ヨウ素生産プラントでは、複数の井戸から集積された地下水の中からヨウ素抽出を行う。効率的なヨウ素生産のためには、プラントに集積される地下水の流入量が時間的に安定しているのが理想的である。しかしながら、現実的には流入量が時々刻々変化しており、そのため、その変化に応じた調整が必要となる。流入量のフォアキャスト的予測は、ヨウ素生産性向上のために重要である。本研究では、流入量予測のためのモデルとして、線形回帰モデルを基礎とした統計的機械学習モデルを提案する。提案モデルを実際のプラント流入データに適用し、比較的高品質な流入量予測を達成できることを示す。