債券市場分析において毎朝の金利予想は一般的な業務である。当該業務においては方向感予想とレンジ予想がよく示されるが、特に前者の予想は前日以降に得られた情報を基に人の手を介したある種の判別分析であると考えられる。本稿では、この予想プロセスを機械学習により部分的に代替する枠組みを提案し、簡便な計算を通じてその可能性を探った。その際、本邦金利の動向を占う上で海外金利動向が参考にされ易いことを踏まえ、過去の米・独イールドカーブ（金利の期間構造）の変化と本邦金利の反応からSVMによるパターン学習を行い、その結果に従う予想パフォーマンスを確認した。本稿分析時点までに得られた予想パフォーマンスが堅調に見えることからは、本枠組みの可能性とともに、本邦金融政策が大きく変わる中でも海外金利動向が本邦債券における日々の価格形成に対して依然として影響を与えていること等が示唆される。また、本枠組みの利点として、単一年限の金利予想に偏りがちな予想業務を複数年限に対して容易に拡張できること、予想とその結果を事後的に評価し易いこと等があげられる。そこで、本稿後半では今回用いた手法により得られた予想の時系列的な傾向を踏まえ、債券投資戦略への応用についても考えた。