社会科学とポリエージェントシステム

出口 弘…lll……………………l…l川l………………l…l………‖‖…………ll……l………＝‖‖‖……………………lllt…………‖‖‖‖…………l＝l…………‖‖‖……………l…l…ll……………………l川‖‖…‖……………l…………l州

1．はじめに

2．主体を含む複雑系の科学としての社会

本稿では社会科学にとってのポリエージェントシス
テム観の意味を説明する．ここで我々がポリエージェ

科学
社会科学はそもそも複数のリアリティを扱う科学でントシステム（多主体複雑系）と言っているのは，多ある．エージェントが自ら構成したリアリティを扱う

くの．自律的な主体からなるシステムのことである．自科学であると言ってもよい．社会や経済の諸システム

律的な主体からなるシステムについては，すでにマルでは，そこで登場する，個人や企業，組織などのエー

チエージェントシステムという言い方があるが，我々ジェントが独自のりアリテイ（モデル）を自ら構成し，があえてポリという用語を使ったのは，同質のエージ

そのモデルに従って活動している．しかし社会科学のェントの自律分散的活動のみならず，多数の機能分化

多くの領域，とりわけ合理的意思決定を重視する領域

したヘテロな機能を持ったエージェントからなるシス

ではこの独自のリアリティ構成を行い，自らのモデルに従うエージェントという視点は近年まで比較的希薄であった．また同じ社会科学であっても主体のリアリージェントを形成するメカニズムやエージェント間のティの構成を重視する領域，例えば現象学的社会学や階層的関係もまた分析の対象となる．

エスノメソドロジーと社会システム論では，互いの概旬ー

テムの分析を目指しているからである．そこでは，複数のエーゲェントが集まって（重合…ポリ），上位のエ′念に相互翻訳可能性がない状況が続いてきた．しかしを念頭に入れた多主体複雑系としてのエージェントの

近年，状況は大きく変化しつつある．様々なレベルの科学は確立された領域ではない．我々のポリエージェ

問題解決にそれに関与するエージェントが持つシステ

ントシステムという概念自体も，明確な数理的ハード

ム理解そのものの調整や学習が必要であることが次第

コアを備えたリサーチプログラムではない．むしろ緩に認識されるようになってきたからである．複数のリいリサーチイニシアチブとでも言うべきものである．

アリティを調整し，相互主観的なリアリティを構成するようなシステムのデザインが現実に必要とされていを策定することは，社会科学にとっては長期的に非常る．この認識をモデルに転化することに関して，ハーに重要な意義を持つと考えられる．そこで本稿では，

ドなサイエンスの担い手を自負している人達には，恐この自律的エージェントのリサーチイニシアチブとしらく不安があることだろう．

．ぜ

それにもかかわらずこの領域のリサーチプログラム＝．叫∵．ぺ︑︑

このような社会システムや経営組織，経済システム

では実際に，複数のリアリティを扱うようなシステ係について簡単な解説を試みたい．そのために，我々ムの分析はどのようにして可能となるのだろうか．こは2つの軸を重視する．1つは複雑なシステムとしての間題についての洞察を得るために，主体を含む複雑の社会科学の特質であり，もう1つは複数のリアリテなシステムから適当なシステム的性質を抽出してモディを扱う科学としての社会学の特質である．

ル化していく作業がどうしても必要となる．実際，複︳てのポリエージェントシステムの分析と社会科学の関

でぐち ひろし 京都大学経済学部
deguchi＠econ．kyoto−u．aC．jp
http：／／degulab．econ，kyotoqu．ac．jp

パラダイムからは導かれない，複雑なシステムの様々な特性を定式化してきた歴史でもあった．
一例を挙げよう．今日我々は「目的」という概念を
ノ

592（16）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ

r叫∴招∴ム︑＋雑系に関する様々な研究の歴史は，ニュートン力学のフィードバック制御に関して何の違和感も感じずに用のモデル作りが不可避となる．このような主体を含む

いる．しかし目的という概念は，本来変分原理による複雑系のシステム分析というア70ローチに対して，い定式化という例外を除けば，ニュート

わゆるComplexityに関する議論はどのように関連すン力学のパラダ

イムにはなじまない怪しげな概念であるとも言える．
それでも生物や社会を扱う人々にとっては，決して無視することのできない概念であった．しかしいくら目的という概念がアリストテレス以外の目的因という古るのであろうか．

