【最新動向サーベイ】 ・イマドキノバーチャルヒューマン：XR分野におけるバーチャルヒューマンにかかわる技術の中でも、人間の全身構造や形状の把握に主眼を置いた代表的な研究について紹介。今後の見通しについても触れる。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミオープンワールド物体検出：筆者らがECCV2022で提案したオープンワールド物体検出のための手法LDETについて解説。既存手法の欠点を克服するためのデータ拡張、および学習フレームワークを提案し、さらなる発展についても言及。 ・フカヨミマルチフレーム超解像：シングルイメージ超解像を含む超解像分野全体の概観から始め、マルチフレーム超解像に関する最新の研究について紹介。 ・フカヨミ深層単画像カメラ校正：1枚の入力画像のみで歪みと傾きを高精度に校正する深層単画像カメラ校正の研究動向を紹介し、高精度な深層単画像カメラ校正を実現した論文をフカヨミ。 【チュートリアル】 ・ニュウモンAutoML：深層学習のためのAutoMLとして、ニューラル構造探索（NAS）とハイパーパラメータ最適化（HPO）について、代表的な手法を取り上げて解説。 その他、漫画「訳わかめフューチャー」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

【最新動向サーベイ】 ・イマドキノ拡散モデル：拡散モデルに関する最近の研究動向を紹介。基本技術、条件付き生成への拡張、生成の高速化について述べ、拡散モデルを学ぶうえで役立つリソースを紹介。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミCLIP：2020年にOpenAIの研究グループによって提案されて以降、さまざまなタスクで利用される基盤モデルとなっているCLIPについてフカヨミ。 ・フカヨミマテリアル画像キャプション生成：近年の代表的な画像キャプション生成手法の概要と課題、そしてその課題を解決するために筆者らがECCV2022で提案した高速かつ高精度な画像キャプション生成手法“GRIT”について解説。 ・フカヨミジェスチャー動画生成：これまでのジェスチャー動作生成手法に関する研究を分類しながら、主要技術と残された課題に触れ、その課題に取り組んだDisCoについての論文およびBEATについての論文の2本をフカヨミ。 【チュートリアル】 ・ニュウモン深層照度差ステレオ法：照度差ステレオ法の基本的な原理と、照度差ステレオ法の研究で現在主流となっているデータ駆動型の手法をわかりやすく解説。 その他、4コマ漫画「ふたり大学生」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

【最新動向サーベイ】 ・イマドキノ植物とCV：植物分野にとってCVは非常に重要な要素技術であり、隣接分野の1つともいえる。本稿では植物分野におけるCVの現状を紹介しつつ、植物特有の興味深い挑戦性から生み出される新たなCV研究の方向性について考える。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミEmbodied AI：言語と視覚情報を同時に扱いながら行動に結び付けるEmbodied AI のタスクの中でも難易度の高い、もの探しタスク（ObjectNav）について解説。 ・フカヨミマテリアルセグメンテーション：車両の自動運転・運転支援という文脈においては、マルチモーダル計測を活用した統計的機械学習に基づく素材認識は行われておらず、そのためのデータセットも存在していない。このような現状を打破すべく、マルチモーダル計測を備えた新たなMCubeSデータセットと、それを活用した素材認識ネットワークMCubeSNetを紹介。 ・フカヨミデータ拡張：画像データにおける一般的なデータ拡張から、モデルやデータに合わせて適切なデータ拡張方法を探索し、最適化するデータ拡張探索/手法について解説。 【チュートリアル】 ・ニュウモンニューラル3次元復元：ニューラル3次元復元の大きな枠組み、すなわちフレームワークを理解できるようになることを主な目標し、入力と出力の関係や要素技術の利点、問題点を整理する。その上で、それらのフレームワークを使いながら、どのように要素技術を組み合わせるべきなのかを解説。 その他、4コマ漫画「不思議な鏡」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

