高イオン伝導性材料探索のため、機械学習モデルを用いたベイズ最適化フレームワークを提案する．周期律を反映した低次元の記述子を用いるベイジアン予測モデルを設計し，予測の不確かさの評価を利用するベイズ最適化手法によって効率的な物質探索を行う．多次元のパラメータ空間で獲得関数を最大化する点を見つけるための確率的探索や，並列実験を進めるため複数の候補物質を同時に提案するフレームワークを紹介する．