近年の野球界では，特にMLB (Major League Baseball)において成績予測の研究が進み，正確かつ客観的な評価が可能となったことで，チームの勝利を導く采配や選手育成が実現されている．一方，NPB (Nippon Professional Baseball Organization)ではMLBの研究成果を取り入れつつ競技レベル向上に取り組んでいるものの，成績予測に関する研究はMLBと比較して十分とは言えず，遅れが見られる状況である．そこで，NPBでの成績予測研究を進めることで，より効果的な采配や育成が可能となり，競技レベルのさらなる向上が期待される．本研究では，NPBの競技力向上に貢献する成績予測システムの構築を目指し，特徴量の選択や機械学習モデルの選定・調整・最適化を繰り返し行い，最適な予測モデルを構築する．