stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
BUDDiiS
メンバー > 旧メンバー

| 名前 | 本名 （ふりがな） | 担当 | 生年月日(年齢) | 出身地 | 血液型 | 身長 | 在籍期間 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| KANATA | 結城叶多 （ゆうき かなた） | ダンサー |  (2002-02-04) 2002年2月4日（23歳） | 東京都 | O型 | 167cm | 結成〜2022年4月30日 |
沿革 > 2020年

9月23日、ONE N' ONLYのオンラインライブにて初パフォーマンス。
10月1日、グループ初のインスタライブ。レギュラーラジオが決定したことが発表された。
12月23日、ONE N' ONLYのオンラインライブにて初オリジナル曲「CLICK ME」初披露。
沿革 > 2021年

2月2日、初外部イベント出演。初有観客ライブ。
4月15日、BUDDiiS公式Youtubeチャンネル開設。
5月2日、初無観客ワンマンライブ。「ALIEN BOY（パフォーマンス）」「Under The Sea」「Brighter」初披露。「CLICK ME」「ALIEN BOY」の2週連続配信リリース決定。オフィシャルサイト開設。またファンの呼称が「バディ」に決定。
5月16日、AuDee Connect Festival(無観客)に出演。
5月19日、「CLICK ME」配信リリース。BUDDiiSリリースデビュー。
6月20日、各メンバーのファンコミュニティ+KIRARIオープン。（MORRIEのみ未実装）
8月3日、初有観客ワンマンライブ。「ENCHANT」「カケラ」「Dream Love」初披露。「Under The Sea」配信リリース決定。
9月15日、HARUKIが学業のため、9月27日から2月15日まで活動休止を発表。
9月26日、初大阪ワンマンライブ。「わがまま」「JEALOUS」「Beautiful」「To The Top」初披露。
沿革 > 2022年

1月5日、YUMA・KANATA・SHOW・HARUKI・FUMIYAがInstagram開設。TAKUYAはTwitter開設。
3月7日、KANATAが自身のもう一つの夢を叶えるため、4月末をもってグループからの卒業及び芸能界引退する事を発表。
3月9日、「R4U」配信リリース。初タイアップ曲。
4月9,10日、初ホールワンマンライブ。「HOT CHEESE」「ON&ON」「OZ」初披露。「R4U」有観客ライブ初披露。KANATAはBUDDiiSとして最後のライブであった。
4月30日、KANATAがグループ卒業及び芸能界引退。
5月29日、男性アーティスト初、横浜武道館公演。「YO HO」「BEAST2」初披露。「ON&ON」10人体制に変更。
6月23日、初デジタル写真集「BUDDiiS DIGITAL PHOTO BOOK vol.1/2」発売。
6月25日、BUDDiiS Channel生配信にて、8月24日に6thシングル「SM:)LE」にてCDデビューすることが発表された。
8月20,21日、グループ初のEBiDAN THE LIVE。シャッフルユニットには、「GIRA GIRA★DRAGON」にFUMINORI（柴崎楽 役）・FUMIYA（志村玲於 役）、「超快適」にMORRIE（タカシ 役）、「HOTM!LK」にKEVIN（吉田仁人 役）が出演した。「SM:)LE（パフォーマンス）」初披露。
8月24日、初のCDシングル「SM:)LE」発売。オリコン週間シングルランキングでは初週7位にランクイン。
8月28日 - 9月18日、初全国（5大都市）ツアー。「P.A.R.T.Y」「The One」「RISE IN LOVE（パフォーマンス）」初披露。
10月2日、初リリースイベント。
12月9,10日、ワンマンライブ。「her+art（パフォーマンス）」初披露。
沿革 > 2023年

4月29日、EBiDAN THE PARADE 2023 SPRING開催。「Magic」初披露。
6月1日、グループFC開設。
6月17,24日、初野外ワンマンライブ。「Mr.FRAKE OUT」「SUNSHINE」「Glow Gold（大阪公演）」初披露。
沿革 > 2024年

9月24日、1stミニアルバム「Utopia」発売。オリコン週間アルバムランキングで初登場1位を獲得し。初週で20万枚売り上げ、オリコン週間音楽ランキングにおいて自身初の1位となった。
沿革 > 2025年

1月20日、自身初の地上波ドラマ主題歌「Iris」をリリース。。
ディスコグラフィ

→EBiDAN名義での作品については「EBiDAN § 作品」を参照
ディスコグラフィ > シングル

|  | 発売日 | タイトル | 規格 | 最高位 | 規格品番 | 収録曲 | 収録アルバム | 備考 | ライブペンライトカラー |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 6th (CD1st) | 2022年8月24日 | SM:)LE | CD + Blu-ray | 週間7位 | ZXRC-1246 | CD 1. SM:)LE 2. RISE IN LOVE  |  |  |  |
| 6th (CD1st) | 2022年8月24日 | SM:)LE | CD + Blu-ray | 週間7位 | ZXRC-1246 | Blu-ray 「BUDDiiS vol.02 – VOYAGiiE -」より 1.YO HO 2.BEAST2 3.ALRIGHT |  |  |  |
ディスコグラフィ > 配信

| 発売日 | タイトル | 規格 | 最高位 | 収録アルバム | 備考 | ライブペンライトカラー |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2022年7月30日 | Brighter | デジタル・ダウンロード | - | - | KEVIN作詞・作曲 |  |
| 2022年7月30日 | ENCHANT | デジタル・ダウンロード | - | - | KEVIN作詞・作曲 |  |
| 2022年7月30日 | JEALOUS | デジタル・ダウンロード | - | - | KEVIN作詞・作曲 |  |
| 2022年7月30日 | OZ | デジタル・ダウンロード | - | - | KEVIN作詞・作曲 |  |
| 2022年7月30日 | YO HO | デジタル・ダウンロード | - | - | KEVIN作詞・作曲 |  |
| 2022年7月30日 | ALRIGHT | デジタル・ダウンロード | - | - | WAZZ UPのカバー |  |
| 2022年7月30日 | Dream Love | デジタル・ダウンロード | - | - |  |  |
| 2022年7月30日 | Beautiful | デジタル・ダウンロード | - | - |  |  |
| 2022年7月30日 | ON & ON | デジタル・ダウンロード | - | - |  |  |
| 2022年7月30日 | HOT CHEESE | デジタル・ダウンロード | - | - |  | オレンジ  |
| 2022年7月30日 | BEAST2 | デジタル・ダウンロード | - | - |  |  |
ディスコグラフィ > アルバム

