Gauss過程IMSE最適計画は、Gauss過程モデルに適した計画です。Gauss過程モデルは、滑らかな曲面に従っているデータに対して使えます。Gauss過程IMSE最適計画は、Gauss過程モデルの平均2乗誤差（MSE; Mean Squared Error）を実験領域で積分した値を最小化します。この手法では、クリギングモデルに似た相関構造を使用します。Jones and Johnson（2009）を参照してください。
Gauss過程IMSE最適計画は、ラテン超方格法の代わりとなる計画です。IMSE最適計画をラテン超方格法による計画（ラテン超方格法による2因子計画）と比較してみましょう。ラテン超方格法による2因子計画とGauss過程 IMSE最適計画を比較は、Gauss過程 IMSE最適計画を描いた散布図です。こちらの計画の方が、因子領域全体に均一に散らばっていることがわかります。
