機械学習による細胞培養に用いる培地の最適化手法に関して、4つの異なるモデルにより検討し、市販培地よりも高い細胞濃度が得られる培地の作成に成功しました。また機械学習においては、学習データに対する相対値補正を行うことが、優れた結果をもたらすことが明らかになりました。