化学反応系の解析において、スパースで雑音を含む時系列データから解釈可能な支配方程式を抽出することは、離散的な反応トポロジーと連続的な速度論パラメータが密接に結合しているため、きわめて困難な課題である。本研究では、これらの課題に取り組むため、PC-MCMC-CIGPと呼ばれる物理制約付きのグレーボックス・ワークフローを開発した。このアプローチは、スパイク・アンド・スラブ法によるトポロジーサンプリング、硬い保存則と熱力学的スクリーニング、そして化学情報ガウス過程（CIGP）を用いた残差モデリングを組み合わせることで、パラメータ較正と実験設計を実現している。 本手法の新規性は、MCMC法やガウス過程の新しいファミリー開発そのものではなく、むしろこれらの要素を物理制約のあるワークフローに統合し、不確実性を考慮した明示的な獲得関数の選択を実装した点にある。H2とBr2の標準ベンチマーク問題では、制約付きサンプラーが初等的なラジカル経路と欺瞞的な現象論的適合を区別することに成功した。また、スチレン酸化反応系ではCIGP最適化ループが報告されている標準的なガウス過程ベイズ最適化ベースラインと比べて、最終収率を12.5%改善している。 さらに10シードの包括的な獲得関数比較研究により、期待改善度（EI）、GWU、PC-EI、不確実性サンプリング、乖離探索、ランダム探索といった複数の戦略が異なるトレードオフを持つことが明らかになった。特にPC-EIは低収率のベイズ最適化提案を大幅に削減する一方で、EI系の基準が最終的な収率性能において最も強力な結果をもたらすことが示された。