組み込むことができる設計となっており、さまざまなIAR（Individual Action Recognition）手法を用いた実験によりその有効性が検証された。また、既存のグループ行動認識手法と本手法をアンサンブルすることで、類似する最先端（SOTA）手法と比較して最も優れた性能を達成した。