3．複雑系という奇妙な流行
近年，複雑系という奇妙な流行が日本の思想界に始い歴史を持つとしても，それが科学的モデルを持つシ

まろうとしている．複雑系という流行は，構造主義や

ステム的性質として確立されるには，フィードバック

サイバネティクス，大規模システム，ホロン，カタス

概念の定式化が必要だったのである．一度定式化が与トロフィー理論，シナジ

えられれば目的という概念は，例え本来の含意の一部た自己組織化，カオス，オートポイエシス，人工生命分が定式化されたものであっても，安心して使うことなどの流行と同様に何度目かの思想・学問的流行であが可能となる．

り，それ自体はとりたてて言うこともない話である．

ェテイクスや散逸構造といっ逆に言えば，数理としてのハードコアを持たないシ

ただし，複雑系という概念は，長い歴史を持つ普通名

ステム的性質はどうしてもそのリサーチプログラムの詞とでもいうべき一般的な概念である．これが特定の展開可能性は限定されたものになる．これについては実体のあるリサーチプログラムであるかのごとく喧伝

歴史的な事例がある．社会科学の領域では，ポジティ

され，そしてお定まりの流行の終焉のレッテルが貼ら

ブフィードバックの概念を用いて，今日自己組織化やれてしまうのであろうか．我々のポリエージェントとシナジェテイクスの名で一般的となった力学系の分岐いうリサーチプログラムは，多主体複雑系の科学とし理論による構造変動のパラダイムとほぼ対応するようて構想しこれから長く研究を進めていきたいと考えてな議論を1960年代から行っていた．これは構造や構造いる．その最中に突然生じたこの奇妙な複雑系のブー変動という概念が，社会科学が扱うべき最も重要なシ

ムは，極めて日本的なものであるとはいえ若干のコメ

ステム的性質の1つだからである．だが結局構造変動ントが必要だろう．

という概念に対する数理的ハードコアが得られたのは物理学の領域からであった．

Complex SystemあるいはComplexityをめぐる研究は，ニュートン的パラダイムにのらない残余項を同様に，主体によるリアリティの構成や，構成され定式化しようとする長い戦いの歴史である．複雑なシたリアリティ（モデル）に依拠したエージェントの活ステムに関するパラダイムを求める動きは，10年ごと

動などの諸概念も，適当なモデルが与えられることでくらいに新しい流行が生じる形でずっと続いてきた．

安心して利用可能な概念となるだろう．複数のリアリ

本来複雑系あるいはcomplexityに関する固有のリサティを扱う科学を構成するにはそれに関するシステム

ーチプログラムというものがあるわけではない．ニュ的性質の定式化とその分析が不可欠となる．このようートン力学的な時間発展方程式に関する問題関心の範なシステム的性質の候補に内部モデルという概念があ囲を越えたシステムの性質をどのように定式化するかる．この内部モデル概念は，やはり長い歴史を持ったで複雑性に関する様々なリサーチプログラムが提起さ概念であるが，まだ十分に定式化されているとは言いれ発展してきたのである．

難い状態にある概念である．これについては，例えば木嶋がハイパーゲー

ムを拡張する形でこの内部モデル

サイバネティクス，大規模システム論，エルゴード
性，生態系の大規模システム解析，ゲーム理論，ポピの相互調整に関するモデルを扱っている．

ュレーションダイナミクスによる生態系分析，カタス

我々はこの内部モデルを持つエージェントを扱う理トロフィー，自己組織化やシナジェテイクス（力学系論が，主体的なエージェントからなるシステムの分析の分岐理論），統計力学の拡散と発展，カオス，ESSとでは不可欠であると考えている．そのためには内部モ

進化ゲーム理論，一般システム論，階層システム論，

デルに関連したシステム的性質の数理的分析が不可欠

ライフゲームやリンデンノアウムシステム，人工知能やである．しかも内部モデルというシステム的性質は，分散人工知能，オートポイエシス，認知科学や認識人

自然科学的な対象の中ではまず見いだすことのないシ

類学，セルオートマタの再流行，遺伝アルゴリズム，

ステム的性質である．それゆえ社会科学的な立場から人工生命など1950年代くらいから現在まで，様々な領© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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域で何らかの形で複雑なシステムの性質を読み解こう

