※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。 マンガで統計をわかりやすく解説！ 本書は統計の基礎から独立性の検定まで、マンガで理解！ 統計の基礎である平均、分散、標準偏差や正規分布、検定などを押さえたうえで、アンケート分析に必要な手法の独立性の検定ができることを目標としている。 統計の基礎を、学びたい方に最適の一冊。 ◆プロローグ　トキメキ統計学 ◆第1章　データの種類をたしかめよう 1.　カテゴリ－データと数量データ 2.　 カテゴリ－データの注意すべき例 3　. 実務における「とてもおもしろかった」～「とてもつまらなかった」の扱い 例題と解答 まとめ ◆第2章　データ全体の雰囲気をつかもう！ ＜数量データ編＞ 1.　 度数分布表とヒストグラム 2.　 平均 3.　 中央値 4.　 標準偏差 5.　 度数分布表の「階級」の幅 6.　 推測統計学と記述統計学 例題と解答 まとめ ◆第3章　データ全体の雰囲気をつかもう！ ＜カテゴリーデータ編＞ 1.　 単純集計表 例題と解答 まとめ ◆第4章　基準値と偏差値 1.　 基準化と基準値 2.　 基準値の特徴 3.　 偏差値 4.　 偏差値の解釈 例題と解答 まとめ ◆第5章　確率を求めよう！ 1.　 確率密度関数 2.　 正規分布 3.　 標準正規分布 4.　 カイ二乗分布 5.　 ｔ分布 6.　 Ｆ分布 7.　 「××分布」とExcel 例題と解答 まとめ ◆第6章　2変数の関連を調べよう！ 1.　 単相関係数 2.　 相関比 3.　 クラメールの連関係数 例題と解答 まとめ ◆第7章　独立性の検定をマスターしよう！ 1.　 「検定」とは 2.　 独立性の検定 3.　 帰無仮説と対立仮説 4.　 P値と「検定」の手順 5.　 独立性の検定と同一性の検定 6.　 「検定」における結論の表現 例題と解答 まとめ ◆付録　Excelで計算してみよう！ ■1　度数分布表の（一部の）作成 ■2　平均・中央値・標準偏差の算出 ■3　「単純集計表」の（一部の）作成 ■4　基準値・偏差値の算出 ■5　標準正規分布の確率の算出 ■6　カイ二乗分布の横軸の目盛りの算出 ■7　単相関係数の値の算出 ■8　独立性の検定 参考文献 索引

※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。 Wolfram|Alpha，Python，R，Mathematicaをフル活用して，大学教養レベルの統計，微分積分，線形代数の全体像を把握する．学び直しにも最適な一冊． コンピュータ（Wolfram|Alpha，Python，R，Mathematica）を活用して，数学の学びの質を高めましょう． 本書の具体的な目標は，線形回帰分析を理解することです．そのために必要な微分積分と線形代数も学びます．微分積分は多変数の微分積分まで，線形代数は特異値分解までです．これで，大学教養レベルの数学はほぼ網羅できます． すべてが線形回帰分析につながるので，何の役に立つのかと疑うことはありません．面倒な計算はコンピュータにまかせるので，計算に迷い込んでしまうこともありません． 線形回帰分析はデータサイエンス（人工知能・機械学習）の出発点です．本書を読んで，データサイエンスにおいて必要とされる数学力とプログラミング力を身に付けましょう． 大学教養レベルの数学の全体像の把握，学び直しにも最適な一冊です． コードは全てウェブで公開されます． 第I部　入門 第1章　実行環境 第2章　数と変数 第3章　データ構造 第4章　可視化と方程式 第5章　論理式 第II部　統計 第6章　1次元のデータ 第7章　2次元のデータ 第8章　確率変数と確率分布 第9章　多次元の確率分布 第10章 推測統計 第11章　線形回帰分析 第III部　微分積分 第12章 関数の極限と連続性 第13章 微分 第14章 積分 第15章 多変数関数の微分積分 第IV部　線形代数 第16章 ベクトル 第17章 行列 第18章 ベクトル空間 第19章 固有値と固有ベクトル 第20章 特異値分解と擬似逆行列

※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。 日常の身体ケア、医療的行為の中で役立つ「物理の原理」が満載！ 本書は、看護・医療の現場で役立つ「物理学」の理論と実際が理解できるよう、 医療行為と「物理学」の関係をわかりやすく紐解き、必要最小限の物理の基礎知識を体系的に解説しています。 身体の物理、医療機器の物理の事例を豊富に取り入れ、図表とイラストを工夫して掲載しています。 また、各章に［問題］を掲載し、巻末の「ヒントと解答」によって、より理解を深めることができ、医療系の学生のための物理のテキストとして最適です。 ※本書籍は、日本理工出版会から発行されていた『看護・医療技術者のための たのしい物理』（1990年4月）を第2版としてオーム社から発行するものです。 第1章　力学の世界 第2章　熱の世界 第3章　流体の世界 第4章　波と光と音の世界 第5章　電気と磁気の世界 第6章　放射線と微視の世界 問題のヒントと解答

