本書が2019年当時に支持された背景には、深層学習技術の急速な普及と、それに伴う課題意識の高まりがあったと考えられます。当時、深層学習は産業界で広く活用され始めていましたが、同時に予測の根拠が不明瞭な「ブラックボックス問題」や、予測の不確実性を評価できない点が大きな課題として認識されつつありました。

このような状況下で、確率を用いて不確実性を扱うベイズ統計と深層学習を組み合わせるアプローチは、技術的な限界を突破する次の一手として、研究者や先進的な技術者の間で強い関心を集めていました。本書は、この「ベイズ深層学習」という時流に乗った専門テーマを扱い、基礎的な概念から応用的なつながりまでを体系的に解説する構成で、その専門的ニーズに的確に応えたと推測されます。二つの領域を架橋する構成が、深層学習の次のステップを模索する読者層に強く響いたことが、ヒットのメカニズムと考えられます。