映像配信において，多様なネットワーク条件や映像特性を考慮した品質評価モデルの構築には，異なる環境でも正確に機能するモデルの設計や予測の精度を高めることが課題となる．本研究では，VMAFスコアとQoS指標の相関を回帰分析や機械学習モデルを用いて解析し，QoSデータやフレームレート，ビットレートなどを入力とする品質評価モデルを設計し実装する．このモデルを基に，リアルタイムでビットレートや映像パラメータを動的に選択し，映像の品質を最適化するシステムを実装する．これにより，ネットワーク状況に応じて高品質な映像体験を提供する効率的な映像配信システムの実現に貢献する．