ベイズ最適化による効率的かつ原理に基づく科学的発見：チュートリアル

arXiv cs.LG / 2026/4/3

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要点

このチュートリアルでは、仮説–実験–改良のループを、場当たり的な試行錯誤ではなく最適化問題として形式化することで、科学的発見をより効率化できると主張する。
ベイズ最適化（BO）を、ガウス過程などのサロゲートモデルを用いて、未知の実験結果に関する信念（推定）が更新されていく過程を確率論的にモデル化する枠組みとして説明する。
BOの獲得関数は、次に行う実験を選択するための仕組みとして提示される。そこでは、活用（すでに有望だと見えているものをさらに精緻化する）と探索（不確実性の高い領域を調べる）をバランスさせることで、無駄な資源を削減する。
記事はエンドツーエンドのワークフローを提示し、触媒、材料科学、有機合成、分子探索にまたがる事例研究を通じて実用上の有効性を示す。
さらに、実験室での運用に向けた高度なBO拡張として、バッチ実験、異分散性の取り扱い、文脈（コンテキスト）に基づく最適化、ヒューマン・イン・ザ・ループ統合についても扱う。