| 発売日 | タイトル | 規格 | 最高位 | 規格品番 | 収録曲 | 備考 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2023年10月11日 | BRiLLiANT | CD + Blu-ray | - | ZXRC-2100 （初回限定盤） | 1.Koi to me 2.Glow Gold 3.Brightness 4.Mr.Freak Out 5.Magic 6.Lack 7.P.A.R.T.Y 8.WE HIGH 9.BUD 10.SUNSHINE |  |
| 2023年10月11日 | BRiLLiANT | CD | - | ZXRC-2101 （通常盤） | 1.Koi to me 2.Glow Gold 3.Brightness 4.Mr.Freak Out 5.Magic 6.Lack 7.P.A.R.T.Y 8.WE HIGH 9.BUD 10.SUNSHINE |  |
ディスコグラフィ > ミニアルバム

| 発売日 | タイトル | 規格 | 最高位 | 規格品番 | 収録曲 | 備考 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2024年9月18日 | UtopiiA | CD + Blu-ray | オリコン週間合算アルバムランキング 1位 | ZXRC-2111(ZXRB-3108) （初回限定盤） | 1.Ütopia 2.HONEY 3.Instinctive Love 4.JUBiiLEE 5.LOUD |  |
| 2024年9月18日 | UtopiiA | CD | オリコン週間合算アルバムランキング 1位 | ZXRC-2112 （通常盤） | 1.Ütopia 2.HONEY 3.Instinctive Love 4.JUBiiLEE 5.LOUD |  |
ディスコグラフィ > 未発売曲

発表順。アレンジバージョンは含めない。
カケラ
わがまま
ミュージックビデオ

| 公開日> 2021年 | 曲名> 2021年 | 監督> 2021年 | 備考> 2021年 |  |
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| 5月25日 | ALIEN BOY - YouTube |  |  |  |
| 8月13日 | Under The Sea - YouTube |  |  |  |
| 10月9日 | To The Top - YouTube | 三本菅悠 |  |  |
| 2022年 | 2022年 | 2022年 | 2022年 |  |
| 3月5日 | R4U - YouTube | NATSUKI | リリックビデオ アニメーション |  |
| 8月20日 | SM:)LE - YouTube | 斉藤友和 |  |  |
| 12月5日 | her+art - YouTube | 中江啓太 |  |  |
| 2023年 | 2023年 | 2023年 | 2023年 |  |
| 5月10日 | Magic - YouTube | 中江啓太 |  |  |
| 9月16日 | Koi to me - YouTube | 深津昌和 |  |  |
| 2024年 | 2024年 | 2024年 | 2024年 |  |
| 2月4日 | JUBiiLEE - YouTube | 大久保拓朗 |  |  |
| 5月19日 | HONEY - YouTube | 神崎峰人 山田勇太朗 |  |  |
| 9月30日 (同月18日に初公開されたが、一部映像変更のため再投稿された) | Ütopia - YouTube | 大久保拓朗 |  |  |
| 12月6日 | LIGHTS - YouTube |  | Concept Lyric Video |  |
2025年
| 1月27日 | Iris - YouTube | 三石直和 | Choreographer：shoji（s**t kingz） |  |
出演

太字部分はレギュラー出演。コメント出演は含まない。
出演 > テレビ番組

Love music内、サキガケ！TikTok（2021年6月6日・10月17日,2022年8月21日、フジテレビ）
よるのブランチ（2022年5月11日,9月21日、TBS）
初めまして、BUDDiiSです！〜俺らまだ夢の途中〜（2022年10月24日、スペースシャワーTV）
BREAK OUT（2022年12月14日、テレビ朝日）
歌のサンセット（2023年5月26日、テレビ東京）
ＤＡＮ！ＤＡＮ！ＥＢｉＤＡＮ！（2024年、テレビ東京）
歌のサンセット（2024年3月8日、[テレビ東京]）
EBiDANのフォトリップ（2024年、関西テレビ）
出演 > 配信番組

EBiDAN LIVE SCHOOL!!!!（2021年3月14日、dTVチャンネル・ひかりTV）
バディーズうまうまミッション（2021年5月26日 - レギュラー 不定期配信、cookpad Live）
HADO BUDDiiS CUP（2021年10月19日、Wow Live・YouTube）
EBiDAN LIVE SCHOOL!!!2 （2021年12月19日,2022年1月9日、dTVチャンネル・ひかりTV）
EBiDAN LIVE SCHOOL!!!3 （2022年4月16日,5月7日、ひかりTVビデオ）
blackboard -One Cut Live Show-（2022年6月3日、YouTube）
MUSICGLOBE～Buzz the World～（2022年10月27日,2023年6月15日、YouTube）
M-ON! SPECIAL 「BUDDiiS」 ～Iris～ （2025年1月28日、スカパー！CS325）
出演 > ラジオ

No BUDDiiS（2020年10月6日 - レギュラー 毎週火曜配信、AuDee）
僕らのボイスログ（2022年6月26日 - 不定期配信、AuDeeプレミアム）
オールナイトニッポン0(ZERO)（2025年2月3、10、17、24日）
書籍 > 写真集

BUDDiiS DIGITAL PHOTO BOOK vol.1/2（2022年、SDP）
書籍 > 雑誌

ch FILES 2021年12月号（2021年）
Star Creators! Winter 2022（2022年、KADOKAWA）
楽遊BOYS PASS vol.08（2022年）
書籍 > その他

BUDDiiS Channel オリジナルカレンダー2023 in Thailand（2023年）
BUDDiiS カレンダー2024.4-2025.3（2024年）
BUDDiiSカレンダー 2025.04〜2026.03（2025年）
ライブ・イベント

太字部分はBUDDiiSまたはEBiDAN主催ライブ。
ライブ・イベント > 2020年

1N' 2N' ONE N' ONLY!! ～Special Live～（9月23日、オンラインライブ）
1N' 2N' ONE N' ONLY ～X'mas Live 2020～（12月23日、オンラインライブ）
ライブ・イベント > 2021年

