言語・プログラミングランキング（日間）

時代は変わった。それでも ユースケースの書き方は変わらない。 2001年に出版され、長らく絶版となっていた名著が待望の復刊。本書は「史上最高のソフトウェア専門家」の1人、アリスター・コーバーン氏による、ユースケースの書き方をまとめた1冊です。 【なぜ今、ユースケースなのか】 ユースケースとは、システムの利用者の視点から「何を実現したいか」を文章で記述したもの。システム開発において開発者と利用者の「共通言語」の役割を果たし、プロジェクトの成功率を高めるための強力なツールです。 コーディングエージェントやローコード開発ツールの登場により、システム開発におけるコーディングのハードルは下がったものの、利用者が望んだとおりのシステムを作るにはその要求を明確にする以外の近道はありません。 システムへの要求を文章で記述するユースケースの重要性は初版発行から25年の歳月を経た今でも変わっておらず、本書に詰め込まれたユースケースを書くための実践的なノウハウは、現在でもさまざまなシステム開発の現場に応用できます。 【対象読者】 ・要件定義やスコープ管理を行うプロジェクトマネージャー、プロダクトオーナー ・開発者とユーザーのハブとなり、業務プロセスを明確にしたいDX推進担当者 【著者・監訳】 著者：アリスター・コーバーン（Alistair Cockburn） プロジェクト管理、ソフトウェアアーキテクチャ、アジャイル開発の世界的な専門家。 監訳：ULSコンサルティング株式会社 特定のITベンダーに依存しない独立系のコンサルティングファーム。戦略的なIT活用を企画・構想段階からシステム開発・導入まで一気通貫で支援している。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、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。 生成AI時代のエンジニア必須知識を Keras開発者が"コードファースト" で解説！ ベストセラーとなったManning刊 "Deep Learning with Python" が全面的に書き直され、Transformer、GPTライクなLLMの構築、拡散モデルを用いた画像生成などの新章も追加されました。ディープラーニングを段階的に理解できる実践的なプロジェクトとコード例が各章で紹介されます。 ●目次 1章 ディープラーニングとは何か 2章 ニューラルネットワークの数学的要素 3章 Tensorflow、PyTorch、JAX、Keras 4章 分類と回帰 5章 機械学習の基礎 6章 機械学習の普遍的なワークフロー 7章 Kerasを深く理解する 8章 画像分類 9章 ConvNetアーキテクチャパターン 10章 ConvNetが何を学習するのかを解釈する 11章 画像セグメンテーション 12章 物体検出 13章 時系列予測 14章 テキスト分類 15章 言語モデルとTransformer 16章 テキスト生成 LLM（大規模言語モデル） 17章 画像生成 18章 実務におけるベストプラクティス 19章 AIの未来 20章 本書のまとめ ●著者 Francois Chollet（フランソワ・ショレ）：2012 年に学術界でディープラーニングが注目を集めるようになって以来、ディープラーニングに取り組んでいる。最も広く使われているディープラーニングフレームワークの1 つであるKeras の作成者。Keras は、大学の授業、Google、Netflix、Spotify などの企業、そしてCERN やNASA などの科学機関で使われている。最先端AI システムを研究するNdea 研究所の共同設立者であり、機械知能を測定するARC-AGI チャレンジを創設した。 Matthew Watson（マシュー・ワトソン）：2018 年以降、Gemini モデルやGoogle のオープンソースディープラーニングエコシステムの開発を含め、Google 全体で機械学習に携わっている。Keras のコアメンテナーであり、自然言語処理のためのKeras ツールの開発に注力している。スタンフォード大学でコンピュータサイエンスの修士号を取得し、Stanford Graphics Lab で手続き型モデリング技術の研究を行った。 ［監訳］巣籠 悠輔（すごもり ゆうすけ）：株式会社MIRA代表取締役、株式会社マルイユナイトCTO。医療AIベンチャーを創業・CTOを務め、同社エグジット後は生成AI活用やDX等の技術支援を大手企業・ベンチャー問わず行う。2018年にForbes 30 Under 30 Asia 2018 に選出。著書に『詳解ディープラーニング』、監訳書に『つくりながら学ぶ！LLM 自作入門』（マイナビ出版刊）等がある。 ［翻訳］株式会社クイープ： コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。最近の主な訳書に『つくりながら学ぶ！ LLM 自作入門』『Python による時系列予測』（マイナビ出版）、『Python ではじめるクリーンアーキテクチャ』『LLM 本番システム構築ノウハウ』『グランドマスター三冠のKaggle ノートブック開発術』（インプレス）、『Exercise Go プログラマ脳を鍛える至高の問題集』『Exercise Python プログラマ脳を鍛える至高の問題集』『Exercise JavaScript プログラマ脳を鍛える至高の問題集』『Exercise C++ プログラマ脳を鍛える至高の問題集』『なっとく！