パターン認識システムでは,汎化性能の高い識別器の設計が重要となる.において,性能を向上させるには,識別器の汎化性能を向上させるための学習法と,識別に有効な特徴の選択法,および異種情報の効果的な融合法が重要課題となる.本稿では,アンサンブル学習という視点でこれらの問題を解決するための方法論について最新の研究も交えて解説する.In patter recognition system, it is crucial to design a classifier with high generalization ability, Ensemble learning is one pronissing approach for the purpose. In this tutorial, representative ensemble learning methods are reviewed. Moreover, different information dusion methods are also explaind as a new type of ensemble learning.