動を変更し結果として間接的にある状態が実現されると試みてきたアプローチやそのキャッチフレーズは多（間接制御）．さらにエージェントは複数が機能的に連岐にわたる．

結し，さらに高次のエージェントを形成する（高次構

これらのパラダイムはまた相互に様々に影響を与え造）．これら内部モデルやその相互参照，間接制御，高あっている．領域固有の問題意識をクロスさせながら，次構造といった諸概念を定式化する必要がある．だがニュートン的な力学系の時間発展の世界像からは出てこれらは分岐理論のように何らかの形で従来の物理的こない様々な問題意識を人々はComplex Systemsとシステムを規範としたアプローチではなかなか定式化

いう一般的な言い方で捉え，それを領域固有のリサー

することの難しい領域でもある．

チプログラムとして展開していった．その意味で我々がポリエージェントシステムという比較的ゆる

Complex Systems論という特定のリサーチプログラ

いリサーチパラダイム，あるいはリサーチイニシアチ

ムがあるわけではない．

ブとでも言うべきものを提唱する必要があると考えて近年喧伝されることの多い，サンタフェ研究所のいるのは，この主体を含む複雑なシステムに関する理

Complex Adaptive Systemという））サーチプログラ論の向かうべき方向が，これら自然科学的なパラダイ

ムも進化に関する遺伝アルゴリズムとセルオートマタ

ムや研究プログラムの延長上にはないところにあるよの理論をハードコアとし，方法論としてコンピュータ

うに思えるからである．

シミュレーションを多用した1つの研究プログラムに過ぎない．社会科学の領域では，組織などのシステム
がどのように外界のComplexityへ対処するかという4．エージェント指向の複雑系分析
我々は自律的主体を含む複雑なシステムに対する諸問題設定を始めとして，主体を含む複雑なシステムへアプローチがしだいにエージェント指向の科学に収束の問題意識はずっと継続されてきたものであり，何らするであろうと考えている．すでにエージェント指向

目新しいものではない．

のアプローチとしてゲーム理論や，分散人工知能

これらの複雑なシステムの性質を抽出し定式化しよ（DAI），ロボテイクス，自律分散系，マルチエージェン

うというアプローチの中で，もっとも大きな影響を与トシステムなど様々なアプローチがある．これらはエ

えたのが，恒常性あるいは限定された意味での目的とージェント指向といってもかなりの幅があり，現在のいう性質に定式化を与えた，サイバネティクスのフィ

ところそれらの間に用語や概念間の翻訳可合計性が常にードバック概念と，構造とその変動という概念を定式成立しているわけではない．また自律的エージェント

化した力学系の分岐理論に基づいた自己組織化やシナに関する個々のリサーチプログラムの問題意識や従来

ジェテイクス概念であろう．これらはいずれも自然科

からの複雑性に関する諸システム的性質との関係が擦学的な領域を対象としつつ社会科学の領域まで大きなり合わされているわけでもない．それゆえによけい，影響を与えている．さらに，進化という概念を定式化

このエージェント指向のアプローチについて，そのリしようとした遺伝アルゴリズムや進化ゲーム理論の進

サーチイニシアチブとしての概念構成を行うことが重化安定（ESS）という概念も大きな影響を与えつつあ要となる．

る．だが，これら従来までの複雑なシステムに対する

このことを少し数理的に見てみよう．すでに述づた

システム的性質は，我々が着目する幾つかのシステム

ように，力学系の分岐という概念は，構造と構造変動的性質の分析には不十分である．例えば主体的なエーという概念を定式化したという意味で画期的なものでジェントは自身や他のエージェントおよび外界に対すあった．しかしこのアプローチは，微分方程式レベル

るモデル（内部モデル）をエナジェント自体が持つシのものである．これがエージェント指向の活動モデル

ステムである．またエージェントは，交互に互いの活と結びつくためにはいまひとつ工夫が必要である．
それを成し遂げたのが，メイナードスミスの進化安動や内部モデル自体を参照することで様々な活動の調整を行う．このような自律的なエージェントでは，そ定の概念であった．彼の進化安定の概念は，ゲームかの状態を直接に自由に制御する制御概念を適用するにら導かれるある戦略を取る集団の人口分布に関する力

