音声や動作などのように，時間で変化する「時系列データ」を認識したり判別する際，変化が完全に終了するまで待ってから解析するとどうしても遅延が発生します．そこで，音声や動作が終了する前に時系列データのクラス・性質を「できるだけ早く，かつできるだけ正確に」推定する技術，すなわち「早期認識」が必要となります．我々は，前の時刻での認識誤りを，常に最大限修正するようにモデルを学習する認識手法を考案しました．手書き文字のオンライン推定問題に適用して，英字やひらがなの入力予測を行いました．また，運転中の行動予測・判別問題にも応用しました．いずれの実験においても良好な認識率を実現しました．