ベイズ最適化は，最適化を行いたい関数が陽に得られない場合に，ガウス過程回帰により関数をデータ点から学習しつつ，その関数の最適点の探索を行う手法である．これにより実験計画法における新しい実験候補の探索や，回帰及び分類におけるハイパーパラメータの決定などに利用可能である．この時一般にベイズ最適化は空間計算量が大きくなるという実用上の問題点が挙げられるが，計算技術の発展や近似による計算量の削減に伴い，近年様々な問題設定への拡張が行われている．そこで本稿では，実験計画法・パラメータ最適化におけるベイズ最適化の問題設定と最近の研究動向と課題をまとめ紹介する．