ベイズ推定 (Bayesian Estimation)
ベイズ推定は、統計学における推論手法の一つです。「ベイズの定理」に基づき、観測されたデータを用いて、対象となる事象やモデルについて確率を考慮して取り扱うアプローチです。
点推定だけでなくパラメータの確率分布（事後分布）を得られるため、推定結果に伴う不確実性を定量化できる点が大きな特徴です。
ベイズ推定の応用分野と特徴
データサイエンスや機械学習の分野では、モデルの未知のパラメータをデータから推定する際に広く利用されます。
例えば、回帰モデルや分類モデルの係数を推定したり、それらの推定値に伴う不確実性を評価したりするのに使われます。
CAEデータサイエンスにおけるベイズ推定の役割
CAEデータサイエンスにおいては、CAE解析モデルの入力パラメータを実験データに合わせる「モデルキャリブレーション」や、入力パラメータのばらつきが結果に与える影響を評価する「不確実性定量化（UQ）」にベイズ推定が用いられます。これらにはCAEが不可欠であり一般に高コストですが、CAEサロゲートモデルに置き換えることで効率的かつ不確実性を考慮した解析を現実的な計算時間で実現可能となります。