自動車業界では、開発効率化のためにシミュレーションを活用したモデルベース開発が求められている。タイヤも試作から実車評価まで工数が多く、効率化が必要である。現在、車両に取り付けたタイヤの挙動を再現するモデルとして「Magic Formula」が広く用いられているが、これは数式ベースのモデルであり、ヒステリシスなど複雑なゴム特性を正確に再現することは困難である。本発表では、既存のタイヤモデルに機械学習を組み合わせ、少ない実験データから複雑なタイヤ特性を高精度に再現する手法を提案する。このアプローチにより、モデル構築工数を維持しながら精度向上を実現したので、その結果を報告する。