【最新動向サーベイ】 ・イマドキノ敵対的学習：敵対的学習とはどのような技術か、最新の敵対的学習ではどのような工夫がなされているか、などを、さまざまな応用手法を踏まえてわかりやすく解説。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミ点群解析：3次元点群データがどのようなものであるか、また、点群データを解析する際に考慮しなければならない3つの性質について解説し、近年の点群解析手法がこれらの課題をどう解決しようとしているかを紹介。 ・フカヨミ数式ドリブン点群事前学習：3次元点群を用いた3D物体認識に焦点を置き、CVPR2022で提案された数式ドリブン点群事前学習であるPoint Cloud Fractal Database（PC-FractalDB）についてフカヨミ。 ・フカヨミ3次元物体姿勢推定：物体のRGB画像を用いた3次元物体姿勢推定と精緻化に主眼を当てながら、近年大きな進展を遂げている深層学習ベースの手法について解説。 【チュートリアル】 ・ニュウモン点群深層学習：深層学習を用いて点群データを処理する方法について、基礎となる技術・アイデアを解説し、それらに関する関連研究を俯瞰する。3次元点群を用いたアプリケーションについても簡単に紹介。 その他、4コマ漫画「みかんちゃんの日常」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

【最新動向サーベイ】 ・イマドキノNeural Fields：なぜNeural Fields はこのような盛り上がりを見せているのか？　従来の信号表現に比べてNeural Fields は何が面白いのか？　などの問いについて、技術的な視点からわかりやすく解説。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミ非グリッド特徴を用いた画像認識：CNNの内部ではシーンの表現に一様なグリッド状の特徴マップが用いられているが、実世界のシーンを特徴ベクトルの集合で表現する際は、グリッド状の均一な配置ではなく、情報の濃淡に応じた不均一な配置になるのが自然に思われる。このような発想に基づき、グリッドによらない特徴表現によってシーンを認識する手法を紹介。 ・フカヨミ一般化ドメイン適応：教師なしドメイン適応（UDA）の研究動向として近年数多く提案されている派生問題について述べたうえで、多様化するUDAの派生問題を統一的に扱う枠組みとして提案された一般化ドメイン適応（GDA）について、GDA提案者自らが丁寧に解説。 ・フカヨミバックボーンモデル：Vision Transformerもさまざまなタスクを解くためのバックボーンモデルとして活用されつつある。本稿ではVision Transformerを物体検出タスクなどのバックボーンモデルとして活用する手法をフカヨミ。 【チュートリアル】 ・ニュウモン微分可能レンダリング：微分可能レンダリングとはどのような発想に基づくものなのか、「微分可能」であることにどのような価値があるのかを説明し、具体的な応用を幅広く例示したうえで、微分可能レンダリングそのものの技術的課題と解決法、および微分可能レンダリング機能を提供するライブラリを紹介。 その他、4コマ漫画「えーあい＊けんきゅうしつ」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

コンピュータビジョン研究の最先端をゆくトップランナーたちが織り成す季刊シリーズ第3号。最新動向のサーベイ、いま注目の最重要論文の深読み、肝となる技術や理論のチュートリアルの3本柱で、実用性・信頼性のある最先端情報を、体系的・網羅的にディープに解説。 最新動向サーベイ記事、「イマドキノ基盤モデル」では、Bommasaniらによって提案された基盤モデル（foundation model）の概念と、自然言語処理やコンピュータビジョン分野の基盤モデルを紹介し、基盤モデルの課題についても解説する。

コンピュータビジョン研究の最先端をゆくトップランナーたちが織り成す季刊シリーズ第2号。最新動向のサーベイ，いま注目の最重要論文の深読み，肝となる技術や理論のチュートリアルの3本柱で，実用性・信頼性のある最先端情報を，体系的・網羅的にディープに解説。 第2号では，まず，最新動向サーベイ「イマドキノ動画認識」にて，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の動画認識への適用，Transformerをベースにした認識モデルについて紹介。論文フカヨミ記事3本では，単一の画像を入力とする単眼超解像（single image SR; SISR），ディープニューラルネットワーク（DNN）における課題となっている敵対的サンプル，画像を扱うためのTransformerであるVision Transformer（ViT）のそれぞれについて，基礎から分野のトレンドまで，重要論文を紐解きながら詳しく解説。最後にチュートリアル記事「ニュウモンVisual SLAM」にて，以前にも増して注目を集めているVisual SLAMについて（本記事では単眼カメラのVisual SLAMを取り上げる），発展の歴史と基礎を丁寧に解説する。