は限界がある．エージェントは自身の活動プログラム

学系（レプリケータグイナミクス）の安定平衡解をゲ

や目的に従って活動しており，その活動の境界条件をームレベルで特徴づけることに成功した．エージェン

様々に変えてやることでエージェントは自身でその括ト間の相互作用の基本モデルとしてのゲーム理論とカ

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オペレーションズ・リサーチ

学系の平衡点の安定性解析を結びつけたのである．こする．すると情報提供とフリーライダーという戦略のの分析は，ゲームというエージェント間の2主体間関各々の平均利得はⅣ［情報提供］＝帆＝β（α−C＋係に基礎を置いて力学系を導出するという点で社会科d）＋（1−β）（d−C），Ⅳ［フリーライダー］＝隅＝

学にとっても非常に重要なブレークスルーと見ること

β（d−e）＋（1−β）dとなる．これから情報提供者の人ができる．しかし奇妙なことにこのエージェントベー

口に占める比率のレプリケータグイナミクスを計算す

スの力学系については，生物学や進化経済学の領域でると，dP／詔＝♪〈Ⅳ［提供］−Ⅳ￣）＝♪（β（α十g）−C）

平衡点の複数性や安定性が論じられることは多いが，（1−♪）となる．この力学系の平衡点，つまりdP／粛＝構造変動のパラダイムとしての力学系の分岐理論とは0となる点は♪＝1または♪＝0となる点である．つ積極的に結びつけられていない．そこで簡単な例をとまりフリーライダーと情報提供者のどちらも平衡解とってこのリサーチプログラムの拡張の可能性を検討し，なる．その安定性を見ると，♪＝0の付近では（砂／詔＜

その上でこの拡張でも扱えないポリエージェント的問

0であれば0へ引き戻されるので，解は安定となる．

題意識の意義について考えたい．

つまりβ＜c／（α＋e）のときに系は安定する．♪＝

ここではメイナードスミスのものよりさらに簡単な，

1の付近では，め／虎＞0であれば1へ引き戻される

エージェントの態度変容モデルを考える．ここで扱う

ので，解は安定となる．つまりβ＞c／（α＋e）のときにのはエージェント間の直接的な相互作用ではなく，外系は安定することになる．

的環境条件（外場）の下でのエージェントの反応に基

これは1次元力学系で●を安定解，○を不安定解で示づく力学系である．ここでエージェントは2つの代替

すと，

案〈1，2〉から1つの態度を選択すると仮定する．

o O.

●1ifβ＞c／（α＋g）

この選択はその代替案に関してエージェントが得る利

0 ●01ifβ＜c／（α＋g）

得に比例して意思決定が逐次的に行われると考える．

と図示される．これは，構造パラメー

意思決定を行うエージェントの人口を〃とすると，〃

c）の変化によって力学系が分岐することを意味して主体のうち，どれだけが代替案1を選択し，またどれいる．β＝C／（α＋e）の点が構造不安定点である．このだけが代替案2を選択するかのダイナミクスがここでモデルは，評価される可能性が高いとき，つまりネッ

いうレプリケータグイナミクスとなる．これは人口Ⅳ

トワークの中での評判が立つ可能性が利益に対する参を一定とすれば，領域［0，1］のダイナミクスに正規化

加コストの比率よりも高いならば人々は情報提供的なでき，さらに代替案1を選択する率をPとすれば，代替態度へ急速に分岐（構造変動）するということを示し

案2を選択する率は（1−P）となり，1次元の力学系ている．このモデルは簡単ではあるが，外的境界条件と見なされる．

に対するエージェントのミクロの反応からマクロのレタ群（β，α，e，

ここで各々の代替案を選択することで得られる利得

プリケータグイナミクスを導出し，その構造変動を与を晰，l弔とする．平均利得Ⅳ￣を，Ⅳ￣＝∑書晰と置える事例を与える．メイナードスミスから始まるゲー

く．するとこのレプリケータグイナミクスは，dP／虎＝ム論的に導出されたレプリケータグイナミクスでは，

P（昭一Ⅳ￣）／Ⅳ￣となる．ここで平均項で割った部分

このダイナミクスをエージェント間の相互作用を与えの方程式も質的に同型なのでdP／め＝P（昭一Ⅳ■）をるゲームの利得表から導出してその安定性解析を，利解析する．

得表レベルで進化安定という概念を用いて行っている．

ここでは情報ネットワーク上に情報を積極的に提供だが彼らの問題関心には上述のような分岐による構造する態度とフリーライダーを決め込む態度の間の戦略変動という問題意識はあまり見当たらない．これは生的意思決定モデルという解釈を与えよう．代替案1を物の場合，特に構造パラメータを動かして平衡解を分情報提供戦略，代替案2をフリーライダー戦略とする．

