本研究では，ベイズ線形回帰モデルを基盤としたMixture of Experts(MoE)モデルを構築し，回帰モデルの性能向上を目指した．従来の単一モデルによる回帰アプローチでは，説明変数の選択やデータの統計的性質に強く依存するため，外部要因や現場の知見を十分に考慮することが難しく，また外れ値や条件依存的な要因に対する対応力が弱く，特に極端なケースにおいては予測精度が著しく低下するという課題があった．本研究では，この課題に対処するため，異なる条件ごとに専門化された回帰モデルを統合するMoEを設計し，さらにベイズ手法を組み合わせることで，不確実性の考慮とモデルの柔軟性を両立させた．本稿では，提案手法の概要とモデル構成，課題について記す．