ローコード開発を疑似マンツーマン支援 動くアプリが作れます！ 　マイクロソフトのローコード開発ツール「Power Platform」は、アプリ画面を開発する「Power Apps」、処理を自動化する「Power Automate」、データ集計・分析に適した「Power BI」などからなります。本書では「備品予約システム」を題材に、Power Apps、Power Automate、Power BIを組み合わせて、実際に動くものを作ります。さらに、Microsoft Teamsとの連携も図ります。 　本書でこだわったのは、「Power Platformらしく」作ることです。実際、Power Platformらしく作るにはコツがあります。それはPower AppsとPower Automateをうまく組み合わせ、アクションの処理ロジックをPower Automateにまとめることです。Power Automateは処理ロジックが得意で、様々なアプリと連係する機能もあります。対してPower Appsにはそうした機能がないため、Power Appsだけにこだわると複雑化します。あとから処理ロジックの差し替えもできなくなり、Power Platformの良さを生かせない作り方になってしまうのです。 　ほかにも、システム開発の常識ではあり得ないような作り方が求められます。それらはPower Platformが未成熟なのではなく、Power Platformの思想と捉えたほうがいいでしょう。理解してしまえばそういう前提でアプリを作ることができますが、システム開発の常識があるほど理解しづらいかもしれません。まずは本書で一通り「さわって学ぶ」ことをお勧めします。

デファクト技術の「コンテナ」 「わかる」から「使える」へ 　サーバー環境だけでなく幅広く使われている「コンテナ技術」は、もはやデファクト技術と言っても言い過ぎではないでしょう。インフラ技術者だけでなく、アプリケーション開発者にとっても重要な技術です。 　本書は、自分でコンテナ環境を構築できるようになるための本です。題材に「Docker」を使いました。「技術解説書」というより「技術実践書」。IT技術を本当に理解するには理論の学習だけでは不十分で、実際にさわってみることが大事です。そうすることで初めて腹落ちし、「技術がわかる」状態から、「技術が使いこなせる」状態にレベルアップすることができます。 　本書では、Dockerのインストール方法に始まり、基本的なWebサーバーを起動させるところから、永続化、ネットワーク、コンテナイメージへと順番に学ぶことができます。さらに、複数のコンテナを使うことを想定し、「Docker Compose」や「Kubernetes」についても学習できます。Kubernetesは学習ツールとして「Minikube」を用い、最終的に「Amazon EKS」でコンテナを実行するはじめの一歩までを説明します。 　新しい技術の習得は、想像している以上に難しいものです。理解できていない状況でやみくもに技術に触れても、迷子になるばかり。本書では「迷子にさせない」工夫が満載されており、本書の通りに実施すれば、迷うことなく、コンテナ環境を構築できます。 　インフラ技術者の最初の１冊として執筆していますが、アプリケーション開発者のインフラ学習書としても最適です。ぜひあなたも、本書を活用してコンテナ技術を習得してください。

★AWSを実機代わりにインフラ技術が学べる！ ・「自分でネットワークやサーバーを構築できるようになる」。これが本書の目的です。 ・インフラを学習するとき、実際に触ってみるのが一番ですが、従来は物理機器がないと学べませんでした。しかし、今はクラウドがあります。 　本書では、代表的なクラウドサービス「Amazon Web Services」を実機代わりにインフラを学べるようにしてます。インフラを学びたい若手技術者にも、インフラを学び直したいアプリ開発者にもオススメです。 ◆改訂４版における主な変更点は、以下の通りです。 1．UI・操作方法の更新 　AWSマネジメントコンソールにおける、各種操作画面を最新に更新しました。 2．Amazon Linux 2023に対応 　改訂4版では、使用するディストリビューションを最新のAmazon Linux 2023に変更しました。Amazon Linux 2023ではパッケージが更新され、インストール方法もyumからdnfに変わるなど、いくつかのコマンドが変更されています。 3．TLS/SSLへの配慮、HTTP/2に対応 　本書ではプロトコルを実際に見るために、HTTP接続して、生のテキストデータを見る箇所があります。しかし近年はTLS/SSLを必須にしたサイトが多いため、改訂4版では、一般サイトではなく自分構築したWebサーバーに接続するように変更しました。確実に、プロトコルの挙動を目視できる構成としました。

