本稿は、機械学習により法人市町村民税収を地域別に推定し、その結果を明らかにするものである。1,718市町村・7従業者規模・17業種分類について、『経済センサス』に基づいて法人1社当たり売上高を計算し、『会社標本調査』に収録された最も近い値を探索する。この金額を、各市町村の事業所ごとに計算して、概算される税収額の精度を調定額に近づけることをめざす。税収額の推定にあたっては、決定木・線形回帰・リッジ回帰・ラッソ回帰を比較した。これらのうち最も成績が良かった決定木に対してバギング(Bagging)法を採用し、100個のモデルをアンサンブル学習させる(実質的なランダムフォレスト)ことで、過学習を抑制した。