ペットロボットの耳の形状を作成するうえで，経験則による設計には限界があり，設計者個人による形状の偏りが生まれてしまう．このとき，ペットロボットのユーザが個別に求める形状に最適化できない場合がある．本研究では，複数の典型的な耳の画像パターンをもとに，変分オートエンコーダ（VAE）を用いてそれらに跨がる画像パターンを生成するモデルの検討を行う．モデルとしてはエンコーダデコーダ共に複数層の畳み込み中間層で構成され，潜在空間を定義して学習を行った.耳形状のマップを生成することで多様な選択肢を提示することができ，その中から個別に最適化した形状を選ぶことができる．