マクラ：ITベンチャー第２期へ
  第1期…早い者勝ちの時代
    新しい技術（＋市場）に対して，早く対応して手を上げた人が勝者
  第1期の終わり…皆が手を挙げることを覚えると，速さの勝負ではなくなる
  第2期…（技術，商品の）中身（の質）による選別／競争の時代
   ( 1 ) 最初の選択…手を挙げている／挙げていない
   ( 2 ) 第2期の選択…手を挙げている多数の中での中身の比較

本題：3章，探索（Search）

  1．状態空間のサーチとは？
    ある状態から（目標）状態へのある基準（ex.パス長最短）に従うパス（=プラン）を求めること

  2．サーチの種類
    2.1 ブラインド・サーチ（blind search）
      状態空間の全ての状態を予め決められた手順に従い，系統的に探索して行く手法
        →全探索／網羅的探索
      特徴：全空間を探索するので…
        ( 1 ) 解があれば必ず見つかる
        ( 2 ) 探索に多大な時間がかかる

    2.2 ヒューリスティック探索
      2.1の基本的サーチ手法に付加的情報（＝ヒューリスティックス）を用いて，
		探索する範囲を限定しサーチを効率化する方法
      特徴：全空間を部分的に探索するので…
        ( 1 ) 解があっても見つからないことがある
        ( 2 ) 探索は効率的
      Q．探索する範囲を制限するヒューリスティックスとは何か？
        …ヒューリスティックス：経験的知識
        必ず上手く行く保証はないが、大体うまく行く（であろう）知識のこと
        どこに置き忘れたか＝探し物がどこにあるか？というのが既知なら，調べる範囲は限定できる

    3 ブラインド探索
      サーチ木…P.37，図3.1
      状態空間（＝状態遷移グラフ）をあるスタート状態から遷移可能な全ての状態へと木状に展開したもの
	（→グラフ理論）
        ノード（node）：状態
        アーク（arc）：遷移を表す
        根（root）：スタート状態
        葉（leaf）：これ以上展開できない状態（展開すると木の他の部分木を重複する）

      3.1 縦型探索（depth-first search）
        あるノードに選択点（アーク）が複数あったとき，（通常は）左の（アークの）子ノードから
		順に展開する手法．葉ノードまで展開して解が無ければ，1つ上の（親）ノードへ戻り
		（＝バックトラックし），次の（未展開の）子ノードを展開する
        展開…あるノードから遷移可能な（子）ノードへ移ること
	  →pp.37‐38
	アルゴリズム→p.38

      3.2 横型探索（breath-first search）
        木の浅いところから深いところへ同じ深さのノードを全て展開して行く方法
          ex.ネットサーフィンでのURIのたどり方
             授業出席者の利用比率 → 縦型：横型＝6：3
             pp.39‐41 縦型と横型の (計算量の) 比較

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