本研究では、歩行者軌道予測における拡散モデル（Diffusion Model）の高速化に着目し、LCM（Latent Conditioned Model）の導入による可能性を探求した。拡散モデルは、特に画像処理分野で顕著な成果を示しており、その応用範囲の拡大が注目されている。しかし、これらのモデルは計算コストが高く、リアルタイム性を要求される自動運転などの分野では適用に課題があった。本研究では、画像ドメインで提案されたLCMを拡散モデルに統合し、理論的に計算時間の短縮を目指した。この研究は自動運転車の意思決定支援の進化に寄与する可能性がある。