太陽光発電(PV)の発電量は当日の気象条件に大きく左右されるため，より高精度な日射量予測が必要となる。日射量の予測精度向上のため，先行研究ではSVR (Support Vector Regression)という統計的機械学習法，および数値予報データGPV(Grid Point Value)のMSM(5kmメッシュ)モデルを利用して予測を行っている。本稿では，これに加えて，予測時刻に対しより直近のMSM予報値の精度が高くなる傾向があることに着目し，過去の初期値が異なる二つのMSMの変動分を利用して予測値の補正を行い，予測精度を向上させる手法について検討を行った。その結果，従来手法による最新のMSMを用いた日射量予測値と比べ，二乗平均平方根誤差(RMSE)が1.25%，平均絶対値誤差(MAE)が0.43%向上した。