本研究では単一の神経力学モデルRNNを用いて複数の複雑図形を学習し，生成する手法を提案する．提案手法では図形の描画系列をRNNで学習することで各図形の描画ダイナミクスを自己組織化する．実験では被験者が林檎，蝶，飴，車，ひよこ，魚，花，家，桃，かたつむりの10種類の図形を100回ずつ描画し，各図形の座標系列を取得した．各座標系列をRNNで学習し，1000個の学習データの分散表現を取得した．RNNを用い各分散表現から座標系列を生成した結果，学習図形と同様の描画系列が生成されたことを確認した．