本研究では、まず、表面筋電図および筋電位信号と人間の動作を表すような各種センサに対して機械学習を用いた回帰分析を行い，高精度かつ連続的な手指動作推定を行った．当研究室では、すでに、手指部の筋電情報に基づいたユーザ・インタフェースを実現するために、筋電測定用の乾式電極を用いたウェアラブルグローブ型電極を製作している。このウェアラブルグローブ型電極を用いて、手指部の動作をVR空間において実現している。つぎに、本研究では，筋電位信号のリアルタイム通信における通信手法を構築した．提案した通信方法では要件として基準となるサンプリング周波数 1kHz を満たし，かつ、高い信頼性を達成している．ここではOSCを用いてUDPの速度と拡張性を確保した．また RUDP の手法を提案し，高い信頼性を確保した．以上の結果から筋電位信号のリアルタイム通信として利用でき、手指部の動作をVR空間で実現できることを示した．