※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。 CNNとViTによる画像認識を本格的に学ぶために！ 本書は、深層学習（ディープラーニング）に基づく2つの技術、畳込みニューラルネットワーク（CNN）とVision Transformer（ViT）を通して、画像認識の基礎を実践例とともに解説するものです。 画像認識技術は、顔認証や異常検知など、現代社会に欠かせない技術として広く応用されており、研究開発も盛んに行われています。本書では、確かな理解のもとに画像認識技術の研究開発が可能となるよう、前半において理論的な基盤（深層学習の基本事項、畳込みニューラルネットワーク（CNN）、Vision Transformer（ViT））を、紙数を割いてわかりやすく解説していきます。また後半では、画像認識の基本的手法である物体検出と領域分割、学習データの大規模化に欠かせない自己教師あり学習を実例とともに解説し、最終章では今後ますます重要になると見込まれるVision and Languageのマルチモーダル処理を詳細に扱います。 全体を通して、擬似コードなどでアルゴリズムを把握できるようにしたほか、Python（PyTorch）のサンプルコードも用意し、読者自身が手を動かして画像認識を実践することができるようにしました。 第1章　画像認識の概要 第2章　深層学習の基礎 第3章　畳込みニューラルネットワーク 第4章　Vision Transformer（ViT） 第5章　物体検出 第6章　領域分割 第7章　自己教師あり学習 第8章　画像と自然言語

※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。 新人電気技術者のための学習＆現場実務書 　電験三種は実務経験がなくても試験を受けることができるため、就職・転職先を探すにあたり、「基本的な理解が不十分のまま試験に合格したので、実務で困るのではないか？」、「実務経験無しでもやっていけるのか？」といった悩みや不安を持つ方が多いと聞きます。また、「資格を取得するために電気の勉強をして必要な知識は身についたが、これが現場で実際にどう役に立つのか分からない」と疑問に思っている方もいらっしゃるのではないでしょうか。 　本書では、電験三種の学習内容が実務にどのように活用されているか、具体例を出して解説しています。これから現場に出る新人技術者だけでなく、現在、電験三種の資格を目指して勉強中の方にもきっと参考になると思います。 1部 高圧受電設備に関する基本事項 1 電気保安業務　　　　　　　　　　　　 2 自家用受変電設備の構成　　　　　　 3 電力会社の配電設備　 　　　　　　 4 回路計算の基礎　　　　　　　　　　　 2部 機器・材料の選定 0　高圧受電設備の概要 1 PAS・UGS　　　　　　　　　　　　　　　　 2 遮断器・負荷開閉器 　　　　　　　　　　 3 高圧ケーブル　　　　　　　　　　　　　　 4 高圧進相コンデンサ・直列リアクトル 5 避雷器　　　　　　　　　　　　　　　　　 6 変圧器　　　　　　　　　　　　　　　　　 7 接地　　　　　　　　　　　　　　　　　　 3部 試験および測定 1 絶縁抵抗測定　　　　　　　　　　　　　　 2 絶縁耐力試験　　　　　　　　　　　　　　 4部 設備の運用 1 波及事故　　　　　　　　　　　　　　　　 2 高調波障害　　　　　　　　　　　　　　　 3 力率改善　　　　　　　　　　　　　　　　 4 非常用発電機

※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。 見やすく理解しやすいフルカラー版！ ずばり 今年の技能試験問題はここから！ 　本書は、（一財）電気技術者試験センターより公表された候補問題10問を元に、寸法・使用材料・施工条件等を予想して問題を作成し、解答・解説をしたものです。使用材料の写真、電線・ケーブルの切断寸法、電気回路図（複線図）、完成施工写真等を掲げ、施工上のポイントも含めて一目でわかるように簡潔明瞭な解説をしています。さらに、技能試験の学習が本書1冊で間に合うよう、技能試験の基礎知識から、単線図から複線図への書き換え、基本作業の施工手順、欠陥の判断基準についても、それぞれ順序立ててわかりやすく解説しています。 　技能試験問題の徹底解説書として、自信をもっておすすめします。実技の練習もできるよう材料一覧表もありますので、ぜひ試験対策に本書をお役立てください。 第1編　技能試験の基礎知識 第2編　配線図の整理 第3編　基本作業の要点 第4編　公表問題10問と合格解答 第5編　令和5年度 技能試験 問題と解答

