時系列データが従うモデルを同定することは，予測・制御等において極めて重要な意義を持つ．この目的を達成するために，確率的 RNN モデルと粒子フィルタを活用した手法である FIVOs が注目を集めている．しかし，FIVOs は粒子の退化による学習効率の低下・学習コストの増大といった問題を抱えている．本発表では，これらを解決する新しい潜在モデルの推論手法として，確率的 RNN モデルと EnKF を組み合わせた手法を提案する．提案手法は，シミュレーションデータ・実データに対し，既存研究を上回る予測精度を達成し，解釈可能性のある結果が提供できたことを報告する．