デザイナーが新たな製品を創造する際、多様な印象語に基づく結果（コンセプトやイメージ）から、最適な形状（デザイン解）を求める行為は逆問題の解決に相当する。一般的に、逆問題の解は複数あり、それを多様解と呼ぶ。また，逆問題を解く行為を逆推論と呼ぶ。逆推論が可能な方法論としてNN-GAがあるが、その分析対象は主に質的データであり、画像データそのものを扱えないという課題がある．本研究では、画像データを対象とする新たな逆推論手法を提案する。具体的には、画像を複数のマスクの組み合わせとし、局所的編集を可能とする画像生成モデルSemanticStyleGANと、最適な組み合わせを探索するGA（遺伝的アルゴリズム）を統合した新たなNN-GAを開発した。