★機械学習を「工学」として熟成していくために★ 【推薦の言葉】 AIブームの3回目は、機械学習技術が牽引してきた。業務や生活の 中で使われるようになるにつれて、現場や社会における課題に直面 している。機械学習工学を生み出した著者らによる本書は、技術と 現場をつなぎ、普及させていくための羅針盤となる貴重な一冊である。 ――浦本直彦氏(三菱ケミカルグループ、元・人工知能学会会長) 注目の新領域「機械学習工学」の入門書。まずはこの一冊から始めよう！ 機械学習ソフトウェアの開発・テスト・運用の方法論を体系的に俯瞰できる。 開発現場で試行錯誤しているエンジニアはもちろん、エンジニアと協働している人すべてに読んでほしい。 【主な内容】 巻頭言（丸山宏・PFN） 第1部　機械学習工学とは 第1章　機械学習工学（中川裕志・理化学研究所、石川冬樹・国立情報学研究所） 第2部　機械学習システムの開発・運用マネジメント 第2章　機械学習システムの開発とその検証プロジェクト（竹内広宜・武蔵大学） 第3章　機械学習システムの運用（堀内新吾、土橋昌・株式会社エヌ・ティ・ティ・データ） 第3部　機械学習システムの開発技術と倫理 第4章　機械学習デザインパターン（鷲崎弘宜・早稲田大学） 第5章　品質のとらえ方と管理（石川冬樹・国立情報学研究所） 第6章　機械学習モデルの説明法（原聡・大阪大学） 第7章　AI倫理（中川裕志・理化学研究所） 第4部　機械学習と知財・契約 第8章　機械学習と知財・契約（柿沼太一・弁護士法人STORIA） 第5部　機械学習工学の今後 第9章　今後に向けて（石川冬樹・国立情報学研究所） 付録A　模擬裁判の紹介（柿沼太一・弁護士法人STORIA）

※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。 アジャイル導入のメリット最大化へ！ 　ソフトウェア工学分野の“大御所”バートランド・メイヤー博士の手による、アジャイル入門書にして具体的な開発手法にまで言及した一冊。アジャイルのプラス面だけでなく、マイナス面にも切り込んで紹介している点が本書の特徴である。 　アジャイルができること・できないこと、世間一般のアジャイルへの誤解などを明らかにすることで、アジャイル導入のメリットの最大化を目指す。各章ともコンパクトにまとめられており、初学者でも無理なく読み進められる一方、開発現場で頻出する諸問題にも詳しいため、現場レベルでも役立つ。

アジャイル時代に効果的な品質保証を進めるための23のパターン アジャイル開発において効率的かつ効果的に品質保証を進めるための 具体的で実践的な方法をまとめたパターン集 『Quality Assurance to Agile Quality』（QA to AQ、QA2AQ）。 「QA to AQ」では、ロードマップから日々のモニタリングに至る あらゆるアジャイル開発の段階において品質に取り組むコツを、 頻出の問題に対する実証済みの解決策として提示されています。 本書では「QA to AQ」に収録された各パターンを翻訳して紹介し、 さらに日本語版オリジナルとして、 日本のアジャイル開発における実践事例や、 複数のパターンを組み合わせて組織的に展開する方法を解説します。 ※本書は、ソフトウェア開発者向けメディア「CodeZine」に 掲載された連載を加筆・再編集した内容になります。 【本書収録のパターン】 品質のインテグレート／障壁の解体／QAを含むOneチーム 品質スプリント／プロダクト品質チャンピオン／アジャイル品質スペシャリスト 品質チェックリスト／品質作業の分散／品質エキスパートをシャドーイング QAリーダーとペアワーク／できるだけ自動化／重要な品質の発見 品質シナリオ／品質ストーリー／測定可能なシステム品質 品質の折り込み／着陸ゾーン／着陸ゾーンの再調整 着陸ゾーンの合意／品質ロードマップ／品質バックログ システム品質ダッシュボード／システム品質アンドン ※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。