コンピュータビジョン研究の最先端をゆくトップランナーたちが織り成す季刊シリーズ創刊！！　cvpaper.challengeおよびCVIM研究会全面協力のもと，最新トレンドのサーベイ，いま注目の最重要論文深読み，肝となる技術や理論のチュートリアルの3本柱で，実用性・信頼性のある最先端情報を，毎号ディープに解説。 創刊号のWinter 2021では，まず最新トレンドサーベイ記事「イマドキノCV」で近年のコンピュータビジョン分野において最重要と位置付けられる「データラベルの利活用」や「認識モデルの構築」を扱う。次に論文「フカヨミ」記事を3本掲載し，それぞれ，新規視点画像生成分野で2020年に登場したNeRF，画像処理分野の基本タスクである物体検出技術，いま最も伸びている3D認識アプローチのカテゴリレベル姿勢推定について取り上げる。最後に，チュートリアル記事「ニュウモンVision & Language」で，深層学習の発展とともに盛り上がりを増しているVision & Language(V&L)分野の概要と，現在どのような深層学習手法とその関連手法が使われているかを中心に詳しく紹介する。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 第1部「測度と積分」では、大学初年級の微分積分学の知識さえあれば、本書のみで首尾一貫して体系的に最近のファイナンス理論とその理解に必要な確率積分の学習を行える。また、自習者の便宜をはかるため、本文の随所に問を挿入するとともに、その解答例を付録に付けた。 第2部「確率積分」では、一般の半マルチンゲールと共に点過程による確率積分を扱っている。ファイナンスでよく用いられるものについては、できるだけ前に配置し、具体的なものから始まって抽象的で一般的なものとなるように構成している。 第3部「ファイナンス」では、デリバティブの価格評価から各経済主体の資産選択と均衡での資産価格評価までを、マルチンゲール法を基軸として一貫して統一的なフレームワークによって記述している。

　近年注目を集めているビッグデータという言葉に代表されるように、データのもつ価値についての認識はますます高まっている。さらに、自然科学分野から社会科学の分野、さらには政府関係の様々な施策に至るまで、データに基づいた意思決定の大切さが認識されている。数理統計学は、（ランダムネスを伴った確率現象として現れる）データの背後に確率モデルを想定して推測を行うための土台となる、数学的基礎を提供する。本書は、数理統計学に関する基礎的な内容はもとより、近年広く利用されている現代的な内容までを盛り込んだテキストである。 　最初に、統計的推測を行う上で必要な確率・確率分布の基本的な事項を説明する。次に、最初に準備した道具立てに基づいて、確率分布に関する推測方法を説明する。ここまでにおいては、必要な知識をシンプルに解説し、また内容の理解を深められるように、演習問題を豊富に盛り込んでいる。最後に、最も役に立つ統計モデルの1つである線形回帰モデル、点推定を中心とした推定の不偏性や不変性などのリスクに基づいた最適性の理論、MCMC法・ブートストラップ法・EMアルゴリズムなどの計算統計学、そして代表的な確率過程といった発展的な内容を扱う。 　初歩的な内容から始まりながらも、最後には現代的な内容まで到達することができる。初学者から意欲的な読者にまでおすすめできる、非常に内容豊富なテキストである。

本書は、プログラミングやコンピュータに興味を持つ者が、コンパイラの原理と構造、さらにその開発方法を基礎から理解するためのテキストである。コンパイラの理解は、コンピュータの原理やプログラムの実行のしくみを理解する基礎である。そこで本書では、チューリングらによって確立された計算可能性の理論と万能計算機の構築方法を基礎として、コンパイラを含むプログラミング言語処理系の構築原理とその構造を解説する。これらの理解を基に、コンパイラ実現のための主要な基盤技術を、その原理とその背後にある考え方を含め習得することを目標とする。この考え方を理解することができれば、従来難解と受け止められているLR構文解析や多相型の型推論などの技術も見通し良く習得できる。これらのコンパイラの原理と構造の理解に加えて、先端的言語コンパイラの開発方法を習得するために、実際に実行可能なインタープリタと抽象機械へのコンパイラを開発する。高階の関数や多相型型推論などの先端機能を含むML言語の小さなサブセットCoreMLを対象とし、ML言語の一つである「SML#」を用いてその処理系を開発する。これらを学び直したいエンジニアや、コンピュータやプログラミングに興味を持つ学部学生に最適な一冊である。

