実験データは一般に誤差を含む．その誤差を分離してデータの関数形状を推定する手法のひとつとして，離散点上の値をパラメタとして表現した近似関数をベイズ型情報量基準（Akaike's Bayesian Information Criterion：ABIC）を用いて評価し，データフィッティングを行う．この手法では，予め計測済みの一定数のデータを用いる．本研究では，データの取得段階から考える．一般に，データの取得には，実測やシミュレーションなど計測コストがかかる．したがって，できるだけ少数のデータでフィッティングを可能とするため，逐次的に計測するデータを追加しながらフィッティングを行う手法を実現した．