LASSO は L1 罰則項を推定関数の中に入れる正則化法であり，その開発・拡張は統計科学や機械学習といった分野のホットトピックの一つとなっている．本講演では，罰則項にかかる係数，つまり罰則の強弱を決めるチューニングパラメータの選択問題を考える．クロスバリデーションやサブサンプリングで選択する方法が広く用いられているが，基本的にそれらは計算負荷が高い．そこで，Zou et al. (2007) の「AIC for the LASSO」を拡張する形の情報量規準の導出を試みる．