本論文では、歩行者の軌跡を予測するモデルを提案する。Helbingが提案したSocial Forceモデルは歩行者の行動を推定する代表的なモデルであるが、物理モデルであるため実歩行データとの差異が観測されている。Social LSTMとそれに続く研究は、歩行者行動の学習モデルにLSTMを適用することで、この欠点を解決した。一方、Social LSTMは周囲の相互作用などの歩行者行動を表現することができたが、それらの行動は学習データ全ての平均的なものであった。そこで、本研究では、学習データを歩行者の状況の特徴に応じて学習モデルの作成を行うことで、歩行流の特徴を学習したモデルを提案する。