本発表では，観測データから支配方程式（常微分方程式）の未定パラメータを推定する手法について考える．
パラメータ推定は，ある種の評価関数を最小にするパラメータを求めることに帰着される．しかし，一般的に微分方程式の解は解析的に表現できず，そのために評価関数も陽的に表現することができない．このことから，微分方程式のパラメータ推定では莫大な数のパラメータ候補を試し，候補ごとに評価をする必要がある．
近年，パラメータの値の効率的な試行方法が提案され，注目されている．本発表では，この内容について説明し，現状の問題点および今後の課題について述べる．