時系列データの平時潜在表現との乖離から稀なイベントを検出し、検出した箇所の潜在表現のみデータ拡張して短時間に再学習できる予測モデルを提案する。提案モデルは気象、交通量データにおいて稀なイベントが発生した際にも高精度に予測できることを示す。