マルコフ確率場の事前分布のパラメータ（ハイパーパラメータ）推定を実現する経験ベイズ法を考える．経験ベイズ法は，経験ベイズ尤度関数と呼ぶ尤度関数を最大化することで推定を行えるが，多重積分が含まれているため解析が一般には困難である.先行研究は，非常に限られた範囲のモデルに対する経験ベイズ法を統計力学的手法（レプリカ解析とプレフカ展開解析）で解析し，アルゴリズムを導出している．本研究では，先行研究の解析を一般化し，より広い範囲のモデルに適応可能な形式でアルゴリズムを提案する．さらに，提案アルゴリズムが実際どの程度の範囲で有効なものになっているかを数値実験を通して検証する．