製造業において, 機差の大きい製品の設計には調整機構を設けることがある. ここで言う機差とは部品交差の積み重ねや組み立て時のばらつきによって起こってしまう製品の最終的な性能のばらつきのことを指す. 調整機構を設けることで, 最終的な性能試験の際に調整を行い機差を吸収することができる. しかし, こういった調整工程は機体ごとに初期条件が変わることから, 作業者の熟練度に依存してしまう. 特に調整パラメータや, 最終的な性能パラメータが複数存在する場合, 調整工程は非常に複雑化し, その調整パターンは指数関数的に増大する. そのため, 量産において各機体の真の実力値を引き出すことができていない, といった問題が考えられる. 本研究では, 調整工程の最適化を目的として, 回帰アルゴリズム, 因果推論, 数理最適化, 機差を表すための実測値フィードバックを組み合わせたモデルの作成手法を提案する. 実測値フィードバックとは, 回帰式に対して実測値の代入計算を行いバイアスを補正するという処理のことである. この手法によって少数の機体サンプルから効率的に学習し, 未知の機差を持つ機体の調整における最適点を予測できるモデルの作成に成功した.