日本工学院専門学校 presents LUMiNOUS meets SPACE SHOWER TV 〜ミチシルベ〜　Front Act（2月2日、Zepp Haneda）
BUDDiiS vol.00 ～LIVE SHOWCASE～（5月2日、duo MUSIC EXCHANGE→オンラインライブ）
Audee Connect Festival 2021（5月16日、TOKYO FMホール→オンラインライブ）
BUDDiiS vol.00 ～LIVE SHOWCASE～ 振替公演（8月3日、duo MUSIC EXCHANGE）
EBiDAN THE LIVE 2021オープニングアクト（8月14,15日、東京ガーデンシアター）コロナウイルス感染拡大のため中止
24時間テレビオンラインチャリティーライブイベント （8月21日、日産グローバル本社ギャラリー）
BUDDiiS vol 0.5 ～Osaka First Landing～（9月26日、なんばhatch）
ライブ・イベント > 2022年

LIVE EMPOWER CHILDREN 2022 supported by 第一生命保険（2月15日、オンラインライブ）
EXIA Presents KANSAI COLLECTION 2022 SPRING&SUMMER  OPENING ACT（3月5日、京セラドーム大阪）
東北楽天ゴールデンイーグルスvs.福岡ソフトバンクホークス戦　始球式（4月1日、楽天生命パーク宮城）
BUDDiiS vol.01 – SUNRiiSE -（1月28,29日→4月9,10日、中野サンプラザ）
Rakuten GirlsAward 2022 SPRING/SUMMER オープニングアクト（5月14日、幕張メッセ）
BUDDiiS vol.02 – VOYAGiiE -（5月29日、横浜武道館）
千葉ロッテマリーンズ vs 福岡ソフトバンクホークス戦　試合前スペシャルライブ（8月9日、ZOZOマリンスタジアム）
EBiDAN THE LIVE  2022 ～ EBiDAN AWARDS ～（8月20,21日、東京ガーデンシアター）
BUDDiiS × A’GEM/9 SPECIAL COLLABORATION Vol.3 店頭イベント（8月27日 - 9月19日、A'GEM店舗）
BUDDiiS vol.03 Zepp Tour – JOURNiiY -（8月28日 - 9月18日、Zepp Sapporo・Zepp Nagoya・Zepp Osaka Bayside・Zepp Fukuoka・Zepp Haneda）
『SM:)LE』リリース記念スペシャルトークイベント（9月25日、HMV&BOOKS SHIBUYA 6Fイベントスペース）
『SM:)LE』リリースイベント（10月2日、イオンレイクタウン）
Rakuten GirlsAward 2022 AUTUMN/WINTER（10月8日、幕張メッセ）
かまた祭　FÜN（10月29日、片柳アリーナ）
Hellosmile Special Roomie Roomie! みんパピのお時間 supported by フコク生命（11月5日、サンリオピューロランド エンターテイメントホール）
BUDDiiS vol.04 – WiiNTER LAND -（12月9,10日、LINE CUBE SHIBUYA）
第6回 ももいろ歌合戦（12月31日、日本武道館）
ライブ・イベント > 2023年

LIVE EMPOWER CHILDREN 2023 supported by 第一生命保険（2月15日、NHKホール）
BUDDiiS CAFE（2月17日 - 23日、cookpadLive cafe 表参道・cookpadLive cafe 心斎橋）
HELLO! SMILE PARADISE 2023 SPRING 〜WATWING × BUDDiiS 〜（2月22日、KT Zepp Yokohama）
KANSAI COLLECTION 2023 SPRING&SUMMER  LIVE ACT（3月4日、京セラドーム大阪）
第2回 EBiDAN 大運動会『スポーツマンヒップ！』（3月25日、国立代々木競技場 第二体育館）
BUDDiiS Channel オリジナルカレンダー2023 in Thailand お渡し＆ジャンケン大会イベント（3月29日 - 4月16日、HMV&BOOKS SHIBUYA・HMV栄・HMV&BOOKS SHINSAIBASHI）
バディフェス!!（4月3日-4月5日、Zepp Namba・Zepp Haneda）
BREAK OUT祭2023（4月15日、TOKYO DOME CITY HALL）
EBiDAN THE PARADE 2023 SPRING（4月29日、パシフィコ国立大ホール）
BUDDiiS vol.05 – MAGiiCAL –（6月17,24日、日比谷野外大音楽堂・大阪城音楽堂）
MASH BEAT 2（7月24,27日、Zepp DiverCity (TOKYO)・Zepp OsakaBayside）
THE STAR NEXTAGE（8月2,16日、さいたまスーパーアリーナ・日本ガイシホール）
EBiDAN THE LIVE UNIVERSE 2023（8月11,12日、国立代々木競技場 第一体育館）
BUDDiiS ダーツの旅iiS（8月28日 - 9月10日、滋賀県立芸術劇場 びわ湖ホール 中ホール・佐賀市文化会館 中ホール・鹿児島キャパルボホール）
BUDDiiS vol.06 - BRiLLiANT -（10月14,15日、幕張メッセ イベントホール）
第7回 ももいろ歌合戦（12月31日、横浜アリーナ）
ライブ・イベント > 2024年