本書は，統計的因果推論の理論（数理的メカニズム）と実装（Rによる数値解析）の両方を統一的にカバーしたものである。具体的には，ハーバード大学統計学科のDonald B. Rubinの提唱した潜在的結果変数の枠組みによる統計的因果推論を扱う。また，データの一部が観測されない場合の因果推論も扱っており，これは類書にはほとんどみられない本書の特徴である。本書の数理的な理論解説は，できるだけ高校数学の範囲内で理解できるように工夫した。微積分や線形代数も，ほぼ登場しない。さらに，必要な数学的知識は，登場する箇所で解説を加えた。また，Rを使った数値計算により，数学が苦手な人にも統計的因果推論のメカニズムを理解してもらえるように工夫している。そして，数式とRコードとの対応関係をRの初心者も理解できるように，できるだけ1行ごとに完結するコードを書くよう心がけた。さらに，Rを使って統計的因果推論の実証研究を行うための実践的な内容も盛り込んでいる。本書の解析結果は，シミュレーション結果を除いて，すべて，本書の中に記載されているRコードを使って再現できるようにした。そして，本書で使用したデータはすべて，本書のサポートページからダウンロードして使用できるので，本書記載のRコードと一緒に活用することで，統計的因果推論を実践的に学ぶことができる。

本書は、情報処理学会CVIM（コンピュータビジョンとイメージメディア）研究会主催で開催されたチュートリアル講演をもとに書かれた『コンピュータビジョン最前線』Winter 2021～Autumn 2022の連載記事「ニュウモン」4編をまとめたものである。新たに必要となった加筆・修正を施し単行本化した。 本書により、深層学習のブレークスルーにより新しい原理・技術が続々と提案され、日々進化し続けているコンピュータビジョン分野で話題の技術・アルゴリズムについて、原理から実践場面における実装までを体系的に学ぶことができる。 ・イマドキノバーチャルヒューマン：XR分野におけるバーチャルヒューマンにかかわる技術の中でも、人間の全身構造や形状の把握に主眼を置いた代表的な研究について紹介。今後の見通しについても触れる。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミオープンワールド物体検出：筆者らがECCV2022で提案したオープンワールド物体検出のための手法LDETについて解説。既存手法の欠点を克服するためのデータ拡張、および学習フレームワークを提案し、さらなる発展についても言及。 ・フカヨミマルチフレーム超解像：シングルイメージ超解像を含む超解像分野全体の概観から始め、マルチフレーム超解像に関する最新の研究について紹介。 ・フカヨミ深層単画像カメラ校正：1枚の入力画像のみで歪みと傾きを高精度に校正する深層単画像カメラ校正の研究動向を紹介し、高精度な深層単画像カメラ校正を実現した論文をフカヨミ。 【チュートリアル】 ・ニュウモンAutoML：深層学習のためのAutoMLとして、ニューラル構造探索（NAS）とハイパーパラメータ最適化（HPO）について、代表的な手法を取り上げて解説。 その他、漫画「訳わかめフューチャー」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

本書は、最新鋭のStandard ML系言語「SML#」を用いて、実践的なMLプログラミング手法を解説する教科書である。型を考えて式を組み合わせていくMLプログラミングの基本はもとより、コマンドの作成や分割コンパイルなどのシステム開発を支える機能の使い方から、C言語との連携、データベースプログラミング、マルチコアCPU上の並列処理などの高度なシステム開発技術に至るまで、具体的な例を用いて分かりやすく解説する。本書で挙げられているプログラムの例やシステム開発事例、さらにそれらを通じて示されるプログラミング技法には、東北大学電気通信研究所で研究教育に従事し、MLを熟知した著者による、長年の研究開発を通じて得られた実践MLプログラミングのノウハウが詰まっている。プログラミングに興味を持つ幅広い読者に手にとっていただき、MLでのシステム開発の楽しさや快適さを実感してほしい。