IoTや機械学習などのデータ処理を支える新基盤 Apache Kafkaは分散処理の基盤として開発されたオープンソースのプラットフォームです。従来からあるメッセージングサービスを元に新しい分散処理を実現します。独自のアーキテクチャで処理の流れを定義して多数のコンピュータをまとめ上げ、IoTや機械学習に求められる非常に大きなデータ処理を実現できます。 本書では、Apache Kafkaについて次のような解説を行います。 ・Kafkaが生まれた背景と特徴、その機能や原理について ・Kafkaのインストールと利用のための基本 ・開発のポイント ・Kafkaを適用できるさまざまなシステムをパターン別に解説 ・業務での活用を前提としたインテグレーションのポイントを紹介 本書ではさまざまな分野での活用が期待されるApache Kafkaの基礎を、現場を知るエンジニアの書下ろしで紹介します。ソフトウェアとしてのKafkaとその活用方法をまとめて理解できる必読の解説書です。 ※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。

Apache Sparkは多数のコンピュータを並列で動かして高速処理を実現する技術です。大量のデータを扱う「ビッグデータ」や「機械学習」、「IoT（Internet of Things：物のインターネット）」などの分野で応用が期待されるOSS（Open Source Software）です。 Apache SparkはUCバークレイで提唱されたRDD（Resilient Distributed Datasets）というアーキテクチャを採用しており、メモリを積極的に活用した分散並列処理を実現します。これにより、従来よりも大幅なパフォーマンスアップが期待できます。また、Hadoopとの高い親和性を有しており、YARNやHDFSなどのHadoopのシステムの枠組を使えます。 本書はApache Sparkを使うための知識を簡潔かつ実践的に紹介していきます。Apache Sparkでは「機械学習」「グラフ処理」「ストリーミング」処理等々を実現するためのライブラリが標準で利用できますが、各分野への応用も見据えたこれらの活用方法も本書で解説します。 Apache Sparkの仕組みとその利用方法を理解することにより、一歩先を行くデータ処理の新しい潮流を知ることができます。 ※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。 第3次AIブームが到来し、AIが浸透した社会における深刻な課題や問題が取りざたされてきている。中でも2017年にオックスフォード大学から公表された「近未来では人間の仕事の半数がAIで代替される」という話題の影響は強く、AIに仕事を奪われることに警鐘を鳴らす書籍が数多く出版されている。反面、ビジネス面以外の「AIによる不都合な現実」にスポットを当てた類書はまだ少ない。 　本書は著者が所属する理研・革新知能総合研究センター 社会における人工知能研究グループの成果をもとに、AIの負の側面の紹介とAI設計・運用における倫理指針を示す構成となっている。第1章ではシンギュラリティ—AIが人間を超える可能性、第2章ではAIに奪われる仕事の範囲、第3章ではAIの発展の歴史、第4章では現状の「弱いAI」がもたらす数々の問題、第5章ではAI倫理を主軸とした社会制度の対応策について解説している。 　AIの技術そのものに関する記述は少なく、人間社会におけるAIの影響という観点から執筆されているため、社会学や社会工学分野の読者にも興味を持たれる内容となっている。

※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。 「AI黎明期」の伝説の事典、待望の復刻!! 本復刻版は、1988年にUPU社から刊行された初版『AI事典』（ISBN13:978-4946432064 ISBN10:494643206X）を底本とする電子書籍である。初版編集委員会より初版復刊の要請を受け、近代科学社の創立60周年記念事業の一つとして発行する。2003年に共立出版から刊行された『AI事典　第2版』、さらに2019年に近代科学社から刊行された『AI事典　第3版』とあわせた3点の『AI事典』を通観することで、AIの誕生から現在に至る研究の推移や各時代における興味・関心の高いテーマをうかがい知ることができる。

刻々と変化する世界経済や企業戦略の中で、基礎研究部門の果たすべき役割とは?研究員に求められるあり様とは?グローバル企業IBMの東京基礎研究所で所長を務めた著者が、これらの解答として日々発信してきたレターを集大成!さらにこれから企業の研究所を目指す学生にも重要なアドバイスを送ります。研究は「面白いから」やるのではない。「必要だから」やるのだ。