SDGs推進 TGC しずおか 2024（1月13日、ツインメッセ静岡）
BREAK OUT祭2024（1月27日、Zepp Osaka Bayside）
BUDDiiS vol.07 -JUBiiLEE- (2月4日 - 4月29日、 TOKYO DOME CITY HALL・福岡市民会館・東京エレクトロンボール宮城・名古屋国際会議場 センチュリーホール ・NHK大阪ホール・カナモトホール・広島文化学園HBGホール・神戸国際会館 こくさいホール・グランキューブ大阪・パシフィコ横浜国立大ホール)
BUDDiiSカレンダーイベント ハイタッチ会（2月10日 - 4月20日、ライブハウスBuudy up!・宮城県建設産業会館・HMV&BOOKS SHIBUYA・TKP札幌ビジネスセンター赤れんが前 5階ホール・広島県立産業会館 東展示館 第２展示場・グランキューブ大阪10階 会議室1008・タワーレコード渋谷店 5Fイベントスペース）
LIVE EMPOWER CHILDREN 2024 supported by 第一生命保険（2月15日、東京国際フォーラムホールA）
STARLIGHT+ 2024（3月17日、幕張メッセ イベントホール）
川崎ブレイブサンダース ホームゲーム ハーフタイムショー（4月7日、川崎市とどろきアリーナ）
WATWING Collab Tour 2024～Equal～ 2部（4月21日、仙台GIGS）
Rakuten GirlsAward 2024 SPRING/SUMMER（5月3日、代々木第一体育館）
Z祭 SUPER LIVE!!!!!!!!!（5月12日、ぴあアリーナMM）
TGC teen ICHINOSEKI 2024（6月1日、一関市総合体育館ユードーム）
BUDDiiSLAND 1st Anniversary 〜 入居者募集中 〜（6月2日、仙台PIT）
『UtopiiA』リリースイベント“TRiiAL BUDDiiS”（6月22日 - 9月21日、イオンレイクタウン・セブンパーク アリオ柏・ビナウォーク・アリオ倉敷・セブンパーク天美・イオンモール新居浜・アスナル金山・イオンモール新利府・THE OUTLETS KITAKYUSHU・アミュひろば・豊砂公園特設ステージ・FULALI KYOBASHI・プライムツリー赤池・幕張メッセ）
音楽の祭典「BEAT AX Vol.4」（6月29日、幕張メッセ国際展示場展示ホール１～３）
「ハンドボール男子日本代表国際親善試合」 ハーフタイムショー（7月3日、代々木第一体育館）
TGC MATSUYAMA 2024 by TOKYO GIRLS COLLECTION（7月13日、愛媛県武道館）
BUDDiiS ダーツの旅iiS 2024(仮)（7月19日 - 8月1日、けんしん郡山文化センター 大ホール・ベイシア文化ホール 大ホール・熊本城ホール メインホール・長崎ブリックホール 大ホール）
The MusiQuest （ザ・ミュージックエスト）2024（7月21日、ぴあアリーナMM）
No BUDDiiS 200回突破記念「みんなで一緒に Are You Ready BUDDiiS！！」（8月4日、ニッショーホール）
EBiDAN THE LIVE CRUISE 2024（8月17日 - 8月18日、代々木第一体育館）
BUDDiiS vol.08 Nippon Budokan -UtopiiA-（9月6日 - 9月7日、 日本武道館)
ベストアメニティpresents「８×８MUSICFESTIVAL 2024」（10月6日、 久留米百年公園)
第4回EBiDAN大運動会『スポーツマンヒップ！』（10月14日、LaLa arena TOKYO-BAY）
EBiDANのフォトリップ - BUDDiiSと旅するフォトナイト - （11月27日、KT Zepp Yokohama）
BUDDiiS vol.09 - MiiRAI -（12月29日、さいたまスーパーアリーナ）
第8回 ももいろ歌合戦（12月31日、日本武道館）
ライブ・イベント > 2025年

若者向け金融セミナー　みんなの将来のお金編（2月1日、WITH HARAJUKU HALL、TAKUYA,HARUKIのみ）
LIVE SDD 2025（2月8日、大阪城ホール）
Live Summit（2月21日、Zepp DiverCity（TOKYO））（予定）
BUDDiiS Tour 2025 - JOURNiiYⅡ -（4月4日 - 6月1日、Zepp Sapporo、Zepp Nagoya、KT Zepp Yokohama、Zepp Fukuoka、Zepp Osaka Bayside、Zepp Haneda (TOKYO)、SENDAI GIGS、Zepp New Taipei）（予定）
コラボ > 2021年

BUDDiiS × A`GEM/9 SPECIAL COLLABORATION
BUDDiiS×TOWER RECORDS 店頭コラボ（10月23日 - 30日）
BUDDiiS×TOWER RECORDS 店頭コラボ～セブンパーク天美店　オープン記念編～ （11月17日 - 28日）
コラボ > 2022年

BUDDiiS×ダイバーシティ東京プラザ コラボ（2月11日 - 3月17日）
BUDDiiS × A`GEM/9 SPECIAL COLLABORATION Vol.2
Shimokita Festival × BUDDiiS（5月25日 - 29日）
BUDDiiS × A’GEM/9 SPECIAL COLLABORATION Vol.3
BUDDiiS × RDVZコラボ（12月16日 - 29日）
コラボ > 2023年

BUDDiiS × cookpadLive「BUDDiiS CAFE」（2月17日 - 23日）
クレディセゾン Presents 「バディフェス !!までのBUDDiiSに超密着！」キャンペーン（3月23日 - 4月6日）
スポーツオーソリティ「春はBUDDiiSで十人十色。」キャンペーン（3月24日 - 4月30日）
BUDDiiS × cookpadLiveコラボカフェ「BUDDiiSCAFE」テイクアウト限定（6月13-19,23-25日）
コラボ > 2024年

「BUDDiiS (バディーズ)」× NATSLIVE CAFE（3月1日 - 24日）
BUDDiiS × Favsquad（12月5日 - ）
コラボ > 2025年

BUDDiiS×琉球風水志シウマ Lucky Long Sleeve TEE（1月10日 - 16日）
BUDDiiS×Qurap（2月1日 - 28日）
タイアップ

| 曲名 | タイアップ |
| --- | --- |
R4U: TBS「よるのブランチ」2022年3,4月エンディングテーマ
SM:)LE: 2022年9月 岩手ビッグブルズサポートソング
her+art: テレビ朝日「BREAK OUT」2022年12月度オープニングトラック
Brighter: フジテレビTWO×ひかりTV共同制作ドラマ「口説き文句は決めている」主題歌
LOUD: TBS系『王様のブランチ』 2024年7月度エンディングテーマ
Iris: 関西テレビ・フジテレビ系ドラマ『秘密〜THE TOP SECRET〜』主題歌
備考 > 用語

横浜組
決別組
ゲーム部
自由エネルギー原理

自由エネルギー原理（じゆうエネルギーげんり、英：Free energy principle）は、脳の働きに関する理論的枠組みであり、脳が 内部モデルに基づいて予測を行い、感覚入力を用いてそのモデルを更新することで、驚き（シャノンサプライズ（英語版）のこと）や不確実性を低減する と示唆する。この原理で強調される脳の目的は、内部モデルと外界との整合性を高めて予測の正確性を向上させることである。この原理はベイズ推定と能動的推論（英語版）を統合しており、予測によって行動が導かれ、その行動がもたらす感覚フィードバックによって予測が精緻化されるとする。この原理は、脳機能、知覚、および行動の理解に広範な影響を与える。
概要