AIアプリ開発は簡単だ！ Azureでの実践法を基本から徹底ガイド ディープラーニング（深層学習）という技術が登場したことにより、見る・聞く・理解する・考える・話すといった人のような認知機能を備えるAI（人工知能）がコンピュータで実現できるようになりました。ディープラーニングは機械学習と呼ばれる技術の一種で、認知機能の精度・性能を向上させるには、正解とみなせる入出力データのセットである教師データを用意して学習させることが必要です。 そこで有用なのが、Microsoft Cognitive Services。学習済みのAI部品が29種類、クラウドサービスとして提供されており、自前で教師データを用意したり学習させたりする手間が最小限で済みます。Microsoft Cognitive Servicesを使えば、認知機能を備えるAIを簡単に開発できます。 本書では、AIの基礎知識やMicrosoft Cognitive Servicesのサービス内容について解説したうえで、ピザ注文受付ボットやFAQ（よくある質問）回答ボットを題材として具体的な開発方法をステップバイステップで示します。 システムエンジニアやプログラマにとって、認知機能を備えるAIの開発を経験するうえで最適な1冊です。本書でAI開発の第一歩を踏み出してください。

クラウドサービスであるAmazon Web Services（AWS）は、企業システムに活用できるだけのサービスをそろえ、どんどん進化させています。各種サービスをいかに組み合わせてシステムを構築するかが、活用のポイントになります。本書では、システム化の目的を設定し、それに合う最適なサービスの組み合わせ方を示すとともに、実際の操作画面に沿って構築方法を具体的に説明します。 仮想コンピューティング環境のAmazon EC2をベースに、仮想プライベート環境の構築など基本的なインフラ構築からスタート。続いて、ストレージサービス「S3」の活用、イベント駆動型のプログラム実行基盤サービス「Lambda」などを使ったAPサーバーの構築、データベースサービス「RDS」や「Aurora」の活用、AWSシステムの管理まで、主だった機能を網羅的に取り上げます。初めてAWSを活用するエンジニアでも迷わず操作できるレベルで、やさしく手ほどきします。

IoTプラットフォーム「SORACOM」の使い方ガイドです。初めて使う方を想定し、AndroidスマートフォンでSORACOM Airを使ったり、Raspberry PiでIoTらしく使ったりする方法を丁寧に解説しています。2015年9月に発表された「SORACOM Air」「SORACOM Beam」に加え、2016年1月に発表された「SORACOM Canal」「SORACOM Direct」「SORACOM Endorse」「SORACOM Funnel」の解説も含まれています。 ＜目次＞ １章　SORACOM概要 ２章　SORACOM Air －プログラマブルなモバイル通信－ ３章　SORACOM Beam －データ転送支援サービス－ ４章　SORACOMとクラウドの連携 ５章　新サービス ６章　AndroidでAir SIMを使う ７章　Raspberry PiでSORACOM Airを使う Appendix AWSアカウントの作成

AWSの基本操作からサイト構築まで 本書の手順に沿うだけで実践できる! クラウドサービス「Amazon Web Services(AWS)」を活用してWebサイトやシステムを構築するための実践書です。 AWSでアカウントを作成して仮想サーバーを立てるところから始め、Webサーバーをインストールしたり、 IPアドレスを割り当てたり、操作画面を付けて丁寧に説明します。 さらに、定型的な設計パターンを使って、画像動画配信サイトやEコマースサイトなどの構築まで実践します。 手順に沿って進むだけで、インターネットストレージ、データベースサービス、DNSサービス、 仮想ロードバランサーなど、AWSの各種サービスを使いこなせるようになります。 初めてAWSを利用する人から、AWSのサービスを使いこなせるようになりたい人まで必見の書です。 目次 【1章】 Amazon EC2の基本操作 【2章】 基本クラウドデザインパターン 【3章】 画像動画配信サイトの構築 【4章】 Eコマースサイトの構築 【5章】 キャンペーンサイトの構築

SEに使ってほしい機械学習サービス 「Azure Machine Learning」 これまで機械学習といえば専門的なスキルがなければ使いこなせないものでしたが、今はそうではありません。SEなら誰でも使いこなせるほど、機械学習サービスのハードルは下がっています。とはいえ、機械学習ならではのコツがありますので、本書では基本的なことから解説しています。本書の狙いは、Azure Machine Learningを使いこなせるようになり、機械学習をあなたのスキルにすることです。 第1章　とにかく機械学習が何かを知る 第2章　実践:データを集めよう 第3章　Azure Machine Learningで機械学習モデルを作ろう 第4章　実践編１　回帰分析を使ってデータを予測する 第5章　実践編２　作った回帰分析モデルを使ってみる 第6章　実践編３　予測精度を向上する 第7章　実践編４　統計分類で判定する 第8章　実践編５　クラスタリングで似たものを判定する 第9章　実践:実験結果を活用しよう 第10章　実践:どんどん賢くさせよう Appendix A　Azure Machine Learningを利用する方法

