世界中で隆盛を極める人工知能、機械学習の発展、特に有名な、深層学習に興味を素朴に持っている人々も多いだろう。その中身は大量のデータから法則を抽出することにある。そう聞くと例えば物理学者はこれまでやってきた実験と理論の両輪による科学的営みそのものではないかと感じるだろう。物理学に限らず自然科学の多くはそうやって進めてきたはずだ。その意味で機械学習に興味を抱くのは自然なのだ。うまく扱うことでこれまで以上のスピードで持って研究を進めることができるはずだ。データから本質的な部分を見える形で取り出せる技術として重要視されるスパースモデリングを中心に、少ない情報から本質的な部分を明らかにすることで、大きな情報利得を得る圧縮センシングなど、今後のデータ駆動科学において重要なキーテクノロジーを紹介する。