生物物理学および認知科学において、自由エネルギー原理は一つの数学的原理であり、物理システムの表象能力についての形式的な記述を提供する。つまりこれは、存在するものが、あたかもそれと結びつけられたシステムの特性の跡をたどっているように見える理由を説明するものである。この原理により規定されているのは、物理システムはその動態としてシャノンサプライズ（英語版）として表わされる驚きの度合い（ある結果の負の対数確率）を最小化すること、言い換えればその変分上界である自由エネルギーを最小化するということ である。この原理は特に脳機能へのベイズ的取組み（英語版）で用いられ、人工知能への取組みにも用いられる。また、変分ベイズ法（英語版）と密接に関連しており、もともとはカール・フリストン（英語版）によって、神経科学における身体的知覚-行動ループの説明として導入された。
自由エネルギー原理は、あるシステムが他のシステム（例えば、システムが埋め込まれた環境）と分けられてはいるが離れがたく結びついているような場合に、そのシステムの振る舞いをモデル化する。このとき、システムと外界をつなぐ界面を十分に表現できる自由度を持った変数の集合をマルコフ・ブランケット（英語版）と呼ぶ。より形式的に言うと、自由エネルギー原理が示しているのは、システム全体が「固有の分割」（いいかえれば、マルコフブランケットによる粒子への分割）を持つ場合、システムの部分集合が他の部分集合の統計的な構造の跡をたどる　という事である。この統計的な構造は、内部と外部の状態、またはシステムの経路として知られている。
自由エネルギー原理は、脳が推論エンジンであるとするベイズ的な考え方に基づいている。この原理の下では、システムは驚きが最小になる経路を追い求める。表現を変えると、システムは自身の世界モデルに基づく予測と、感覚および関連する知覚との差を最小にしている。この差は変分自由エネルギーとして定量化され、システムの世界モデルの継続的な修正、または世界をシステムの予測に近づけることで最小化される。つまり、システムが自由エネルギーを最小化するには、世界モデルを変えるのでは無く、世界そのものを能動的に変え、期待される状態に近づけるという方法もあるということである。
フリストンはこのことを、すべての生体反応の原理とみなす。また、フリストンは彼の原理が精神疾患や人工知能にも当てはまると信じている。能動的推論原理に基づく人工知能の実装は、他の方法に対して優位性を示している。
自由エネルギー原理は情報物理学の数学的原理であり、最大エントロピー原理や最小作用の原理に似て、数学的な観点から真である。自由エネルギー原理を否定しようとするのはカテゴリー誤認であり、経験的観測により微積分を否定しようとするのと同類である。（こういうやり方では数学的理論の間違いを示すことはできない；必要なのは理論から形式的矛盾を導くことである。）2018年のインタビューで、フリストンは　自由エネルギー原理が反証の対象ではないということを以下のように説明した：
私はここで基本的な区別をしておくことが有用だと思います。この区別は、言明と過程の理論との違いなのです；つまり、物事が従うかもしれない規範的な原理と、その原理がどのように実現されるかについての過程の理論すなわち仮説との違いなのです。
この区別の下では、自由エネルギー原理は予測符号化（英語版）やベイズ脳仮説などとは全く別のものです。なぜなら自由エネルギー原理は原理だからです。ハミルトンの最小作用の原理のように、この原理も反証できず、否定できません。
実際、それに対してできることはあまりなく、測定可能なシステムがこの原理に従うかどうか問う以外にはありません。一方で、脳がベイズ推定や予測符号化のような形で行動するという仮説は、まさに仮説であり、経験的証拠で支持されることもあれば、されないこともあります。
経験的な証拠に支持された、このような仮説の例は多い。
背景

細胞や脳のような自己組織化する生体システムは、変分自由エネルギーを最小化するものとして理解できる という考え方は、ヘルムホルツの無意識的推論（英語版）に関する研究や、その後の 心理学および 機械学習における研究に基づいている。変分自由エネルギーは、観測値群と、それらの隠れた原因に対する確率密度の 関数である。この変分確率密度は、仮定された原因から観測結果を予測して生成する確率モデルに関連して定義される。この文脈において、自由エネルギーは周辺尤度（ベイズ的証拠）（英語版）の近似を提供する。 したがって、その最小化はベイズ推論プロセスと見なすことができる。システムが自由エネルギーを最小化するために能動的に観測を行うとき、それは暗に能動的推論を実行し、自身の世界モデルの証拠を最大化する。
しかしながら、自由エネルギーは結果の自己情報量の上界でもあり、驚きの長期的平均はエントロピーである。これは、自由エネルギーの最小化を行うとき、システムは、サンプリングした結果（または感覚状態）のエントロピーの上界を（暗に）置くことになることを意味している。
背景 > 他の理論との関係

能動的推論は、良いレギュレーター定理（英語版）や、自己組織化に関する報告と密接に関連している。自己組織化に関する報告には、自己集合、パターン形成（英語版）、オートポイエーシス、およびプラクトポイエーシス（英語版）が含まれる。能動的推論は、サイバネティックス、シナジェティクス（物理）（英語版）、および身体化された認知で検討されたテーマを扱っている。
自由エネルギーは、ある変分確率密度の下で観測が期待されるエネルギーから、そのエントロピーを引いた形で表せるので、最大エントロピー原理とも関連がある。さらに、エネルギーの時間平均は作用になるため、最小変分自由エネルギー原理は 結局のところ、最小作用の原理である。
スケール不変性を可能にする能動的推論は、他の理論や分野にも応用されている。例えば、社会学、言語学およびコミュニケーション、記号学、疫学など、多様な領域で適用されている。
また、負の自由エネルギーは、エビデンス下限（英語版）と数学的に等価である。これは、機械学習において変分オートエンコーダなどの生成モデルを教育する際に広く使用される。
行動と知覚

