悪性度の高い皮膚がんであるメラノーマに対し、近年多くの自動診断技術が多く開発され、高い精度が報告されている。しかし、診断根拠が提示できるものは極めて少なく信頼性の課題が残されている。臨床で診断に利用されている7-point checklistの様な指標の定量化を試みる研究も行われているが、学習データが極めて少なくその精度は限定的である。本報告では，診断が確定した多数の良性皮膚腫瘍画像からGANを応用したネットワークを用いて悪性病変のもつ特徴をスタイル変換させることで、多様な悪性特徴をもつ腫瘍画像を生成する手法を提案する。これらの生成された画像を診断根拠推定の学習に追加した場合の効果を検証する。