岐させるという事例が少ないことも関係するのだろう．

このときネットワーク上のプレイヤーに対しては，あ

経済学に問題を限局する限りでは，制度的多様性をナる確率で評価が行われ，情報提供者は評価利益αが与ッシュ均衡の複数性で説明する枠組みが普及しつつあ

えられ，フリーライダーには評価損eが与えられるとる．ナッシュ均衡解が，レプリケータグイナミクスと考えよう．この評価確率をβとする．また情報の利用

しての力学系の平衡解と結びつくならば，平衡解の複者としてどちらもdという利用利益を得ること，情報数性が制度あるいは構造の多様性ということになる．

の提供者は提供のためのコストcを必要とするとイ反走

これは安定平衡解のいずれかが実現されている構造で© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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あるとする，力学系の分岐パラダイムでの解釈と一応ント間の内部モデルの相互参照を，ハイパーゲームと対応する．ただし，力学系の分岐パラダイムでは，構いう枠組みの中でゲーム理論的な立場から論じること

造変動へ認識関心が向けられていた．この立場からはは木嶋によって行われている．我々は今後この内部モ実現された平衡解としての構造を背後で規定している

デルやその相互参照概念をより一般的に拡張する必要

構造パラメータを制度的構造と呼ぶほうが妥当である．

があると考えている．内部モデルをゲーム以外の形でいずれにせよこのモデルの場合も実は，ゲーム理論

表現することができ，内部モデルの相互参照や，間接よりさらに単純な効用最大化のモデルとして，力学系制御の定式化などが可能となる，十分な表現の多様性を書くまでもなくパラメータに依存した最適意思決定を持ったフレームモデルを定式化してその上でリサー問題として解くことができる．つまり力学系的な構造

チプログラムを具体的な形で示すことが我々の大きな変動のモデルは，エージェントの相互作用や反応レベ課題である．

ルで定式化したー），分析することができる．このようにしてエージェントベースの相互作用や外的条件に対5．おわりにする反応モデルを，分岐理論型の複雑系の分析パラダ

先に述べたような様々なエージェント指向のリサー

イムに結びつけることができる．ここで例えばエージ

チプログラムは，今日複雑系に関する奇妙な流行の影

ェントの位置情報を入れれば空間項の入った自己組織に隠れて日本では比較的紹介されることが少なかった化モテリレになる．

り，違う分野で別々に紹介され相互のつながりが認識

それではこのようなモデルの上でポリエージェント

し難かったりする．だが，エージェント指向のアプロ的な問題意識は定式化可能だろうか．先に述べた間接ーチは複雑なシステムに関する脈々と受け継がれてい制御の概念は，このような枠組みの中で部分的に論じる研究の流れである．例えばロボテイクスや自律分散ることはできる．エージェントは自身で最適化意思決型の制御ではエージェント指向のアプローチは1つの定を行っている．その活動を間接制御するためには構流れを作っている．同様にDAIでもエージェント指向

造変数を利用して制御するしかない．だがこの方法では鍵概念である．また社会学の領域でもエージェント

は上述の力学系の例では，［0，1］の状態空間の任意の指向のアプローチは常に底流で動いている．

値に持っていくことはできない．0または1に力学系

ただ，構造変動に関する複雑系の理論が，力学系のの状態を持っていくことができるだけある．また上述

分岐理論というハードコアを得て，研究プログラムとの意思決定をゲーミングの形で人間集団にやらせてみして大ブレイクを遂げ，あるいは遺伝アルゴリズムがると，エージェントの主観的な思い込みや誤解（内部そのアルゴリズムとしての定式化の平明さから非常にモデル）が意思決定にかなりの影響を与えていること