※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。 ◆「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」に完全準拠した公式テキスト！！◆ 【安宅和人氏（慶應義塾大学教授・ヤフーCSO）推薦！！】 「どこからデータサイエンスを？」と悩む人は、まずこの一冊を手に取るべし。 ・大学生はもちろんビジネスパーソンも、いますぐ知っておくべき教養がここにある。 ・「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」のうち「導入」「基礎」「心得」に完全準拠。 ・文理を問わず、すべての大学生に、数理・データサイエンス・ＡＩを習得させることを目的として編纂された。 ・カラーで見やすく、練習問題も充実。 【主な内容】 第1章　［導入］　社会におけるデータ・AI利活用 1.1　社会で起きている変化　（樋口知之） 1.2　社会で活用されているデータ　（樋口知之） 1.3　データ・AIの活用領域　（孝忠大輔） 1.4　データ・AI利活用のための技術　（内田誠一） 1.5　データ・AI利活用の現場　（丸山　宏） 1.6　データ・AI利活用の最新動向　（内田誠一） 第2章　［基礎］　データリテラシー 2.1　データを読む　（川崎能典） 2.2　データを説明する　（椎名　洋） 2.3　データを扱う　（川崎能典） 第3章　［心得］　データ・AI利活用における留意事項 3.1　データ・AIを扱う上での留意事項　（中川裕志） 3.2　データを守る上での留意事項　（佐久間淳）

【統計学はこんな場面で役に立つ】 経営戦略、顧客分析、マーケティングといったビジネス上の課題においては、たくさんの数値（データ）を扱う場面が必ず現れます。そんなときに必要となるのが「統計学」の知識です。 たとえば、過去のデータを根拠にして以下の問いに答えるには、どのような分析が有効でしょうか？ ●広告費を増やすと、売上はどれだけ増えると期待できるか？　広告費を増やすのと営業部員を増やすのでは、どちらが効果的か？ ●SNSによる情報発信の前後で売り上げは変化したか？ ●工場の機械が不調をきたしているか？（製品のばらつきの範囲は誤差の範囲と言えるだろうか？） 本書では、こうしたトピックを例題として扱いながら、統計学の知識・手法を解説していきます。じつはむずかしい数式を覚えたりする必要はありません！　感覚的な理解を目指しながら、ていねいに説明しました。「数学は苦手で……」「自分、文系ですから」と、統計を避けがちな方にこそ読んでいただきたいです。 【学生にも社会人にも】 経営学や商学を専攻する大学生が「統計学」に入門するためテキストとして、また、社会人の独習書としてオススメです！ 【本書の特徴】 数学的に厳密な理解を深めることよりも、手を動かすことを主眼においた内容です。まず簡単な例題を示し、その解説を掘り下げていくことで、確率・統計の知識や考え方を身につけられる構成となっています。理解の定着を図るため、例題を発展させた練習問題を多数用意し、解説・解答も掲載しました。また、手計算が難しい例題・練習問題については、表計算ソフト（エクセル）による解法を解説し、便利な関数を紹介しています。 【おもな内容】 　第0章　はじめに 第I部　データの全体像をつかむ 　第1章　データの可視化 　第2章　度数分布表・ヒストグラム 　第3章　代表値・分散 　第4章　散布図・相関係数 　第5章　単回帰分析 　第6章　重回帰分析 第II部　観測されたデータの起こりやすさを測る 　第7章　確率の定義と場合の数 　第8章　事象の関係と確率の計算 　第9章　条件付き確率とベイズの定理 第III部　観測されたデータの背景を知る 　第10章 確率変数、確率分布、期待値 　第11章 代表的な離散分布：二項分布 　第12章 代表的な連続分布1：正規分布 　第13章 代表的な連続分布2：カイ2乗分布とt分布 第IV部　データの背後にある確率分布を推測する 　第14章 標本調査と標本からの推定 　第15章 区間推定 　第16章 仮説検定