基本的でシンプルな非線形微分方程式から導かれる、べき乗則の数理を詳述する。その数理は今日、ツァリス統計として、主に統計力学、情報数理、統計学の分野で知られている研究に直結する。統計力学、情報数理、統計学の初歩を学んだ学生を対象にしたツァリス統計の入門書である。 本書は2010年8月に(有)牧野書店から刊行された『複雑系のための基礎数理―べき乗則とツァリスエントロピーの数理』を共立出版(株)が継承し発行するものです。

MLを初めて学ぶ者を対象に、Standard ML言語によるプログラミングの基礎から基本ライブラリ (Standard ML Basis Library) の利用法までをわかりやすく解説した定番テキストの改定版である。初版の刊行から20年が経ち、Standard MLを取り巻く環境も大きく変化したことに伴い、改訂版では、著者らが開発を行ってきた新しいStandard ML系言語「SML#」が使用するコンパイラとして採用されており、SML#が提供するシステムプログラミング機能の解説が新たに加えられた。MLプログラミングの基礎を、最先端のSML#コンパイラを用いて習得できる点が特徴である。さらに、初版刊行時にはまだドラフトであった標準ライブラリ (Standard ML Basis Library) の仕様の確定に伴い、第II部のライブラリコードをすべて見直したほか、Standard MLの言語仕様の不十分さを補うSML#の機能であるレコード多相性、オーバーロード多相性、およびランク1多相性の解説を追加した。姉妹書である『SML#で始める実践MLプログラミング』（共立出版、2021）と併せて学ぶことで、本書が提供するStandard MLの系統的な知識を活用し、高度なシステム開発をMLで安全かつ快適にプログラムする技術を身につけることができる。大学でのプログラミングやプログラミング言語の入門コース用テキストとしても最適の一書である。

高水準プログラミング言語の基礎理論を型付きラムダ計算を用いて詳細に解説。これら基礎理論の学習を通じて、関数型プログラミング言語の動作やその型システムの原理、さらに、多相型、型推論、継続計算、レコード計算などを含むプログラミング言語の種々の高度な機能の基礎を習得できる。『情報数学講座9 プログラミング言語の基礎理論』として1997年初版発行後、以来、長年にわたり多数の読者にご愛読いただいてまいりました。この度、多くの読者からの要望を受け単行本に改装し発行するものです。

身体性，すなわち知能には身体が必要不可欠であるという概念が提案されてから人工知能分野は大きく変化した。本書では，多くの研究事例と新しい知見を取り上げながら，身体性の意味―すなわち身体を持つことが知能にどのような影響を及ぼすかーを探ることによって，知能の理論への第一歩を踏み出す。 本書は，人工知能やロボット工学分野のみならず幅広い分野の読者を対象に，平易な語り口と魅力的なイラストによって，知能に対する新しい見方だけでなく，われわれ自身やこれを取り巻く世界に対する新しい見方を提案している。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 学習データセットが高品質なら、単純な機械学習アルゴリズムでも実用的に十分な性能を引き出すことができる。 本書では、アノテーションのプロセスに能動学習という機械学習手法を導入して、アノテーションの品質とコストパフォーマンスを劇的に向上させるテクニックを軸に、AIと人が互いに助け合いながらより良いAIシステムを開発するために役立つ、幅広く、かつ奥深い知見を提供する。本書は4部構成の大著であり、Human-in-the-Loop機械学習や能動学習の解説だけではなく、アノテーションの品質管理手法やアノテーターの評価・管理手法、アノテーションツールの設計方法といった、実際の機械学習プロジェクトに必要な極めて実践的な内容を豊富に含んでいる。 データサイエンティストや機械学習エンジニアはもちろん、アノテーションの実務に関わる管理者・技術者にも本書を読んでいただき、人がより有効な形でモデル開発に関与する「人間参加型AI」の実現に繋げてほしい。 ［原著： Human-in-the-Loop Machine Learning： Active learning and annotation for human-centered AI， Manning Publications， 2021］

