ボルツマンマシン上の統計量計算は学習や推論において不可欠であるが，組合せ爆発の問題を含んでいるため近似的評価が必要である．空間モンテカルロ積分法は通常のモンテカルロ積分法を空間的に拡張した手法であり，高精度に統計量を近似できる手法として知られている．空間モンテカルロ積分法では，空間の取り方を任意に選べるため，同じ統計量を評価する複数の推定量が存在し得る．本講演では，一般化最小二乗法に基づき，得られた複数の推定量を合成的に用いて更なる高精度近似を達成する方法を提案する．提案法は合成により統計的に精度向上すること，及び合成数の増加と共に単調に精度向上することが確認されている．