※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。 ＜A5判の書籍を固定レイアウトで制作したものです。大きめの端末でご覧ください＞ GQM+Strategies（目標・質問・メトリクス＋戦略）アプローチ 　本書で解説するGQM+Strategies（目標・質問・メトリクス＋戦略）アプローチは、目標に沿って測ることを決めるという意識的・無意識的に広く用いられているGQM（目標・質問・メトリクス）法を拡張し、残念なITシステムを作らないようにするためのものである。具体的には、測定を通じて目標を定量管理する中で、組織のあらゆる箇所や階層において目標とITシステム化に代表される戦略を整合させ、改善させ続けることを可能とする。 　本書執筆にあたっては、ドイツIESE研究所（実験的ソフトウェア工学研究所）ならびに日本国内における豊富な実践適用を経た結果を反映させており、経営者や投資（特にIT投資）を検討する立場の方から、戦略（特にITシステム）の企画立案や運用に携わる方まで、幅広く役立つものとなっている。 ★このような方におすすめ 企業のITシステム開発者 ★目次 第1章　まず理解しておくこと 第1部　GQM＋Strategiesアプローチ 第2章　GQM＋Strategiesのポイント 第3章　フェーズ0：初期化 第4章　フェーズ1：環境の特性化 第5章　フェーズ2：目標と戦略の設定 第6章　フェーズ3：実行計画の策定 第7章　フェーズ4：計画の実行 第8章　フェーズ5：成果の分析 第9章　フェーズ6：結果のまとめ 第2部　業界への適用と他の手法との関係 第10章　各社の適用例 第11章　他のアプローチとの関係 第12章　まとめと今後に向けた見解 付録A　GQM＋Strategiesプロセスチェックリスト 付録B　GQM＋Strategies評価アンケート

2009年発売の『企業の研究者をめざす皆さんへ』の新版。前書から十年の間に著者が経験した東京大学工学系研究科技術経営戦略専攻での技術リーダーシップ講義、統計数理研究所での知見、スタートアップ企業PFNの企業文化、政府関係の委員会や学会で得た情報を加えて、内容をさらに充実させている。 　前書は日本IBM東京基礎研究所所長時代に研究員に宛てたレターを解説する形の構成をとったが、本書はレターだけでなく著者が講義で使用したケース事例、ブログや学会誌に寄稿したエッセイも紹介している。 　研究の方法、論文の作法、キャリア、マネジメント、知財問題など研究職を希望する学部生や修士・博士課程の学生にとって興味を引く情報が揃い、現役の企業研究者・技術者にとっても読みごたえのある一冊となっている。

わが国トップランナー研究陣が贈る入門書。 人工知能（ＡＩ）の発展が人類社会にもたらす変化とは何か――。1960年代、80年代に次いで、現在は3度目の人工知能ブームといわれています。そんな中、日本の第一線のＡＩ研究者らが、仮説や空想ではないＡＩの真実と、私たちの近未来の暮らしを綴りました。「ＡＩが人類を凌駕するシンギュラリティはやってくるのか？」、「ＡＩの進化によってなくなる仕事、残る仕事とは？」、「ＡＩで医療分野はどう変わる？」。そんな期待や不安、疑問に答える22テーマの書き下ろし記事を掲載。さらに、図解の「ビジュアル」ページや「小事典」で深い理解が得られる、新時代のＡＩ入門書です。

※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。 平成32年4月～学習指導要領の改訂が施行され、「プログラミング的思考」の学習が必須となります。 本書は、プログラミング的思考をクイズやゲームを通じて、たのしく学ぶことができます。 これからプログラミング的思考を学ぶ方、教える方が飽きずに学べるようにイラストを多くちりばめました。 サンプル素材はすべてScratch3で公開し、再利用可能としました。 ●まずは身近なクイズでプログラミング的思考に触れる 遠足や調べ学習など、小学生が実際に体験することを題材として、プログラミング的思考をやさしく学びます。 ●わかりやすい解説 クイズの内容を踏まえて、アルゴリズムやモデル化、シミュレーションといったプログラミング的思考をしっかりと理解することができます。 ●Scratchでプログラミングを体験 クイズで学んだ内容を活かして、Scratchで基本的なプログラミングに触れることができます。 クイズはパソコンを使うことなく、すぐに取り組むことができます。 また、インターネット環境のあるパソコンを使えば、本書で紹介したScratch作品を使って学習することができます。 授業ですぐに使えるように構成しました！ 総ルビと豊富なイラストによる解説で、小学生でも本書を通じてプログラミング的思考を学ぶことができます。