能動的推論は、生成的モデルから得られる感覚データの原因を、近似ベイズ推論（英語版）の手法を適用して推論し、それらの推論の結果を行動の指針として用いる。
ベイズの定理は、このような因果モデルの確率論的に最適な反転（結果から原因を推定すること）を定式化するが、その適用は一般に計算的に困難である。そのため、実用的には近似的な手法が用いられることが多い。
能動的推論においては、こうした近似手法の中でも変分法が主要な役割を果たす。これは実践的および理論的な理由によるものである。実践的な理由として、変分法はしばしば単純な推論手続きを提供する点が挙げられる。一方、理論的な理由として、この手法が上記で説明したような物理学の基本原理と関連している点がある。
これらの変分法は、ベイズ最適推論（または事後確率）とその近似との 違い の 上限 を最小化することで進んでいく。この上限は自由エネルギーとして知られている。この概念に基づき、知覚は、入力される感覚情報について自由エネルギーを最小化する過程として特徴づけることができる。一方、行動は、出力される行動情報について同じ自由エネルギーを最小化する過程として捉えることができる。
このような全体として双対な最適化は、能動的推論の特徴である。そして、自由エネルギー原理は、「知覚し、行動するすべてのシステムは、この方法で記述できる」という仮説である。
行動と知覚 > 生成モデルの定義

自由エネルギー原理を通じて能動的推論の仕組みを具体的に説明するためには、生成モデルを明確に定義する必要がある。この生成モデルは、複数の確率密度関数を含み、それらが組み合わされて因果モデルを特徴づける。
その一例として次のように定義される。
行動と知覚 > 生成モデルの定義 > 状態空間：

システムは状態空間  X に存在するものとしてモデル化される。これは、システムのある状態はこの空間の点として表わされるという意味である。次に、この状態空間は以下のように因子分解される：
X=\Psi \times S\times A\times R
ここで、
\Psi   は、エージェントにとって「隠された」外部状態の空間であり、この状態には直接的な知覚やアクセスができない。
S は、エージェントが直接知覚する感覚状態の空間である。
A は、エージェントが取りうる行動の空間である。
R は、エージェントにとって内部状態の空間であり、外部には公開されない。
図1に従い、以後  {\dot {\psi }},\psi ,s,a と  \mu  は（連続な）時間  t の関数であることに注意する。生成モデルは次に示す確率密度関数によって具体的に定義される。
行動と知覚 > 生成モデルの定義 > 感覚モデル:

p_{S}:S\times \Psi \times A\to \mathbb {R} 　　これは通常次の ように記述される：　 p_{S}(s\mid \psi ,a)
この関数は、外部状態  \psi  と行動  a を所与として感覚データ  s の確からしさ(尤度)を特徴づける。
行動と知覚 > 生成モデルの定義 > 環境動態の確率モデル:

p_{\Psi }:\Psi \times \Psi \times A\to \mathbb {R} 　　これは通常、以下のように記述される： p_{\Psi }({\dot {\psi }}\mid \psi ,a)
この関数は、エージェントの行動 a を所与として、外部状態 ψ が時間 t においてどのように変化すると予測されるかを特徴づける。
行動と知覚 > 生成モデルの定義 > 行動モデル:

p_{A}:A\times R\times S\to \mathbb {R} 　　これは以下のように記述される：　 p_{A}(a\mid \mu ,s)
この関数は、エージェントの行動  a が、内部状態  \mu  と感覚データ  s にどのように依存するかを特徴づける。
行動と知覚 > 生成モデルの定義 > 内部状態モデル:

p_{R}:R\times S\to \mathbb {R} 　　これは以下のように記述される：　 p_{R}(\mu \mid s)
この関数は、エージェントの内部状態  \mu  が感覚データ  s にどのように依存するかを特徴づける。
行動と知覚 > 生成モデルの定義 > 結合モデル：

これらの確率密度関数は、「結合モデル」の要素を決定する。この結合モデルは、生成モデルの完全な仕様を表すものであり、次のように記述される：　 p({\dot {\psi }},s,a,\mu \mid \psi )=p_{S}(s\mid \psi ,a)p_{\Psi }({\dot {\psi }}\mid \psi ,a)p_{A}(a\mid \mu ,s)p_{R}(\mu \mid s).
行動と知覚 > 能動的推論 > 事後確率密度

次に、ベイズの定理 に基づき、「事後確率密度」  p_{\text{Bayes}}({\dot {\psi }}|s,a,\mu ,\psi )  が決定される。この事後確率密度は、直前の外部状態  \psi  と、エージェントの行動  a、感覚信号  s、および内部状態  \mu  を所与として、外部状態  {\dot {\psi }} に関する確率論的に最適な信念を表す。
しかし、この事後確率密度  p_{\text{Bayes}}​の厳密な計算は手に負えないほど困難であるため、自由エネルギー原理では、  p_{\text{Bayes}}​ の近似となる「変分確率密度」 q({\dot {\psi }}|s,a,\mu ,\psi ) の存在を仮定する。
行動と知覚 > 能動的推論 > 自由エネルギー

このとき、自由エネルギー は以下のように定義される。
この式は、
自由エネルギー (free-energy) が、期待エネルギー (expected energy) から エントロピー (entropy) を 引いたものとして表されることを示しており、また、自由エネルギーを
驚き（surprise）：　 -\log p(s)　（感覚データ  s の対数尤度の負の値）
カルバック・ライブラー（KL）発散 (divergence)：　 \mathbb {KL} [q\parallel p_{\text{Bayes}}] （変分確率密度  q とベイズ事後確率  p_{\text{Bayes}} との違いの尺度）
の和として表わすこともできることを示している。
行動と知覚 > 行動と知覚

そして、行動と知覚は、次のような同時最適化問題として定義される。
内部状態  \mu  の最適値  \mu ^{*} は、自由エネルギー  F を最小化する  \mu  の値として決定される。
行動  a の最適値  a^{*} は、最適な内部状態  \mu ^{*} を所与とした上で、自由エネルギー  F を最小化する  a の値として決定される。
ここで、内部状態  \mu  は通常、変分確率密度  q のパラメーター群を符号化したものとみなされる。したがって、内部状態は、外部状態  \Psi  についての事後信念に関するエージェントの最良の推測  を表すものとみなされる。
自由エネルギーは、エージェントの（ぎりぎり または 平均的な）感覚的驚きの上限でもあることに注意する。したがって、自由エネルギーの最小化は、驚きの最小化という観点からも動機づけられる。
自由エネルギーの最小化 > 自由エネルギーの最小化と自己組織化

