近未来の量子プロセッサにおける実用的な量子利用には、固有のノイズが大きな障害となります。量子エラー緩和（QEM）は、比較的低いキュービットオーバーヘッドで計算の忠実性を向上させる解決策の一つであり、完全な量子エラー訂正はまだ先の目標とされています。本稿では、ゼロノイズ外挿（ZNE）という広く用いられるQEM手法に焦点を当て、古典的学習代理を活用して全ての計算を古典側で行うサロゲート対応ZNE（S-ZNE）を提案します。従来のZNEとは異なり、S-ZNEは量子回路ファミリー全体に対して一定の測定オーバーヘッドのみを必要とし、優れたスケーラビリティを提供します。理論的な分析により、S-ZNEは多くの実用的なシナリオで従来のZNEに匹敵する精度を達成し、最大100キュービットの基底状態エネルギーおよび量子メトロロジーのタスクに対する数値実験でその効果が確認されました。このアプローチは他の量子エラー緩和プロトコルにも拡張可能であり、スケーラブルなエラー緩和への有望な道を開くものです。