植物病害を対象とした画像を用いた自動診断システムが多数報告され、深層学習技術を用いた多くの手法が高い精度を報告している。しかし実態は、データセット内の潜在的類似性から、識別器が病気特徴より遥かに大きい面積を占める背景等へ過学習をしており、実用上の性能が確保できていないことが近年指摘されている。本報告では、これまで報告例のない植物の茎部に発生する病害を対象とした、頑健性の高い病害診断システムを提案する。茎部の病変は、面積が特に小さく過学習が予見されるため、敵対的生成ネットワークを活用し茎部分のみを抽出したマスクを生成し、学習を工夫することで撮影環境に左右されない頑健なシステムを構築した。