ハイパーパラメータは、機械学習モデルの学習プロセスやモデル構造を決める設定値です。学習データから自動的に推定される重み（パラメータ）とは別に、人が事前に与える値です。代表例として、学習率、正則化の強さ、決定木の深さ、ランダムフォレストの木の本数、ニューラルネットの層数やユニット数などが挙げられます。ハイパーパラメータの選び方は精度だけでなく、学習時間や過学習のしやすさ、運用コストにも直結します。
実務では、ハイパーパラメータ調整は「再現性のある評価設計」とセットで考えることが必要です。ホールドアウトや交差検証で評価指標を固定し、探索範囲と探索手法（グリッドサーチ、ランダムサーチ、ベイズ最適化など）を決めて、過度なチューニングで検証データに寄せすぎないようにします。特に時系列データやユーザー行動データでは、未来情報の混入（リーケージ）があると、いくら調整しても本番で性能が出ないため、分割方法の設計が前提です。
運用面で問題になりやすいのは、探索結果の根拠が残らず属人化すること、学習環境が変わって再現できなくなること、最適値がデータ分布の変化で陳腐化することです。実験管理ツールで試行条件と結果を記録し、性能だけでなく推論速度やメモリ使用量、安定性も含めた選定基準を持つと、現場の意思決定がぶれにくくなります。ハイパーパラメータは「精度を上げるための最後のひと工夫」として扱うより、要件と制約に沿ってモデルを成立させるための設計変数として捉えるほうが実務的です。