自己組織化システムがランダム力学システム（英語版）とみなせる場合、自由エネルギーの最小化がその特徴的な性質となる　という見方が提案されている。　この枠組みは、行動と感覚状態を含むマルコフ・ブランケット（英語版）に基づいており、マルコフブランケットは内部状態と外部状態を分離する役割を果たすものである。　もし内部状態と行動が自由エネルギーを最小化するならば、それは感覚状態のエントロピーの上限を設定することになる：
これは、エルゴード性の仮定のもとでは、長期的な驚きの平均がエントロピーと等しくなるためである。この上限は、（熱力学第二法則 や ゆらぎの定理に関連付けられた）無秩序への自然な傾向に対抗する。
しかしながら、生命科学における統一原理を、ランダム力学系、非平衡定常状態、およびエルゴード性といった統計物理学の概念に基づいて定式化することは、生物システムを理論的・実証的に研究する上で重大な制約を課すことになる。その結果、生物システムを単なる自己組織化システムの中でも興味深いものとしている特性が、見えにくくなるというリスクが伴う。
自由エネルギーの最小化 > 自由エネルギーの最小化とベイズ推論

すべてのベイズ推論は、自由エネルギーの最小化という観点から記述できる。[出典無効]自由エネルギーが内部状態について最小化されるとき、隠れ状態（外部状態）上で、変分確率密度と事後確率密度の間のカルバック・ライブラー（KL）発散が 最小化される。これは、変分確率密度の式が固定されている場合には近似的なベイズ推論となり、そうでない場合には厳密なベイズ推論　となる。
したがって、自由エネルギーの最小化は、ベイズ推論やフィルタリング（例：カルマンフィルター）を包括的に記述する方法を提供する。また、自由エネルギーの最小化は、ベイズモデル選択（英語版）にも応用され、自由エネルギー(free-energy) は 複雑さ (complexity) と 正確さ (accuracy) の差に分解できる：
最小自由エネルギーを持つモデルは、（複雑さのコスト（例：オッカムの剃刀 や、より形式的な計算コストの取り扱い　などを参照）の下ではあるが、）データを精密に説明する。ここで、複雑さ とは、ある隠れ状態の下で 変分確率密度と 事前信念 の間の相違である。すなわちこれは、データを説明するために使用される有効自由度 である。
自由エネルギーの最小化 > 自由エネルギーの最小化と熱力学

変分自由エネルギーは、情報理論的な関数であり、熱力学的な（ヘルムホルツ）自由エネルギーとは異なる。しかし、変分自由エネルギーの 複雑さ 項は、ヘルムホルツ自由エネルギーと同じ不動点を持つ（ただし、システムが熱力学的に閉じているが孤立していないと仮定した場合である）。その理由は、感覚的な外乱が（十分に長い時間にわたって）止められると、複雑さ が最小化されるためである（なぜなら、正確さ が無視できるからである）。このとき、システムは平衡状態 にあり、最小エネルギー原理（英語版） に従って内部状態はヘルムホルツ自由エネルギーを最小化する。
自由エネルギーの最小化 > 自由エネルギーの最小化と情報理論

自由エネルギーの最小化は、感覚状態と、（エントロピーが固定されている場合の）変分確率分布のパラメーターとしての内部状態との間の、相互情報量を最大化することと等価である。これは、自由エネルギーの最小化が「最小冗長性原理」と関連していることを示す。
神経科学における自由エネルギー最小化

自由エネルギーの最小化は、不確実性のもとで神経が推論や学習を行うことを、標準（ベイズ最適）モデルとして定式化するための有用な方法である。したがって、自由エネルギーの最小化はベイズ脳仮説（英語版）を支持する。自由エネルギーの最小化によって記述される神経過程は、以下のような隠れ状態の性質に依存する：
\Psi =X\times \Theta \times \Pi
これは、時間に依存する変数と、時間不変なパラメーターと、確率的変動の精度（すなわち逆分散または温度）から成る。変数での最小化、パラメーターでの最小化、および 精度での最小化 は、それぞれ 推論、学習、不確実性の符号化 に対応する。
神経科学における自由エネルギー最小化 > 知覚推論とカテゴリー化

自由エネルギーの最小化は、知覚における 無意識の推論（英語版） の概念を形式化し、神経細胞による処理（neuronal processing）に関する標準（ベイズ的）理論 を提供する。
ニューロンの動態（neuronal dynamics）の関連過程理論（associated process theory）は、自由エネルギーを勾配降下法 によって最小化することに基づいている。これは、一般化ベイズ・フィルタリング（英語版）（generalised Bayesian filtering）に対応する（ここで、~　は 一般化運動座標の変数を、 D は 微分行列演算子 を表す）：
通常、自由エネルギーを定義する 生成モデル は、非線形 かつ （脳の皮質の階層と似て）階層的 である。
一般化フィルタリング の特別なケースには、カルマンフィルター が含まれる。これは、予測符号化（英語版） と形式的に等価であり、脳内でのメッセージ伝達の例えとしてよく知られている。
階層モデルのもとで、予測符号化には 上向き（ボトムアップ）の予測誤差 および 下向き（トップダウン）の予測の回帰的な交換が 伴う。このメカニズムは、感覚系 と 運動器系 の解剖学的・生理学的構造と一致している。
神経科学における自由エネルギー最小化 > 知覚学習と記憶

予測符号化 において、自由エネルギー（自由行動）の時間積分に対し、勾配降下法 を用いてモデルパラメーターの最適化をすることは、連合性可塑性（associative plasticity） またはヘッブ的可塑性（Hebbian plasticity）に帰着し、脳におけるシナプス可塑性（synaptic plasticity） と関連している。
神経科学における自由エネルギー最小化 > 知覚の精度、注意、顕著性

