データ同化は大規模シミュレーションモデルと大容量観測データをベイズ統計学に基づき統融合することで、状態やモデルパラメータの事後確率分布を評価しモデルの改善や予測の高度化を実現する計算技術であり、気象学・海洋学を中心に20世紀後半に発展し、現代の気象予報や海況予報には欠かせないものとなっている。さまざまな科学分野の問題に応用されている。モデルの規模が大きい時には事後確率分布の次元が巨大になるため事後確率分布の正確な評価が難しくなる、いわゆる次元の呪いという問題を抱えている。そのため、如何に次元の呪いを回避しつつ事後確率分布から欲しい情報を効率的に抽出するかというアルゴリズム開発が重要となっている。本セミナーでは、データ同化の概要に触れながら講演者がこれまでに開発してきたデータ同化アルゴリズムについて、その応用例とともに紹介する。