アルゴリズム第2 版』『爆速Python』（翔泳社）、『Python クイックリファレンス　第4 版』（オライリー・ジャパン）、『犯罪捜査技術を活用したソフトウェア開発手法』（秀和システム）、などがある。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、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。 文章から画像を生成できる独自のAIモデルをゼロから構築しよう！ 画像生成AI DALL-EやMidjourneyなどの画像生成はどのようにして動くのか？　拡散モデル（DM）およびVision Transformer（ViT）をPyTorchでコード実装、AI開発に不可欠なテクニックをステップアップで習得します。文章から画像を生成できる独自のAIモデルをゼロから構築しよう！ ●目次 Part 1　注意機構（Attention）とTransformerを理解する 第1章　2つのモデルの物語：Transformerと拡散 第2章　Transformerを構築する 第3章　Vision Transformerで画像を分類する 第4章　画像にキャプションを追加する Part 2　拡散モデル入門 第５章　拡散モデルによる画像生成 第６章　拡散モデルで生成する画像を制御する 第７章　拡散モデルによる高解像度画像の生成 Part 3　拡散モデルを用いたテキスト画像生成 第8章　CLIP：画像とテキストの類似度を測定するモデル 第9章　潜在拡散を用いたテキストから画像の生成 第10章　Stable Diffusion の徹底解説 Part 4　Transformerを用いたテキストから画像の生成 第11章　VQGAN：画像を整数のシーケンスに変換する 第12章　DALL-Eの最小限の実装 Part 5　新たな展開と課題 第13章　テキストから画像への変換における新たな展開と課題 付録　PyTorch をインストールして、ローカルおよび Colab で GPU トレーニングを有効にする ●著者 Mark Liu （マーク・リウ）：ケンタッキー大学 金融学教授、金融学修士課程の創設ディレクター。著書に『Make Python Talk 』(No Starch Press, 2021年)、『Machine Learning, Animated』(CRC Press, 2023年)、『AlphaGo Simplified』(CRC Press, 2024 年)、『Learn Generative AI with PyTorch』(Manning, 2024 年) の4 タイトルがある。ボストン・カレッジでファイナンスの博士号を取得。『Journal of Financial Economics』、『Journal of Financial and Quantitative Analysis』、『Management Science』に研究論文を発表している。 [翻訳]　Smoky： ゲーム会社他数社の代表。サイバーセキュリティと機械学習の研究がライフワーク。大学院博士課程で医用画像診断AIを研究中。『サイバーセキュリティの教科書』他を翻訳。 [監訳]　IPUSIRON： 福島県相馬市在住。福島県相馬市在住。2001年に『ハッカーの教科書』（データハウス） を上梓。主な著書に『ハッキング・ラボのつくりかた 完全版』『暗号技術のすべて』（翔泳社）、共著に『「技術書」の読書術』（翔泳社） 、翻訳に『暗号解読実践ガイド』（マイナビ出版）がある。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

◆AIエージェントをスペシャリストに変える！◆ 　Agent Skillsは、AIエージェントに「手引き的な知識」を実装するためのオープンスタンダードです。LLMが「考えて答える」ものだとすれば、Agent Skillsは「この作業はこうやる」と教えるための、文字通りのスキルです。 　本書では、注目を集めるAgent Skillsの基礎知識を詳説した後、Anthropicの公式スキル、パートナー企業やサードパーティが提供する有益なスキルの特徴と使い方を紹介します。単なる操作解説にとどまらず、自らのスキルに応用できる設計思想についても学べます。後半では、公式ツール「skill-creator」を用いた独自スキルの開発手法から、作成したスキルを安全に配布・導入するプロセスまでをわかりやすく解説します。 ■目次 第1章　Agent Skillsって何だろう ・1.1　AIエージェントの課題と解決策 ・1.2　Agent Skillsの誕生 ・1.3　Skillsの仕組み ・1.4　その他の技術との違い ・1.5　何ができるようになるか 第2章　Agent Skillsの最新動向 ・2.1　オープンスタンダードの中身 ・2.2　スキルを取り巻く世界 ・2.3　対応ツールで見る採用の実態 第3章　はじめてのスキル体験 ・3.1　Claude Codeのインストール ・3.2　スキルの威力を体験する ・3.3　Claude Codeのプラグインと拡張ポイント ・3.4　Anthropicのスキルをインストールする 第4章　デザイン系スキル ・4.1　frontend-design―さまざまなフロントエンドUI作成に対応― ・4.2　theme-factory―既存ドキュメントにスタイルを適用― ・4.3　