本研究では、帰納論理プログラミング（ILP）に基づく機械学習手法として、従来のILPアルゴリズムが持つ単一の仮説を学習する限界を克服するために、スナップショットアンサンブルを提案しています。従来のアプローチでは、複数回のトレーニングで複数の仮説を学習しますが、提案手法ではILPアルゴリズムを1回のみ実行し、その過程で得られた中間的な仮説を保存します。その後、最小記述長ウェイティングスキームを用いてこれらの仮説を統合します。様々なベンチマーク実験（ゲームプレイや視覚的推論を含む）において、本手法は予測精度を4%向上させ、計算コストは1%未満に抑えられることが示されました。これにより、効率的なアンサンブル学習の新たなアプローチが提案されています。