複雑で膨大な数値のデータであるインクの開発データを人間の手で分析することは困難であるため、職人の感覚や開発者の手計算により行われていた。そこでインク開発の過程で採取されたデータを分析し、数理モデル化することで、実験の繰り返しを削減できるなど、開発の効率が上がる。本研究では材料選択の際の光透過の実験とそのデータについて、データの特徴を捉えたまま隣り合う説明変数の平均値を出したデータを主成分分析で説明変数を削減し、遺伝的プログラミングと局所探索を組み合わせることで数理モデルを構築する方法を提案する。本手法を実データを用いて検証した結果、高い近似精度が得られた。