近年、電力システムにおける脱炭素化と電力系統の安定を実現する手段としてVPPシステムに注目が集まっており、そこでは需要家の消費電力の予測に基づいて多数台蓄電池の運転計画・制御を行っているため、予測精度が重要な要素となる。予測精度を向上するためには消費電力に関連する様々な情報を予測の特徴量として考慮することが有効となるが、予測対象の需要家全てで同一の特徴量を使用することが前提のモデル構造では、個々の需要家が所有する情報を活用しきることが出来ない。本論文では全需要家で学習した共通モデルの予測結果を、個別の需要家が持つ特徴量の情報を用いて補正することで、予測精度向上を実現する手法を検討した。