適応サンプリング

適応サンプリングとは、データの収集過程で得られた情報をリアルタイムに活用し、次にどこからデータを抽出するかを動的に決定する統計的な手法のことです。従来の固定サンプリングが調査開始前にあらかじめ抽出地点や回数を決定するのに対し、この手法では観測結果に基づいてサンプリング密度を調整します。例えば、特定の現象が強く現れている領域が見つかった場合に、その周辺の調査密度を高めることで、限られたリソースで効率的に詳細なデータを取得することが可能です。統計学や環境調査、機械学習の能動学習などの分野で幅広く採用されており、未知の領域における効率的な探索と精度の高い推定を両立させることを目的としています。