精度パラメーター（precision parameters）の最適化は、予測誤差のゲインの最適化に対応する（例えば、カルマンゲイン）。神経生理学的に妥当な予測符号化の実装では、この最適化は、浅層錐体細胞（superficial pyramidal cells）の興奮性（英語版）の最適化に対応し、注意のゲイン（attentional gain）として解釈されている。
注意に関するトップダウン vs. ボトムアップ論争は、主要な未解決問題として取り上げられてきた。この課題に対し、ある計算モデルが、トップダウンとボトムアップのメカニズムが相互作用する 循環的な性質 を示すことに成功した。注意の創発モデル（emergent model of attention）として確立された SAIM というモデルを用いて、著者らはPE-SAIM というモデルを提案した。これは標準版とは対照的に、選択的注意 にトップダウン的な視点からアプローチする。このモデルは、予測誤差を同じレベルまたは上位レベルへ伝達することを考慮に入れている。これは、データ と その原因（または、生成モデル と 事後確率）との間の差を示すエネルギー関数を最小化するためである。モデルの妥当性を高めるために、著者らは刺激間の神経競合（neural competition）も組み込んだ。このモデルの顕著な特徴は、課題実行中において、自由エネルギー関数を予測誤差のみを用いて再定式化した点である。：
{\dfrac {\partial E^{total}(Y^{VP},X^{SN},x^{CN},y^{KN})}{\partial y_{mn}^{SN}}}=x_{mn}^{CN}-b^{CN}\varepsilon _{nm}^{CN}+b^{CN}\sum _{k}(\varepsilon _{knm}^{KN})
ここで、 E^{total} は神経ネットワークが含む総エネルギー関数（total energy function） を表す。また、 \varepsilon _{knm}^{KN} は、生成モデル（事前確率）と事後確率 との間の予測誤差 であり、時間とともに変化する。両モデル（SAIMとPE-SAIM）を比較すると、それぞれの結果の間に顕著な類似性が見られる一方で、際立った違いも浮かび上がる。具体的には、標準版のSAIMでは、モデルの焦点が主に興奮性結合に置かれているのに対し、PE-SAIMでは、抑制性結合を推論のために活用している。このモデルはまた、人間の実験から得られた EEG（脳波）および fMRI（機能的磁気共鳴画像）のデータを高精度で予測できることが示された。同様に、Yahya らは、自由エネルギー原理を適用し、主に SAIM に依拠する「潜在的選択的視覚注意（covert selective visual attention）」におけるテンプレートマッチング（template matching）の計算モデルを提案した。
この研究によれば、全状態空間の総自由エネルギー は、元の神経ネットワークにトップダウン信号を挿入することで達せられる。これにより、フィードフォワード（英語版）とフィードバックの両方の予測誤差を含む動的システムが導き出される。
能動的推論

勾配降下法 が行動  {\dot {a}}=-\partial _{a}F(s,{\tilde {\mu }}) に適用される場合、運動制御 は、下行性（皮質脊髄性）の予測によって活性化される 古典的な反射弓の観点から理解することができる。 この枠組みは、平衡点解の自由度問題への一般化や、運動軌道への一般化　のための形式を提供する。
能動的推論 > 能動的推論と最適制御

能動的推論 は、最適制御と関連する。この関連は、最適制御の価値関数やコスト関数を、状態遷移 または流れに関する事前信念に置き換えることで得られる。これは、ベイズフィルタリングと、ベルマン方程式 の解 との密接な関係を活用して行われる。　しかし、能動的推論 は、以下の 流れについての事前確率分布から始まる：
f=\Gamma \cdot \nabla V+\nabla \times W
これは、状態空間におけるスカラー関数 V(x)  およびベクトル関数 W(x)  で指定される（ヘルムホルツ分解　を参照のこと）。
ここで、 \Gamma  はランダム変動の振幅を表し、コストは以下の式で定義される：
c(x)=f\cdot \nabla V+\nabla \cdot \Gamma \cdot V 。
流れ についての事前確率分布  p({\tilde {x}}\mid m) は、次のような状態についての事前確率分布を誘導する ：
p(x\mid m)=\exp(V(x))
これは、適切な順方向コルモゴロフ方程式（英語版） の解となる。
対照的に、最適制御 はコスト関数を所与とし、以下の仮定のもとで流れを最適化する： W=0（これは、流れは 渦なし場（英語版） または 詳細釣り合い を満たす事を示している）。通常、この方法では逆方向コルモゴロフ方程式 を解く必要がある。
能動的推論 > 能動的推論と最適意思決定（ゲーム）理論

最適決定（英語版）問題（通常、部分観測マルコフ決定過程 として定式化される）は、能動的推論 の枠組みにおいて、効用関数を事前信念に組み込むことで処理される。　この設定において、エージェントが期待するのは、高い効用（低いコスト）を持つ状態を占めること である。　生成モデル に、制御をモデル化する隠れ状態 を組み込むことで、変分自由エネルギーを最小化する方策（制御系列）は、高い効用を持つ状態に至る。
神経科学的に、ドーパミンなどの神経調節（英語版）物質 は、予測誤差を符号化する主細胞のゲインを調整することで、予測誤差の精度を伝達すると考えられている。これは、形式的には異なるものの、ある意味でドーパミン が予測誤差を伝達する役割や　関連する計算論的説明と密接に関連している。
能動的推論 > 能動的推論と認知神経科学Active inference and cognitive neuroscience

能動的推論は、認知神経科学、脳機能、および神経精神医学 におけるさまざまな問題に対処するために使用されてきた。これには、以下が含まれる：行動観察、ミラーニューロン、サッカード（英語版）（saccades）と視覚探索、眼球運動（英語版）、睡眠、錯覚、注意、行動選択（英語版）、意識、ヒステリー、精神病。　能動的推論における行動の説明は、しばしば「頑固な予測（stubborn predictions）」 という概念に依存している。この予測は更新できず、結果として、これらの予測が実現するような行動を引き起こす という概念である。
関連項目See also

アフォーダンス
エントロピー的な力
オートポイエーシス
決定理論
行動特異的な知覚（英語版）
コンストラクタル法則 - 自然（生物および無生物）における設計進化の法則
最小エネルギー原理（英語版）
最適制御
自己組織化
シナジェティクス（物理）（英語版）
シャノンサプライズ（英語版）
情報メトリック（英語版）
身体化された認知
適応システム
脳機能へのベイズ的取組み（英語版）
変分ベイズ法（英語版）
予測符号化（英語版）