指静脈の形状や状態は性別や年齢によって異なるため，指静脈認証では性別や年齢の違いにより精度が変化することが知られている．そのため，指静脈認証の性能向上には，指静脈画像から性別を推定する必要がある．指静脈画像の公開データセットは画像枚数が少なく性別や年齢が偏っているために，深層学習モデルの学習に用いた際にはモデルの予測が偏ってしまう可能性がある．本稿では，性別の偏りを補正するため，生成画像を学習データに追加することで性別推定精度の向上を図る手法を提案する．公開データセットを用いた性能評価実験を通して，提案手法の有効性を実証する．