개시된 본 발명에 따른 고로쇠 수액 출수량 예측 시스템은, 복수의 센서가 설치되어 복수의 환경정보를 얻으며 고로쇠 수액이 저장되는 스마트 집수조(100)와, 스마트 집수조에서 보내온 복수의 환경정보와 고로쇠 수액 출수량 정보및 기상청의 기상환경 정보가 입력되는 데이터 입력부(200)와, 데이터 입력부에 입력된 정보들을 머신러닝 알고리즘의 학습 데이터로 활용하기 위해 전처리를 수행하는 데이터 전처리부(300)와, 고로쇠 수액 출수량을 예측하기 위해 복수의 인공신경망 트리 모델을 구성하며, 구축된 복수의 인공신경망 트리 모델은 상기 데이터 전처리부의 데이터를 입력값으로 하여 상기 환경정보와 고로쇠 수액 출수량의 상관관계를 분석하여 각각의 예측을 진행하고, 예측 수액 출수량을 출력값으로 하여 예측 결과를 도출하는 수액 출수량 예측모델 생성부(400), 및 수액 출수량 예측모델 생성부의 복수의 예측 결과를 다수결의 원칙으로 처리하여 최종 고로쇠 수액의 예측 출수량을 산출하는 수액 출수량 산출부를 포함한다. 본 발명에 의하면 머신러닝에 기반하여 학습 시간, 예측 시간, 정확도를 기준으로 가장 정확하고 효율적인 고로쇠나무 수액 출수량을 예측할 수 있고, 이러한 고로쇠나무 수액의 생산량 예측으로 산간 농가들의 효율적인 노동력 활용과 고로쇠 수액의 품질관리를 개선할 수 있는 효과가 있다.