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第一原理計算等を利用して安定構造を予測する手法は結晶構造探索（英語ではcrystal structure prediction: CSP）と呼ばれ，様々な分野における新物質・材料設計の基盤ツールとして期待されている．特に近年は，計算機能力の発達と機械学習をはじめとする情報科学的手法の適用の流れを受け，様々な探索アルゴリズムが提案されている．我々はベイズ最適化を用いた探索アルゴリズムの開発を皮切りに機械学習を用いた選択型アルゴリズムを開発した[1, 2]．また，誰でも簡単に結晶構造探索が行えるよう，Python製プログラムのCrySPYをオープンソースソフトウェアとして公開している[3, 4]．CrySPYはVASPやQuantum ESPRESSOなどの外部の第一原理計算ソフトおよび原子間ポテンシャル計算ソフトと連携することで結晶構造探索が可能であり，探索アルゴリズムとしてランダムサーチや進化的アルゴリズムをはじめ，機械学習を利用した選択型アルゴリズムが利用できる．各種アルゴリズムの探索効率やその実用性，結晶構造探索の難しさ，そして最近の開発状況や取り組みについて紹介する．

[1] T. Yamashita et al., Phys. Rev. Mater. 2, 013803 (2018).
[2] K.Terayama et al., npj Comput. Mater. 4, 32 (2018).
[3] T. Yamashita et al., Sci. Technol. Adv. Mater. Meth. 1, 87 (2021).
[4] https://github.com/Tomoki-YAMASHITA/CrySPY.

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