As global energy and environment problems draw increasing attention, Japan has set a target of net zero greenhouse gas emissions by 2050. It has become even more important to promote the development of technology for fully utilizing hydrogen in the future, and also to explore fundamental science.However, since the foundational science related to hydrogen (hereinafter, hydrogen science) spans an extremely wide range of academic fields including engineering, chemistry, physics, and biology, sufficient opportunities have not been established for sharing cutting-edge trends and promoting joint research. Against this kind of background, the “Hydrogenomics: Creation of Innovative Materials, Devices, and Reaction Processes Using Higher-Order Hydrogen Functions” project was established under a Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas from the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology (FY2018 to FY2022). Through this framework, research has been promoted with the aim of creating the science for mastering the advanced use of hydrogen. We call this research area “hydrogenomics” (hydrogen + omics [system of learning]), and strive to promote joint research related to the diverse physical properties and functions of flexibly and continuously transformable hydrogen through cooperation between researchers in a wide range of academic fields including engineering, chemistry, physics, and biology. Practical, systematic joint research into hydrogen science that spans such as wide range of academic fields is unprecedented worldwide and this is the first such attempt. This book summarizes the following to provide a practical guide for obtaining new directions and widely sharing the state of activities in this new academic field, hydrogenomics. Chapter 1 “Diverse properties of hydrogen in materials” gives an overview of the “high densification ability of hydrogen”, which is related to many of energy functions; the “interfacial localizability of hydrogen”, which is important for enhancing electronic functions and mechanical properties; the “fast migration ability of hydrogen”, which includes short- and long-range migration phenomena and coupling with electrons related to new conceptual devices: and “high activation ability of hydrogen”, which is related to new material conversion processes. In order to fully utilize hydrogen based on these properties, it is essential to also perform research into analyzing and predicting hydrogen, which is difficult to detect in materials, with higher accuracy than ever before. Chapter 2 “Advanced measurements and calculations for hydrogen in materials” introduces cutting-edge hydrogen measurements driven by new methods, and the latest hydrogen calculations for “seeing” invisible hydrogen. Chapters 3 to 5 introduce some results related to fully utilizing hydrogen to explain the state of activities in “hydrogenomics”. Chapter 3 “Synthesizing new materials” explains the latest in high-pressure synthesis and thin-film synthesis technology, and then introduces hydride-ion conductors, hydrogen boride sheets, and other materials. Chapter 4 “Designing new devices” introduces new concepts for devices related to hydrogen and hydrides, such as hydride-based all-solid-state batteries, hydrogen-doped solar cells, rechargeable fuel cells, and proton-coupled electron transfer thermochemical cells. Furthermore, Chapter 5 “Providing new reaction processes and visualization technology” introduces new synthesis techniques for amino acids and ammonia, and new hydrogen visualization technologies using metal complexes. [Translation and revision from the Japanese language edition: The Science of Fully Utilizing “Hydrogen” Hydrogenomics, Kyoritsu Shuppan Co., Ltd., 2022]

寄生虫の生態学および進化学的に重要な研究例を体系的にまとめあげ，分野における研究レベルを押し上げた革新的な教科書“Evolutionary Ecology of Parasites（Second edition）”の待望の邦訳。原著出版から10年以上が経過した現在においても，本書は世界各国の専門家に影響を与え，研究の手引きとして，あるいは分野を俯瞰するためのスタンダードな情報源として利用され続けている。今やこれを読まずして寄生虫の進化生態学的研究は不可能と言っても過言ではない。 国内外問わずこれまで多くの教科書が寄生虫のネガティブな側面に目を向け，宿主に与える影響やその制圧・制御にページを割いてきたが，本書では寄生虫を生態系の一員として見つめ直し，一貫して生き物としての純粋な興味・関心について丁寧に説明を重ねている。本書を読むことにより，寄生現象を個体レベルから群集レベルに至るまで階層的に深く理解できる。終章においては将来的な気候変動や防除に対する示唆に富んだ応用的指針ももたらしている。本書が提示する課題は日本の関連分野においても挑むべき内容であり，将来的な発展に貢献するであろう。 [原著：Evolutionary Ecology of Parasites: Second Edition, Princeton University Press, 2007]