近年、敵対的生成モデルによる画像生成の研究が盛んに行われている。しかし、敵対的生成モデルは損失関数の性質により学習の安定性が低く、最終的な学習に失敗することが多いという弱点がある。本研究では、カテゴリ分類項を識別器に追加することで生成画像の性能向上を目的としたAuxiliary Classifier GANsを参考に、階層的なカテゴリ分類項の追加により学習の安定性を向上させる手法を提案した。Progressive Growing GANに提案手法を組み込んだ結果、従来手法より最終的な学習の失敗率が低くなることを示した。