深層学習を用いて分類問題を解く際に，各カテゴリのデータ数が不均衡な場合，学習が困難であることが知られている．入力データとして不均衡データを用いた場合，少数派カテゴリは分類精度が低い課題がある．その課題の解決方法として，データを事前にサンプリングし，データ量の不均衡さを解消する方法が用いられている．サンプリング手法では，多数派カテゴリのデータ量を減らすアンダーサンプリング，少数派カテゴリのデータ量を増やすオーバーサンプリングと大別される．本研究では，SeqGANを用いてマイクロブログ上の文章の自動生成を行い，オーバーサンプリングを行う手法を提案する．