機械学習によって得られた予測モデルにおいて、予測精度向上のための方法論が従来より研究されている。また、近年では機械学習技術をベースとしたビジネスが盛んであり、実世界で起こる現象や出来事に関するデータを対象とする機会が多くなっている。本研究では、実環境でのデータに見られるような特殊な分布（例えば正規分布など一般的に知られている分布とは異なる分布）を持つ変数を含む学習データに対して有効な予測精度向上方法の検討を行った。本報では、元となるデータの各変数の分布に着目した特徴量生成方法と、そのようにして生成された特徴量を用いてより高精度な予測モデルを学習可能な学習方法について検討した結果を報告する。