書道は日本の伝統的な文化である一方で，書道展は経験者の間で完結している．その要因の一つとして，鑑賞が書道の習熟度合いに大きく依存していることが挙げられる．そこで，本研究では書道初心者を対象にした鑑賞支援として，篆書の文字を認識し，行書の書体へと変換するシステムCaps（Calligraphy appreciation system）を開発してきた．篆書の文字認識には，畳込みニューラルネットワークを用いた手法を導入した．漢字が偏旁冠脚といったパーツから構成されるという特徴を利用して，書道作品に用いられる難読文字の認識を実現する．これにより，少ないデータ数と少ないクラス分類で，より性能の高い文字認識が可能になる．一方，行書体への変換には，敵対的生成ネットワークを用いた手法を導入した．文字骨格に対する筆跡の付与を学習したモデルを用いて，任意の漢字による書道作品画像を生成する．ここで，筆画情報と筆順情報をもった骨格画像を用いることで，効果的な筆跡の学習を実現した．評価実験を通じて，上記の二種類の手法を実装したCapsにより，書道作品に用いられる漢字の特定から書道作品画像の生成まで，直観的な操作に基づく鑑賞体験が可能になることを確認した．