広範にわたる応用領域を見いだしたのに対して，エーがわかる．この力学系をいじって主観性を導入する方

ジェント指向のアプローチは現在のところ確たるハー法もないではないがやはり限定されたアプローチとな

ドコアとなる数理的定式化を見いだしているとは言える．やはり主体を含む複雑系として問題を見たとき，ない．先に述べた内部モデルや間接制御のような概念

このような角度からのエージェント指向のアプローチ

は，ポリエージェントシステムのリサーチプログラム

は，一定の有効性を示すと同時にその限界をも明らかの重要なハードコアを構成するはずである．これにつにしていると言える．社会科学では，その理論フレー

いては，ウォンハムから始まる内部モデルを持つシス

ムと現象への当てはめの間にギャップがあり，解釈にテムに対する制御理論研究の歴史があるが，現在まで関するアートや信念の共有を必要とする場合が多々あに決定的なブレークスルーが得られたわけではない．

る．社会科学で使われているモデルは，現象から一定

しかし，数理的ハードコアが得られないということは，の距離を持った説明の型としてのモデル（フレームモ

そのリサーチプログラムに意味がないということにはデル）であると言ってもよいだろう．それゆえモデルならない．今日の分岐理論に基づく散逸構造やシナジの表現力の限界を見定め，現象の持つ多様性を覆い隠ェテイクスといったパラダイムが登場する以前から，すようなモデルの通用に十分注意を払う必要がある．

ポジティブフィードバック概念を使って，構造変動に

ポリエージェントの研究プログラムを策定しようとついてほぼ同様の議論が行われてきた歴史がある．こ

試みる中で，我々は様々な形で上述の新しいシステムの歴史から我々が学ぶべきことは，数理的なハードコ的性質の定式化の試みを行っている．例えばエージェ

アを得るための事例としては自然科学や工学での事例

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オペレーションズ・リサーチ

の方が確かに堅固であり，我々がエージェント指向の新しいパラダイムに関するリサーチイニシアチブを提案するにあたっても，これらの領域との密接な関係を保って研究を進めることが重要であるということであろう．意味や解釈を扱うソフトなア70ローチと工学的

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なハードなアプローチは敵対するものではないのであ9月号・特集る．

複雑系とコンピュータ

文献

ー応用分野広がる非線形科学−
カオスニューロコンピュータ

合理工学研究科システム科学専攻博士論文，1986

ブレインウェア：連想記憶と神経競合

出口弘，自己組織化研究の方法論批判 科学革命としてのニューラルネットワークを使った自己組織化，現代思想，VOL．16−1，1988

手書き文字認識

HiroshiDeguchi，

猿田 和樹

MULTIAGENT ECONOMICS 遺伝的アルゴリズム

ANDITS GAMING SIMULATION，in『Modeling

浩喜朋

神経型システムの記憶情報処理

出口 弘，複雑系の認識原理と自己組織化，東京工業大学総文彦樹

析j，東京大学出版会，1996

内尾井
矢堀深

青木昌彦，奥野正寛編著，『経済システムの比較制度分

田中 雅博

CMC研究ノート インターネットと法 統・アルand Controlof Nationaland RegionalEconomies

ゴリズムの道具箱他

1995』，edited by Vlacic et al．，pp．269−274，Per−
gamon Press，1996
出口 弘，情報と複雑系の経済システム論，経済セミナー1

月号，pp．32−39，1997
出口 弘，ゲームとプログラミング社会科学，ゲームプログ

毎月20日発売／本体952円

10月号・特集

ラミングbit7月号増刊，1997

まえがき

J．H．Holland，『Hidden Order，How Adaptation
強相関の立場からBuilds Complexity』，Addison−Wesley，1995
電子状態について木嶋恭一，出口弘編著，『システム知の探求1一決足する
超伝導が起こるまでの異常金属相

正
和

山長川 宅
福永前 三

ization，andlearning』，Addison Wesley，1989

敏人適
秀直禎

「高温」超伝導理論の新展開

D．E．Goldberg，『Genetic Algorithmsin search，Optim−

木嶋恭一，『交渉とアコモデーション』，日科技連出版，1996

暁

フェルミ液体とスピンゆらぎ

システムー』，日科技連出版，1997

超伝導磁束状態の不思議 立木 昌・胡メイナード・スミス，J．著，『進化とゲームの理論』，寺本●

英；梯正之訳，産業図書

高木晴夫，木嶋恭一，出口 弘，他著，高木，木嶋，出口監
修，シリーズ社会科学のフロンティア，『マルチメディア時代の人間と社会』，日科技連出版，1995●日本サン・マイクロシステムズ（株）編●

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