1.　定性推論の視点
　1.1　人工知能技術の連続量の世界への拡張
　1.2　高度の自律型問題解決システムの実現
　1.3　知識の体系化
　1.4　定性推論の研究部門
2.　定性的なモデリング
　2.1　基本的な考え方
　2.2　因果ネットワーク
　2.3　定性微分方程式系
　2.4　定性プロセス理論
　2.5　その他のモデリング手法
3.　因果解析
　3.1　平衡方程式系の因果的理解
　3.2　平衡方程式系の因果解析
　3.3　平衡方程式系の因果解析のアルゴリズム
　3.4　微分方程式系の因果解析
　3.5　ヒューリスティックを用いた因果解析
4.　定性微分方程式と定性シミュレーション(1)
　4.1　連続的な動的システムの定性シミュレーション
　4.2　QSIMによる挙動生成
　4.3　QSIMのアルゴリズム
　4.4　定性プロセス理論の挙動予測
5.　定性微分方程式と定性シミュレーション(2)
　5.1　量に関する部分的な情報を組み合わせる
　5.2　定性代数
　5.3　量の大きさの程度に関する情報の利用
　5.4　時間に関する制約伝播
　5.5　その他の方法
6.　比較解析
　6.1　DQ解析
　6.2　誇張解析
　6.3　積分方程式を用いた比較解析
7.　力学系の理論と挙動の自動解析
　7.1　力学系の理論
　7.2　流れ写像と軌道区間束
　7.3　流れ文法
　7.4　挙動解析の自動化
　7.5　その他の話題
8.　形状の相互作用の解析―計算運動学
　8.1　計算運動学の基本概念
　8.2　計算運動学の枠組み
　8.3　研究動向と文献
9.　自動モデリング
　9.1　合成的モデリング
　9.2　モデルグラフを用いた自動モデリング
　9.3　研究動向と文献
10.　定性推論の応用
　10.1　診断への応用
　10.2　設計への応用
　10.3　その他の問題への応用
11.　おわりに
12.　参考文献
13.　索　引