サプライチェーン計画業務の需要予測等において，過去の学習データが少ない状況でも予測精度を高める技術として，複数の時系列をまとめて学習するグローバルモデルがある．しかし，まとめて学習する時系列間に共通性が無い場合は，グローバルモデルの特性を生かせず，複数の時系列をうまくモデル化することが難しいという課題がある。本稿では，この課題に対し，時系列間に共通性を持つように複数の時系列をクラスタリングし，共通性を持つクラスタの時系列をまとめてグローバルモデルで学習する新しい手法を提案する．