LMSなどに蓄積された教育データを用いて学習分析を行うラーニングアナリティクスが盛んである．その中に成績予測があり，受講生の成績を予測できれば，教員が成績不良の学生を早期発見し指導することなどが可能となる．そこで本研究では，PythonのWebフレームワークであるFlaskを用いて，機械学習による成績予測システムを構築する．認証機能やデータベースを用いることにより，学生と教員それぞれに対して成績予測や特徴量などの情報をフィードバックする．特徴量は，大学生の授業を対象にGoogleフォームやMoodleで実施した小テストのログデータなどから抽出する．ランダムフォレストを用いて成績を予測し，予測に有益な特徴量や特徴量の組み合わせを検証する．