我々は複数のパラメータを同時に推定する手法として，パラメータ空間における反復一次元探索を提案している．この手法はパラメータの組み合わせを自動的に選択し，その実行性能を実測，さらに別の組み合わせの選択を繰り返すことで探索を行う．この提案手法を機械学習プログラムに適用する．機械学習には複数のハイパーパラメータが存在し，適切なハイパーパラメータの組み合わせを推定するには時間がかかる．本研究は歩行者経路予測アプリケーションに用いる機械学習のハイパーパラメータについて適切な組み合わせを推定し，マルチGPU環境を利用して実測処理を並列化することで，約15日かかる推定が約12時間で完了することを示す．