科学技術と共に歩む

シリーズ 情報科学における確率モデル 9

ベイズ学習とマルコフ決定過程

• 中井 達 千葉大名誉教授 著

本書は，直接に知ることのできない状態に関する情報を解析するための基本的な方法として用いられるベイズの定理に基づく学習と，それをもとにした部分観測可能なマルコフ決定過程の基本的な結果と応用についてまとめた。

マルチエージェントシリーズ A-6

マルチエージェントのための行動科学：実験経済学からのアプローチ

• 西野 成昭 東大准教授 著
• 花木 伸行 阪大教授 著

本書では実験経済学のアプローチを基に，マルチエージェントシミュレーションにおける意思決定主体の行動モデル構築を解説した。NetLogoを用いたプログラミングやz-Tree を用いて，誰でも経済実験ができるようにした。

マルチエージェントシリーズ B-6

マルチエージェントによる金融市場のシミュレーション

• 高安 美佐子 東工大教授 著
• 和泉 潔 東大教授 著
• 山田 健太 琉球大准教授 著
• 水田 孝信 スパークス・アセット・マネジメント（株） 著

ディーラーモデルの基本的な性質や、為替市場から観測される統計的性質との関係をシミュレーションや理論解析によって解説。応用編として、PUCKモデルや政府による為替介入に関する研究結果、株式市場の制度設計についても紹介。

感性情報学 - オノマトペから人工知能まで -

• 坂本 真樹 電通大副学長 著

心理学，脳科学，工学など幅広い分野での感性計測方法を紹介するとともに，筆者ならではのオノマトペ（擬音語・擬態語の総称）やさまざまな自然言語を活用した方法，さらに感性への深層学習適用と応用まで解説する。

ゲーム情報学概論 - ゲームを切り拓く人工知能 -

• 伊藤 毅志 電通大准教授 編著
• 保木 邦仁 電通大准教授 著
• 三宅 陽一郎 （株）スクウェア・エニックス 著

ゲームは，古くから人工知能，認知科学の中心的な研究テーマとして扱われてきた。本書では，まずこの研究分野の基礎的な知識と歴史を押さえ，それを支える重要な理論について述べ，デジタルゲームの応用分野まで概観する。

マルチエージェントシリーズ A-2

マルチエージェントのためのデータ解析

• 和泉 潔 東大教授 著
• 斎藤 正也 長崎県立大准教授 著
• 山田 健太 琉球大准教授 著

本書は，社会経済データを実際に分析して社会現象のモデルを構築できるように，分析の手順から分析結果をシミュレーションモデルにつなげることを中心に，データ解析とエージェントシミュレーションの統合の仕方について解説した。

マルチエージェントシリーズ B-2

マルチエージェントによる自律ソフトウェア設計・開発

• 大須賀 昭彦 電通大教授 著
• 田原 康之 電通大准教授 著
• 中川 博之 阪大准教授 著
• 川村 隆浩 科学技術振興機構 著

近年，柔軟性のある高度なソフトウェアの実用化が期待されている。本書では，マルチエージェント技術を応用した低コストかつ高品質なソフトウェア開発手法について，基礎的なものから最新の技術に至るまで幅広く紹介する。

例題で学ぶ 知能情報入門

• 大堀 隆文 北海道科学大名誉教授 著
• 木下 正博 北海道科学大教授 著
• 西川 孝二 北海道科学大准教授 著

情報やロボット教育においては知能情報技術の習得がその第一歩である。本書は文理を問わずその基礎知識習得を目的として，学生の学習意欲をそそる例題や課題を多数用意している。解答例はWebからダウンロードして自習可能とした。

学習理論

• 高橋 治久 電通大教授 著
• 堀田 一弘 電通大助教 著

機械学習の理論とアルゴリズムについて，数学的な導出も含めて基礎から丁寧に説明した学習理論の教科書。実用的なAdaBoost，SVM，MRF，CRF，RVM，GMM，変分ベイズ法などを詳しく解説している。

インテリジェントネットワークシステム入門

• 原島 文雄 東大名誉教授・都立科技大名誉教授・東京電機大名誉教授 監修
• 山口 亨 首都大教授 著
• 久保田 直行 首都大教授 著
• 高間 康史 首都大教授 著

ネットワークの観点から，人間，ロボット，エージェントの知能化について，基本的な考え方・方法論・最近の動向をまとめた。また，ロボットとWebという一見関連のなさそうな分野を融合し，相互の関連が理解できるように配慮した。

複雑系のシミュレーション - Swarmによるマルチエージェント・システム -

• 伊庭 斉志 東大教授 著

本書は，複雑系のシミュレーション構築ツールであるSwarmをもとにして，マルチエージェント・シミュレーションの基礎から応用を解説し，読者自ら記述できるようになるとともに，人工生命などの複雑系の基礎的な考え方を学ぶ。

マルチエージェント学習 - 相互作用の謎に迫る -

• 高玉 圭樹 電通大教授 著

複数のエージェントが協調して環境に適応するには，エージェントは何をどのように学習すべきか。本書はこの問いの答えを豊富な学習メカニズム，研究事例の紹介を通して模索し，初心者から研究者まで役立つ内容をわかりやすく解説した。

マルチエージェントシステムの基礎と応用 - 複雑系工学の計算パラダイム -

• 大内 東 北大名誉教授 著
• 山本 雅人 北大教授 著
• 川村 秀憲 北大教授 著

複雑系，人工知能，分散型コンピューティング，社会シミュレーション等の分野において，重要な位置を占めているマルチエージェントシステムのための基礎理論・技術，及び，応用事例をわかりやすく解説した数少ない教科書である。

非集中システム

• Mitchel Resnick 著
• 山本 順人 筑波大講師 訳
• 西岡 知之 筑波技術短大助手 訳

鳥の群れの飛行，蟻の採餌行動，交通渋滞などにみられるパターンが生み出すメカニズムを例として，非集中システムという新しい概念を紹介。またStarLogo言語によるシミュレーションを用いた学習方法も提案して親しみやすくした。