近年著しい発展を遂げている機械学習技術の背後には，学習対象が持つ幾何学的構造に対する繊細な取扱いが潜んでいます．大規模な基盤モデルが存在するすべてのデータを学習に使い切りつつある今，さらなる機械学習技術の性能向上は，対象への深い理解による改良が欠かせません．また大規模データの学習は，対象がもつ構造をあぶり出し，ときには新しい知見を与えてもくれます．本特集では，データの幾何学と機械学習をキーワードに，関連する分野の研究を取り上げていきます．