Black-Box Optimization Lab. 

ブラックボックス最適化研究室（BBOLab）は，中身の分からないシステムを，試して得られる結果だけを手がかりに最適化する方法を研究しています．最適化したい対象がシミュレーションや実験，学習するエージェント，人の評価などで，その内部の仕組みや勾配を直接は使えない――こうした問題は，広い意味でのブラックボックス最適化です．

研究は二つの柱で並行して進めています．一つは進化計算で，CMA-ES を中心に，設計原理と理論解析，高次元や混合変数の問題への拡張に取り組んでいます．もう一つは強化学習で，報酬やインセンティブを設計する側と，それに応じて学習する側が入れ子になった二段階（bilevel）強化学習や，人の選好から学習する RLHF（大規模言語モデルのアラインメント），安全性を保証する強化学習などを扱っています．相手の学習結果や人の判断を通してしか良し悪しの分からない，これもまたブラックボックス最適化の問題です．どちらの柱でも，少ない試行で確かな改善を得ることを，理論と実装の両面から追求しています．

成果は，進化計算の主要な国際会議（GECCO, PPSN, FOGA），機械学習・人工知能の国際会議（NeurIPS, ICML, AAAI など），国際論文誌で発表しています．CMA-ES の考案者 N. Hansen 氏（Inria）と共同で，2015 年から GECCO などの国際会議で CMA-ES のチュートリアルを担当しています．2025 年には解説書『CMA-ESによるブラックボックス最適化』（技術評論社，野村将寛氏との共著）を出版しました．

国内外の大学・研究機関・企業の研究者と共同研究を進めています．共同研究や学術指導にご関心のある方は，お気軽にご連絡ください．

The Black-Box Optimization Lab (BBOLab) develops methods for optimizing systems whose inner workings are unknown, using only the outcomes of trying them. When the object to be optimized is a simulation, an experiment, a learning agent, or human judgment, and its internal mechanism or gradient cannot be used directly, the problem is black-box optimization in a broad sense.

Our research proceeds along two parallel pillars. The first is evolutionary computation: centered on CMA-ES, we study its design principles and theoretical analysis, and extend it to high-dimensional and mixed-variable problems. The second is reinforcement learning: we study bilevel reinforcement learning, in which a designer of rewards or incentives and an agent that learns in response are nested; reinforcement learning from human feedback (RLHF) for aligning large language models; and reinforcement learning with safety guarantees. These, too, are black-box optimization problems, since quality can be judged only through another agent’s learning outcome or human judgment. In both pillars, we pursue reliable improvement with few trials, in both theory and implementation.

We publish at the major conferences in evolutionary computation (GECCO, PPSN, FOGA) and in machine learning and AI (NeurIPS, ICML, AAAI, etc.), as well as in international journals. Since 2015, we have given tutorials on CMA-ES at GECCO and other conferences together with Nikolaus Hansen (Inria), the originator of CMA-ES.

We collaborate with researchers at universities, research institutes, and companies in Japan and abroad. If you are interested in joint research or academic consulting, please feel free to contact us.

大学院入学希望者および研究室配属を検討している学生（筑波大学情報科学類 3 年生）へ
To Prospective Graduate Students and 3rd-Year COINS Students

Joining BBOLab をご確認ください．
Please refer to the Joining BBOLab page.

Access

〒305-8573 茨城県つくば市天王台1-1-1

• （研究室）総合研究棟B棟1025&1026室

• （教員室）総合研究棟B棟907室

Tennodai 1-1-1, Tsukuba, 305-8573 Ibaraki, Japan 

• (Laboratory) Comprehensive Research Building B, Room 1025&1026

• (Faculty Office) Comprehensive Research Building B, Room 907

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