組み合わせ最適化問題は非常に重要な問題クラスである．本研究では，組み合わせ最適化問題をエネルギーベースモデルと呼ばれる確率モデル（コスト関数をエネルギー関数に読み替えたギブス分布）を通して統計的に扱う． 確率モデル上での各要素の揺らぎ（分散）を評価し，最適解・準最適解付近解の統計的な性質を調べることがこの確率モデルの主な目的の一つである．もう一つの目的はエネルギー関数推定である．確率モデルなので，訓練データ集合を用いてエネルギー関数を推定することができる．つまり，未定式化の最適化問題をデータから定式化できる．本発表では，階層ベイズ学習に基づくエネルギー関数推定法を提案し，提案法の有効性を実験的に示す．