株式会社エイゾスは、2026年6月29日（月）にオンラインウェビナーを開催いたします。
※本ウェビナーは、2026年4月28日（火）開催のウェビナーと同一の内容となります。あらかじめご了承ください。
Multi-Sigma®のユーザーの方々から、Multi-Sigma®上で利用できるベイズ最適化の仕組みについてのご質問を受けることが増えてきました。
他のユーザー様もそのような疑問を持たれているのではないかと考え、本講座では、ベイズ統計学の基本的な考え方をできるだけ直感的に整理したうえでベイズ最適化の入口までを1時間で概観します。
ベイズ統計学は、観測データに応じて見立てを更新していくアプローチです。
最近、ベイズ統計という言葉をいろいろなところで耳にする機会があると思いますが、
– 事前分布とは何を表しているのか
– 尤度はどのような役割を果たしているのか
– 事後分布をどのように理解すればよいのか
– ベイズ最適化ではどのようなことを行なっているのか
といった点が分かりにくい、と感じられるユーザー様も多いです。
そこで、本講座では、まずベイズ統計学の基本として、事前分布・尤度・事後分布の役割をわかりやすく整理します。
平均身長の分布の推定やサイコロの目の出る確率など、初歩的な事例を使って説明いたします。
そのうえで、ベイズ最適化で使用するガウス過程回帰とはどのようなものなのか、簡単な説明を行います。
その後、ベイズ最適化について全体像を紹介します。
ベイズ最適化では、獲得関数として Probability of Improvement（PI） や Expected Improvement（EI） などが用いられますが、本講座では数式の細部に立ち入りすぎず、これらがどのような考え方に基づいているのか、図を使いながら直感的に理解ができるように、入門的な解説を行います。
なお、ベイズ統計学そのものを厳密に議論することや、MCMCなどの計算アルゴリズムを扱うことはありません。その点にはご注意願います。
【本講座で学べること】
– ベイズ統計の基本的な考え方の理解
– 事前分布・尤度・事後分布を整理
– ガウス過程回帰の考え方を紹介
– ベイズ最適化の全体像を概観
ベイズ統計学の基本的な考え方を掴み、ガウス過程回帰やベイズ最適化へとつながる流れを見通しよく理解することを目指します。
ベイズ統計学にこれから触れたい方はもちろん、ガウス過程回帰やベイズ最適化に関心がある方にもおすすめの内容です。
※同業他社様、フリーメールでのお申し込みはお受けしておりません。ご理解のほどお願い申し上げます。
◆エイゾス無料ウェビナー◆
日程：2026年6月29日（月） 12:00～13:00
※お申し込み締め切り：2026年6月29日 午前9:00まで
形式：オンライン（Teamsウェビナー）
参加費：無料（事前申込制）
主催：株式会社エイゾス
講師：株式会社エイゾス 事業部長 金井龍一（PhD 統計科学）
