機械学習ポテンシャルは，第一原理計算と古典分子動力学をつなぐ強力な手法として知られるに至り，公開コードや商用サービスの増加に伴って近年広く普及，注目を集めている．本稿では，初学者に向けた機械学習ポテンシャルの概要について解説したのち，その応用事例としてアモルファス構造モデリングやアモルファス中のイオン拡散シミュレーションに関する研究事例を紹介する．最後に，機械学習ポテンシャルの学術的発展として重要である荷電欠陥の取り扱いや外場応答について，記述子やモデルの変更，そして実際のシミュレーション結果について解説する．
