海事分野では航行中の船舶の状態を把握するため実船計測プロジェクトが行われており，様々なデータが取得・蓄積されている．また，蓄積されたデータは，船体強度の評価や疲労被害度評価による予寿命予測，設計へのフィードバックといったところを目的に様々な検討がなされている．特に船舶の安全性確保の観点からは，船舶が受けた実際の応力の履歴を把握できる意味は大きい． 運航中の船舶は風，波，潮流といった自然環境の影響を大きく受けるため，実船計測データは計測の瞬間の気象・海象の状況と合わせて分析する必要がある．しかしながら，気海象の状況を正確に把握することは難しく，実船計測データの数値のばらつきが大きくなってしまう． 一方で，機械学習分野では確率分布を予測するモデルとしてNGBoostが提案されており，実船計測データのようなばらつきの大きいデータの分析への活用が検討されている．そこで本研究では，実船計測データの統計値をもとにNGBoostを用いた計測個所の船体構造に生じる応力予測を実施し，ばらつきの大きなデータであっても応力予測が可能であることを確認した．また，予測精度向上の方法について検討を行った．