※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。 本書は、実際にアーキテクチャを設計するための具体的なスキルとして設計原則や開発プロセスと対応付けながら、アーキテクトの最も基本的な素養としてのソフトウェアパターンを丁寧に解説している。ソフトウェアアーキテクト育成ための理論と実践という観点でバランスのとれた書籍であり、独習書として実務家にも最適である。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 ソフトウェア品質に関する膨大な技術を整理、体系化 本書は、ソフトウェア、ITシステムの専門家である著者らが長年取り組んできたソフトウェアの品質について体系立てて整理し、簡潔に解説したものです。第1版発行から13年、第2版から6年が経過し、ソフトウェアを取り巻く環境は大きく変化しました。これを踏まえ、従来の内容を見直し、最新の技術（AI、IoTなど）の品質についても大幅に加筆しました。本書の情報をもとに、ソフトウェアの品質がどのようなものであるのか、どのように品質を確保するか、といった検討が可能になります。ソフトウェアに携わるすべての方におすすめの一冊です。 序章　SQuBOKガイド　概略 第1章　ソフトウェア品質の基本概念 第2章　ソフトウェア品質マネジメント 第3章　ソフトウェア品質技術 第4章　専門的なソフトウェア品質の概念と技術 第5章　ソフトウェア品質の応用領域

※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。 「データサイエンティスト」は世界的に注目されているが、実際にこの職種に就こう、育てよう、また組織としてこの職種を活用していこうと考えた時に、どのよう進めていけばよいのか、新しいがゆえに指標が少ない。本書は著者らの統計数理研究所・IBMコンサルタント部門で培った知見を元に、この仕事を目指す人、育成する人に必要な情報、組織としての活用を分かりやすい事例と整理された内容で理解しやすいよう解説する。

※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。 明確な仕様の記述と検証を行わずして、抵当な開発を行うことは出来ない！ ソフトウェア開発では、上流工程を自然言語で表現する。このため論理的不一致などがおき、手戻りが発生する。これを解決する方法として考えられたのが、数学を用いた形式手法である。本書は、この手法の一つであるVDMとオブジェクト指向記述言語VDM++について実践的に解説する。

優れたソフトウェアを生み出すために 作業工程をどのように構築すべきか 【本書の内容】 本書は Ivar Jacobson, Harold "Bud" Lawson, Pan-Wei Ng, Paul E. McMahon, Michael Goedicke, "The Essentials of Modern Software Engineering: Free the Practices from the Method Prison!", ACM Books, 2019 の邦訳です。 ソフトウェアエンジニアリングの歴史は抽象化レベルの上昇である。このことは、プログラミング言語でも、ツールでも、フレームワークでも、ソフトウェア中心のシステムとやり取りをする方法においても見られる。それから、我々がこうしたシステムを構築する方法についてもそうだ。これがソフトウェアエンジニアリングの手法の世界である。 -Grady Booch（本書より抜粋） 本書は現代において複雑に進化し続けるソフトウェアとその開発に関する特定の手法を 教授・示唆・喧伝するものでは*ありません*。 そうではなく、どのような時代にあっても、どのような用途であっても、どのような利用環境であっても、 優れたソフトウェアをもたらす作業方法の作成方法 を提供することを意図して執筆されています。 「ソフトウェアエンジニアリング」というジャンルが生まれたときから連綿と続く、 その根幹を成してきた教程とは異なる、まさにモダン（現代的）なスタイルの、 「ソフトウェアエンジニアリング」を提示してくれます。 ※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。