機械学習を用いた画像認識の応用が増えており，パタン認識と相性のよい画像符号化方式が必要とされている．我々はJPEGの量子化テーブルを改良し，認識精度を維持したままファイルサイズを縮小する方式を提案してきた．しかし提案手法では，機械学習時の設定条件により，圧縮効率が変動してしまい，最適化には至っていない．本研究では，異なる条件における同手法の評価のため，異なる条件の識別器を用いて画像認識実験を行った．結果から同手法は誤認識する画像と関係があることが示唆された．加えて，誤認識する画像から同手法を調整することで量子化テーブル値の最適化について検討を行った．