＜新刊情報＞
書名：生命科学の実験デザイン＜第4版＞
著者：G. D. ラクストン、N. コルグレイヴ
訳者：麻生一枝、南條郁子
発行：名古屋大学出版会
バイオ・生態学・農学・医薬系など、生命を研究対象とするすべての実験分野に共通の考え方と方法を、具体的な事例とともにわかりやすく解説。初心者からエキスパートまで全実験家必読。「できる科学者の論文は、実験のデザインが美しい。本書はその秘訣集」―福岡伸一氏推薦。
西武鉄道とヤフーは、ビッグデータとAIを活用して、西武鉄道が運行する各路線の混雑予測をWebサイトで発信する実証実験を8月19日から9月20日までの33日間、実施する。これにより、通勤やメットライフドームでの野球開催時といった混雑時における電車移動の混雑緩和、快適性向上を目指す。
同実証実験では、ヤフーが提供する乗換検索サービス「Yahoo!乗換案内」などで蓄積される将来の予定を含む路線検索履歴のビッグデータを個人が特定できないよう統計化したうえで、AI（機械学習）による解析を行い、駅ごとの混雑パターンを推定する。
さらに、西武鉄道の駅別・時間帯別の降車人数データを掛け合わせることで、より高精度な混雑予測を実現する。
この仕組みは、Yahoo! JAPAN研究所と東京工業大学の下坂正倫准教授の研究チームが連携して開発したAIを元にしている。同実証実験は、Yahoo! JAPANが10月より提供を開始する企業間ビッグデータ連携による事業者向けデータソリューションサービス「DATA FOREST（データフォレスト）」のサービス開始に向けた実証実験の一例として実施するもので、乗換検索サービス提供会社と鉄道会社が連携して行う混雑予測の情報提供は国内初の取り組みとなる。
同実証実験を行う駅は、通勤時間帯において多くご利用いただく主要駅（通勤利用駅）である池袋駅、西武新宿駅、高田馬場駅、国分寺駅と、野球が開催されるメットライフドームの最寄り駅である西武球場前駅の2種類・計5駅。
通勤利用駅では、平日の朝（始発～10時）の混雑レベルおよび通常より混雑が予測される時間帯を表示することで、ピーク時間帯以外の通勤を促す。
＜新刊情報＞
書名：デジタル・プラットフォーム解体新書～製造業のイノベーションに向けて～
編著：高梨千賀子、福本勲、中島震
発行：近代科学社
インターネットを基盤とした情報技術が、あらゆる分野の産業に新しいイノベーションを起こしている。同書は、これらの背景を歴史的変遷と技術的変遷の両方から紹介する。特にその中核となるデジタル・イノベーションやデジタルプラットフォームについては、単なる技術の視点だけでなくビジネスと技術の両面から本質を解き明かしており、また、イノベーション・モデルの転換やプラットフォームの役割についても、技術基盤としてのソフトウェアとビジネス思想としてのオープン＆クローズ戦略という、2つの視点から解説する。ドイツのインダストリー4.0をはじめとする各国の動きにも触れており、産業政策などに関心のある読者にとって有意義な1冊である。
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