canvas-design―ビジュアルアート作品を生成― ・4.4　brand-guidelines―ブランド要素を自動で適用― ・4.5　algorithmic-art―p5.jsによるジェネラティブアート生成― ・4.6　slack-gif-creator―Slack向けアニメーションGIFの作成― 第5章　ドキュメント系スキル ・5.1　pdf―PDFファイルの幅広い操作に対応― ・5.2　docx―Microsoft Word文書の作成から編集まで― ・5.3　pptx―PowerPointプレゼンテーションの作成と編集― ・5.4　xlsx―Excelワークブックをスキルで活用― 第6章　開発・コラボレーション系スキル ・6.1　web-artifacts-builder―Webアプリケーションを手軽に構築・共有― ・6.2　webapp-testing―WebアプリケーションのE2Eテストを自動化― ・6.3　mcp-builder―MCPサーバーの設計・構築をサポート― ・6.4　doc-coauthoring―Claudeと対話しながら文書作成― ・6.5　internal-comms―社内文書作成をスキルがサポート― 第7章　パートナースキル・サードパーティスキル ・7.1　Notion―公式パートナーが提供するSkills＋MCPの連携― ・7.2　Firecrawl―サードパーティスキルで高度なWeb情報収集を実現― ・7.3　Playwright―さまざまなブラウザ操作の自動化を実現― ・7.4　Remotion―Reactコンポーネントとして動画をプログラミング― ・7.5　ほしいスキルの探し方・信頼できるスキルの見分け方 第8章　skill-creatorによるスキル作成の基本 ・8.1　skill-creatorとスキル作成の全体像 ・8.2　見積書作成スキルを作る―意図の整理とドラフト― ・8.3　テストと改善ループ ・8.4　仕上げ―Description最適化とパッケージング― 第9章　配布・セキュリティ・組み込みスキル ・9.1　作成したスキルの配布 ・9.2　スキルのセキュリティ ・9.3　組み込みスキル ■著者プロフィール 佐藤亮：株式会社パールライト 代表取締役。日本初のReplit Ambassador。Agent SkillsとVibe Codingの実践知を発信中。著書に『Vibe Codingで楽しく作る！ Replitではじめる本格Webアプリケーション開発』（技術評論社）がある。

◆Claude Codeを使ったアプリ開発が1冊で身に付く！◆ 　Anthropic社が開発した次世代のAIコーディングツール「Claude Code」の入門書です。 　Claude Codeは、ターミナル上で動作するエージェント型AIです。従来の補完ツールとは異なり、リポジトリ全体を理解し、コードの書き換えからテストの実行、Git操作までを自律的にこなす「AI駆動開発」を実現します。2026年現在、その圧倒的な推論能力と自然な日本語対応により、みずほ証券や楽天、メルカリといった国内の企業でも「開発環境の標準」として急速に普及しています。 　本書では、Anthropic社が開発したエージェント型コーディングツール「Claude Code」の基本的な使い方から始まり、基本的なコマンド操作から、CLAUDE.mdによるプロジェクト設定、MCPを活用した外部サービス連携、CI/CDへの組み込みまでを一貫してアプリ開発を題材にしながらハンズオンで学び、現場で即戦力となるテクニックが自然と身につくように構成しています。 　「どんな指示を出せば意図通りのコードが生成されるか」「レビューやリファクタリングをどう依頼するか」など、試行錯誤から得た実践的なノウハウをUdemyベストセラ―多数の著者が惜しみなく公開します。 ■こんな方におすすめ ・これからClaude Codeを使いたいエンジニア1～3年目 ・Claude Codeを使ってアプリを作ってみたい非エンジニア ・Git・GitHubなどの周辺ツールの使い方もまとめて学びたい方 ■目次 第1章 Claude Codeを始める前に 第2章 環境構築とはじめの一歩 第3章 Claude Codeとの対話の基本をマスターしよう 第4章 CLAUDE.mdでプロジェクトの「記憶」を作ろう 第5章 効果的な開発の進め方をマスターしよう 第6章 既存のコードを読み解いて改善しよう 第7章 MCPで外部サービスとつなげよう 第8章 学んだことを総動員してアプリを作ろう 第9章 実務で活かすために ■著者プロフィール 増山友司：AI駆動開発の実践者・教育者。Claude Codeを日常の開発から執筆・講座制作まで主力ツールとして使い込み、その実践知を体系化してきた。プログラミングスクールではメンターとしての受講生指導に加えカリキュラム執筆も担当し、Udemyでは複数のAI駆動開発講座がベストセラーを獲得、受講生は累計1万人を超える。SIerでのネットワーク・サーバ基盤構築を経てWebアプリケーション開発に転身後、フリーランスのソフトウェアエンジニアとして独立。月間数百万ユーザー規模の金融系メディアや運輸系システムの開発、大規模システムのリプレイスなど、インフラからアプリケーション開発まで多様な開発実績を持つ。AI駆動開発の導入支援・コンサルティングも手がける。SNSや講師業では「とまだ」の名前で活動し、YouTubeチャンネル「Vibe Coding Studio」や技術カンファレンスでも発信を続けている。