※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。 マイクロソフトのローコード開発ツール「Power Platform」は、アプリ画面を開発する「Power Apps」、処理を自動化する「Power Automate」、データ集計・分析に適した「Power BI」などからなります。本書では「備品予約システム」を題材に、Power Apps、Power Automate、Power BIを組み合わせて、実際に動くものを作ります。さらに、Microsoft Teamsとの連携も図ります。 本書でこだわったのは、「Power Platformらしく」作ることです。実際、Power Platformらしく作るにはコツがあります。それはPower AppsとPower Automateをうまく組み合わせ、アクションの処理ロジックをPower Automateにまとめることです。Power Automateは処理ロジックが得意で、様々なアプリと連係する機能もあります。対してPower Appsにはそうした機能がないため、Power Appsだけにこだわると複雑化します。あとから処理ロジックの差し替えもできなくなり、Power Platformの良さを生かせない作り方になってしまうのです。 ほかにも、システム開発の常識ではあり得ないような作り方が求められます。それらはPower Platformが未成熟なのではなく、Power Platformの思想と捉えたほうがいいでしょう。理解してしまえばそういう前提でアプリを作ることができますが、システム開発の常識があるほど理解しづらいかもしれません。まずは本書で一通り「さわって学ぶ」ことをお勧めします。 2024年にPower Platformのユーザーインターフェースが大幅に変更されました。本書は『さわって学べるPower Platform ローコードアプリ開発ガイド』（2022年）を全面改訂し、最新のユーザーインターフェースに対応した最新版です。

★マイクロソフトが描くAI時代の業務アプリ ★その進化を体験できる１冊です 　マイクロソフト社は自社サービスに「生成AI」を取り込む動きを加速させており、その動きによって「業務アプリケーション」の世界に２つの変革が起ころうとしています。本書は、その２つの変革を実際にさわって学べる本です。 　変革の１つめは、生成AIによる業務アプリケーションの「開発支援」です。従来は、人がプログラムコードを記述するか、もしくはローコード開発ツールを使って作成していました。生成AIが組み込まれると、つくりたい機能を日本語入力すればよく、開発スタイルは大きく変わります。ローコード開発ツールの目標は「エンジニア以外によるアプリ開発」でした。その目標は、生成AIの支援によって初めて実現するかもしれません。 　変革の２つめは、チャットボットのようなAI機能を業務アプリケーションに埋め込めることです。大いなる可能性を秘めた機能であり、従来にはなかったタイプのアプリケーションをつくることができます。 　「さわって学べる」というコンセプトでつくられた本書なら、実際に手を動かして新しい世界を体験できます。

クラウドのサービスが高度化を続けています。素の仮想コンピューターに一からシステムを構築するというのはもはや時代遅れ。用意されたさまざまなサービスを組み合わせて短期間で目的のシステムを構築することが重要になっています。 　Google Cloud（旧名称Google Cloud Platform＝GCP）にはさまざまなサービスがあり、これらを活用することで、開発・運用・保守の短縮化・低コスト化・安定化が可能です。本書はGoogleの監修を受けており、2巻構成でGoogle Cloudの「AI・機械学習」「ビッグデータ」「コンテナ」の機能と使い方を解説します。本巻ではこの中で「ビッグデータ」と「コンテナ」に焦点を当てます。 　ビッグデータを管理するBigQueryは従来のデータベースと異なり、インデックスを作る必要がないのが特徴。データ分析に力を発揮します。コンテナを管理するオーケストレーション・ツールではGoogleが開発したKubernetesが業界標準となっていますが、Google CloudではKubernetesを使いやすくするGoogle Kubernetes Engine（GKE）を用意しています。 　本書ではハンズオンでこれらを学習できます。データはGoogleが用意しているものを使っているので、実際に試すのも容易です。