※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。 一陸技の過去問2年間（全8回）全問題を科目ごとに収録し徹底解説！ 　本書は第一級陸上無線技術士試験（一陸技）の過去に出題された問題（令和5年7月期～令和4年1月期の2年分全8回）を科目ごとにまとめ、「問題」→「解説」の形で解説した過去問題集です。 　ていねいな解説はもちろんのこと、試験のテクニック、暗記するポイント、類題の出題傾向等も盛り込んでいます。また、各科目の出題傾向をまとめた表も掲載していますので、直前の対策に最適な1冊です。 　付録として、本書に掲載していない令和3年以前の問題から出題が予想される問題を抜粋して掲載していますので、受験対策はバッチリです。 受験ガイド 無線工学の基礎 無線工学A 無線工学B 法規

※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。 東大入試の傑作問題を通して、化学の面白さ、考え方の深さに迫る！ 　東大（東京大学）の入試問題は世界最高峰とも言われています。 　化学に限ってみても、由緒正しく、工夫された問題が多く出題され、その内容は、身近な技術、新しい科学技術、生命現象、環境問題、化学史、物理化学など多岐にわたります。 　本書では、東大の化学の入試問題を解くと、どんなに面白いことがわかるのかを解説しています。問題の考え方や解き方も説明しますが、同時に、得られた結果がどのようなことを示唆するのかという点を重視し、高校化学を深く味わえる内容となっています。 第1章　物質が教えてくれる過去～未来 第2章　身近で役立っている化学の原理 第3章　生命現象と化学 第4章　科学者たちの奮闘 第5章　より役立つ物質の探究 第6章　環境問題 第7章　物質の分離・同定・回収 第8章　物理化学の方法

※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。 ※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。 マンガのストーリーで最適化の数式の意味（数学記号、計算式など）と具体的な例題で実務が学べる。 　中学、高校の数学で関数の最大、最小を学習したのでないでしょうか。それが実務の何の役に立つとかというと利益は最大がよいし、損失は最小がよいのがわかります、つまりこれが最適化なのです。最適化は大学ではOR（Operations Research）または経営科学という学問で勉強します。数学のレベルは大学1年で学ぶ線形代数がわかっていることが前提になります。とはいえ最大、最小のイメージがあれば複雑な計算を100％理解していなくても実践することはできます。 　本書はマンガを使ってまず概要をつかみ、マンガを補う本文部分は実務に役立つ例題で数式は最小限でできるものを用意し、まずは苦手意識を取り除きます。近年はPythonで簡単にできるのでプログラムを作ろうとしますがその前にこの本を買って勉強していただければPythonによる最適化もスムースにできるようになります。 プロローグ 週末の深夜バイトと、月曜１限の講義 第1章　数理最適化とは 1-1　「 最大」と「最小」が、最適になる ・現実の課題を、簡単に表してみよう ・定式化は3点セット ・ふわっとした気持ちも数値化できる ・最適化問題には、色々な種類がある ・グラフに慣れていこう ・ グラフは強い味方になってくれる！ 1-2　最適化に必要な数学はこれだけ抑えればよい ・ベクトル、行列ってどう役立つの？ ・スカラー、ベクトル、行列 ・ベクトルの特徴を図で理解しよう ・表記の仕方 ・連立一次方程式は、行列とベクトルの積で表せる ・微分、傾きってどう役立つの？ ・勾配ベクトルってどう役立つの？ ・微分を使っていこう ・勾配（勾配ベクトル）の式 ・傾きと勾配 ・２回微分してみよう、ヘッセ行列 フォローアップ 第2章 線形計画問題 2-1　線形計画問題の例 ・最大の利益になるように生産したい！ ・調味料の問題も定式化 ・実行可能領域と目的関数 ・複雑で大規模な問題を扱うために 2-2　単体法と内点法 ・２つの解き方のイメージ ・単体法は、どんなアルゴリズム（計算）なのか 2-3　双対理論 ・双対のイメージをつかもう ・双対問題のおかげで、ラクに解ける ・調味料の問題の、双対問題とは フォローアップ 第3章　非線形計画問題 3-1　非線形計画の例 ・３次元空間の線形・非線形 ・ビールの注文数を予測しよう ・誤差を最小化する ・複雑な形の関数でも、予測式が作れる ・非線形計画問題は、制約条件があったりなかったり 3-2　単体法と内点法 ・大域的最適解と局所的最適解 ・まずは停留点を見つけよう ・停留点の見つけ方 ・凸集合と凸関数 3-3　反復法 ・解の更新 ・直接法と反復法 ・反復法の更新式 ・最大化の場合は、山登り ・大域的収束性と局所的収束性 ・探索方向の選び方　 フォローアップ　 第4章　整数計画問題と組合せ最適化問題 4-1　整数計画・組合せ最適化問題の例 ・整数という制約　 ・組み合わせ的な構造とは？　 ・効率よく巡回するためには ・ナップサック問題　 ・0-1の制約のある色々な問題　 4-2　近似解法と厳密解法 ・２つの解き方がある　 ・近似解法、厳密解法とは？　 ・貪欲法（欲張り法） ・分枝限定法 フォローアップ エピローグ 付 録 さらに勉強するために 索 引

