ロボット工学や自動システムの開発において、シミュレーション環境での性能と実環境での性能のギャップを埋めることは、極めて重要な課題である。本研究は、シミュレーションから実環境への移行時における性能推定の信頼性を向上させるため、複数の既存手法を統合した新しいアプローチを提案している。 具体的には、Chen氏らによるベッティング理論（betting framework）と、Ramdas氏らによる安全ないつでも有効な推論（safe anytime-valid inference）という2つの重要な手法を組み合わせるものである。スケール化されたシミュレータを活用することで、システムの実装では効率的で信頼性の高い証明書を生成できるようになる。この手法は特にロボットの性能テストにおいて価値があり、実環境での運用前に厳密な検証を行うことが可能になる。 提案手法の特徴は、その自己完結性にある。本論文は完全で理解しやすい構成となっており、関連する基礎理論の説明を最小限に抑えながらも、提案されたアルゴリズムの全体像を示している。必要に応じて元の論文を参照することで、より詳細な背景知識を得ることができる。 研究チームはこのアルゴリズムの動作を実証するための合成例をGitHubリポジトリ「Bet4Sim2Real-EProcess」で公開しており、実装者や研究者がアクセス可能な形で結果を提供している。