マルコフ確率場上での期待値計算は様々な応用において重要となる．しかしながら，その計算は組み合わせ爆発の問題を含んでいるため，近似が必要となる．空間モンテカルロ積分法(SMCI)は通常のモンテカルロ積分法を改良したサンプリング近似であり，高い近似性能をもつことが知られている．しかし，SMCIの性能はサンプリングの質に強く依存するため，良質なサンプリングが難しい複雑な分布に対しては近似性能が大きく低下してしまう．本講演では，SMCIと焼なまし重点サンプリングを組み合わせた新しいサンプリング近似法を提案する．提案法は，複雑な分布に対するSMCIの性能低下を抑制し，良好な近似結果を与えることが実証されている．