本稿では，プロセス制御への応用をめざしたプラントモデリング技術における調査報告をおこなう．産業用プラントの運転自動化に向け，モデル予測制御をはじめとするモデルベース制御は有用である．モデルベース制御は，対象のモデルの情報を利用できる分，モデルフリー強化学習に比べ効率的に制御器設計をおこなうことが可能である．一方で，モデルによる予測をもとに最適化をおこなうため，モデルの予測精度が低い場合，制御性能が劣化する恐れがある．適切なモデリング技術の開発は重要な課題である．本稿ではまず，非線形性の強いプラントのモデリング法として期待される機械学習モデリング手法について列挙し，その特徴をまとめる．次に，プロセス制御への実応用向けに，できるだけ少ないデータをもとに汎化性能の高いモデルを学習するための知識埋め込み技術について報告する．想定される知識を列挙し，それらを帰納バイアスとしてモデルに埋め込む具体的な方法についてまとめ，プロセス制御における研究事例を紹介する．最後に，機械学習モデリングの実プラントへの応用事例を紹介し，今後の展望を述べる．
