機械学習による画像認識の実験支援ツールを提案した. ResNetのような残差接続を伴うモデルを容易に構築できるようにした. モデルのアーキテクチャをブロック数とセット数と反復数で指定することにより, 層数だけでなく残差接続の始点と終点を自由に選択できる. これにより簡単なjsonによる記述でモデル生成が可能となり, 様々なケースの実験を試すことができる. また, 最適化関数の学習率等のパラメータ範囲をモデル構築の段階で指定することで, optuna用のコーディングをすることなくパラメータチューニングを可能とした. これにより自作したモデルの精度をさらに高めることが可能となる.