ブラックボックス最適化と結晶構造解析の出会い – 機械学習で材料科学の新たな発見を導く結晶構造解析の難しさ 物質・材料の機能と性質の多くは、結晶構造（原子の並び方）によって決定されます。例として、ダイヤモンドと黒鉛はいずれも炭素原子からなる物質ですが、結晶構造が異なるため、見た目や硬さ、電気伝導性など、その物性は大きく異なっています。このように結晶構造を知ることは物質・材料研究の出発点であり、結晶構造の詳細な解析はさまざまな物理現象の理解や高機能な材料の開発につながります。 結晶構造を知るためにはいくつかの手段がありますが、最も普及しているのはX線を利用した手法です。物質にX線を照射すると、X線は物質を構成する原子の周りにある電子により散乱されます。原子や分子が規則的に並んだ物質（結晶）の場合、散乱されたX線は原子や分子の並び方（結晶構造）に応じて回折パターンと呼ばれる独特な強度分布を示します。この現象を利用して結晶構造を調べることができます。 X線回折（XRD）は、ひとつ