クラウドのサービスが高度化を続けています。素の仮想コンピューターに一からシステムを構築するというのはもはや時代遅れ。用意されたさまざまなサービスを組み合わせて短期間で目的のシステムを構築することが重要になっています。 　Google Cloud（旧名称Google Cloud Platform＝GCP）にはさまざまなサービスがあり、これらを活用することで、開発・運用・保守の短縮化・低コスト化・安定化が可能です。本書はGoogleの監修を受けており、2巻構成でGoogle Cloudの「AI・機械学習」「ビッグデータ」「コンテナ」の機能と使い方を解説します。本巻ではこの中で「AI・機械学習」に焦点を当てます。 　AI・機械学習は自分で一から作るのが困難な分野です。モデルを構築するのに専門知識が必要なだけでなく、数多くのデータを用意したり、それを学習させたりと、大変な労力がかかり、ノウハウも必要です。Google CloudではGoogleが培ってきた学習済みのモデルを使ったり、ユーザーが学習させたりすることで容易にシステムを構築できます。 　本書ではハンズオンでこれらを学習できます。データはGoogleがビッグデータとして用意しているものを使っているので、実際に試すのも容易です。

無償で使えるRPAツール 前提知識はPythonのみ 　「お金をかけずにRPAツールを作りたい」―― 　こうしたニーズをお持ちなら、本書で紹介している「SikuliX」はピッタリです。 　SikuliXは、無償で利用できるRPAツールです。パソコンのモニターに表示されている画像を認識する機能を備え、マウスやキーボード操作を自動化できます。例えば、「画面のこの領域のデータを読み取って、別のアプリのこの領域にコピーする」といった作業を自動化できるのです。 　画像認識技術を用いているので、アプリを選びません。自社で作り込んだ専用のアプリでも、Webブラウザーでも、エクセルでも、適用できます。人によるパソコンでの作業のほとんどをカバーできるでしょう。 　SikuliXは複数のプログラミング言語で扱うことができ、本書では最近注目の「Python」で説明しています。SikuliXのインストール手順に始まり、基本的な操作方法やプログラミング方法を丁寧に解説していますので、Pythonが読めれば、そのほかの予備知識なしに利用可能です。 　本書の特徴は、RPAのサンプルをたくさん掲載していることです。「こんなことがやりたかった」が見つかれば、本書のサンプルを参考にすることで、すぐにでも業務自動化が可能になります。

本書は“Programming the Microsoft Bot Framework: A Multiplatform Approach to Building Chatbots”(Microsoft Press、2017年)の日本語版です。 4部構成で、C#とBot Frameworkを使用したチャットボット開発の知識と方法を、基礎から応用まで順を追って解説します。 訳書では日本語版環境で動作確認を行い、原書発行後に行われた更新をできるだけ反映するよう努めました。

AWSの特性を活かした設計 本書で身につけられます！ 　よくあるシナリオに基づいて、AWSを学ぶことができます。オンプレミスの社内システムをAWSに初めて移行するシナリオや、キャンペーンサイトをAWS上に短期間で構築するシナリオなどを用意。AWSを前提にすれば、どのAWSサービスを使ってどんなシステムアーキテクチャーにすべきなのかを解説します。さらに、豊富な画面を使って具体的な開発方法も掲載していますので、迷わずAWSを使うことができます。 　AWS初心書向けにサブネットの作り方などを紹介する一方で、AWSらしい設計として「サーバーレスアーキテクチャー」や「CloudFormationを使った自動構築」などを解説しています。AWSの基礎から、今どきの開発・運用スタイルまで習得可能です。 　本書を読み通し、実際に手を動かせば、「AWS中級者」になれるでしょう。

画像マッチング技術を用いた新しい自動化ツール インストールから実践方法までを解説！ PCを使っていると、同じような操作を何度も繰り返さなければならないことが、しばしばあります。 たとえば、「業務アプリへの大量のデータ入力」「開発中のアプリケーションの動作テスト」などは、 その典型的な例です。そのような作業が多いのなら、スクリプトなどを作って、自動操縦を検討すべきです。 そうすれば、大きな時間の節約になります。しかし作るのに時間がかかるようでは、その効果は薄れます。 自動化スクリプトは、短いコードとして、短時間にさっと書けなければ、意味がありません。 本書で説明する「Sikuli（シクリ）」は、まさにそれを実現します。 ＜目次＞ 第1章　眼を持つ自動化ツール「Sikuli」 第2章　Sikuliのインストール 第3章　Sikuli操作の基本 第4章　文字入力と画面遷移を伴う自動操作 第5章　画像マッチングを理解する 第6章　イベント処理で監視する 第7章　Sikuliプログラムの実例