深層学習を用いた文字認識システムでは，高性能な文字認識器を学習させるために，大量のデータが必要であることはよく知られている。本稿では，Y-Autoencoder （Y-AE） ベースの手書き文字生成器を導入し，1枚の画像から複数の日本語文字を生成することで，手書き文字認識器の学習用データ量を増やす。実験の結果，Y-AEは日本語の文字画像を生成でき，手書き文字認識器の学習に用いることができ，手書き文字認識精度（F1スコア）を向上することがわかった。