近年，漫画や小説などの実写映画化が盛んに行われているが，批判の声も大きい．それは CG の使用，ストーリー改変，キャラクターの再現度など実写化ならではの難しさがあることによる． 本研究では，機械学習 AI ツールを用いて実写映画化の成否を予測するモデルを作成し，特徴量の重要度から実写映画化の成功と失敗の要因を考察する． 学習に使用した2012年から2022年の10年間に公開された漫画原作の実写化映画100作品について，｢原作のアニメ化有無｣，｢原作人気度｣，｢演者の受賞歴」，｢CGの使用度｣など原作と実写化に関わる項目を数値化した特徴量データベースを作成した．