近年，産業分野のプラントにおいて機械学習技術を活用した運転支援技術の研究が活発になっている。このようなプラントでは一般的にオペレータの設定値に追従するように内部で制御ロジックが組まれており，設定値変更によってプラントの挙動が大きく変化する。その結果，既存の機械学習モデルを単純に使用するだけでは将来の状態の予測が難しく，それに基づいたプラントの運転支援もまた現実的ではない場面がある。本研究の目的は内部に制御ロジックが組まれているプラントに対して適切な設定値を計算する方法の確立である。そのために機械学習モデルとプラントの制御ロジックを組み合わせた予測方法と，それを活用した最適な設定値の計算方法を提案する。本研究では提案法の有効性を評価するためカートポールのシミュレーション環境に対して独自の内部制御ロジックを組み込んだ例題を作成した。この例題に対して提案法を用いることで予測の高精度化と，安定な制御を実現可能な設定値を計算できることを確認した。
