近年の野球界では，主にMLB (Major League Baseball)における成績予測の研究は進んでおり，より正確で客観的な評価ができ，チームの勝利に繋がる采配や育成ができている．一方でNPB (Nippon Professional Baseball Organization)では，MLBのデータ分析を取り入れ，競技レベル向上に取り組んでいるが，まだMLBと比較して成績予測の研究が不十分であり、遅れが見られる．そのためNPBにおける成績予測の研究を進めることで，より効果的な采配や育成ができ，更なる競技レベル向上の可能性がある．本研究では，NPBの競技レベル向上に貢献できる成績予測システム作成を目的とし，特徴量の選択，機械学習の予測モデルの選択・調整・最適化などの予測モデリングを繰り返し行うことで最適な予測アルゴリズムを構築する．