※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。 線形代数をマンガとわかりやすい解説で理解できる!! 本書は「マンガでわかる」シリーズの一冊として線形代数をとり上げる。主人公が難しいことをセリフで言っているだけではないスタイルのマンガと補足の文章および例題により、学部1年生程度の読者を想定して線形代数の基礎を理解させる。行列やベクトルの計算だけでなく、本来の線形代数の肝である線形空間や線形写像、固有値、固有ベクトルについてもきちんと解説する。 序章　押忍！ 線形代数 第1章　線形代数とは 1. 線形代数 2. 学問として重要な単元とテストに出題される単元 3. 数学者から見た線形代数 　3.1　数学者から見た線形代数 　3.2　線形代数と公理 第2章　基礎知識 1. 数の分類 2. 必要十分条件 　2.1　命題 　2.2　必要条件と十分条件 　2.3　必要十分条件 3. 集合 　3.1　集合 　3.2　集合の表記 　3.3　部分集合 4. 写像 　4.1　写像 　4.2　像 　4.3　値域と定義域 　4.4　全射と単射と全単射 　4.5　逆写像 　4.6　線形写像 5. ギリシャ文字 6. 理系特有の言回し 7. 組み合わせと順列 8. 主将の命令と写像 第3章　行列 1. 行列 2. 行列の計算 3. 特別な行列 第4章　行列（続） 1. 逆行列 2. 逆行列の求め方 3. 行列式 4. 行列式の値の求め方 5. 余因子を利用する方法で逆行列を求める 　5.1　第(I, j) 小行列式 　5.2　第(I, j) 余因子 　5.3　余因子を利用する方法で逆行列を求める 6. クラメールの公式で連立1 次方程式を解く 第5章　ベクトル 1. ベクトル 2. ベクトルの計算 3. ベクトルによる表現 第6章　ベクトル（続） 1. 線形独立 2. 基底 3. 次元 　3.1　部分空間 　3.2　基底と次元 4. 座標 第7章　線形写像 1. 線形写像 2. 何のために線形写像を勉強するのか 3. 特別な線形写像 　3.1　拡大 　3.2　回転 　3.3　平行移動 　3.4　透視投影 4. 核と像空間と次元定理 5. ランク 　5.1　ランク 　5.2　ランクの求め方 6. 線形写像と行列の関係 第8章　固有値と固有ベクトル 1. 固有値と固有ベクトル 2. 固有値と固有ベクトルの求め方 3. n 次正方行列のp 乗の求め方 4. 重解の存在と対角化 　4.1　重解が存在する場合の表現可能例 　4.2　重解が存在する場合の表現不可能例 付録1　練習問題 参考文献 索引 以下、ダウンロード 付録2　内積 1. 内積 　1.1　長さ 　1.2　内積 　1.3　なす角 　1.4　数学者から見た内積 2. 正規直交基底 　付録3　外積 1. 外積 2. 外積と平行四辺形 3. 外積と内積 　付録4　行列式の性質

※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。 好評の既刊書『マンガでわかる統計学』の因子分析編登場！ 　本書は『マンガでわかる統計学』、『マンガでわかる統計学　回帰分析編』に続く第３弾。統計分析の一手法である因子分析の基礎から応用まで、マンガと文章と例題で理解させる。因子分析は、非常に人気のある分析手法で、特に心理学をはじめ、いろいろな分野で活用されている。 プロローグ　あなたと私の因子分析 第1章　アンケートの基礎知識 1.標本抽出法 2.調査方法 3.標本の大きさの目安 4.無作為抽出法と有意抽出法 5.量的調査と質的調査 6.データ分析の取り組み方 第2章　調査票と質問 1.調査票の構成 2.質問の分類 3.避けるべき質問 4.避けるべき質問（続） 5.｢真ん中｣の存在 第3章　数学的な基礎知識 1.相関行列 2.単位行列 3.回転 4.固有値と固有ベクトル 5.対称行列 6.行列の補足 7.偏差平方和・分散・標準偏差 第4章　主成分分析 1.主成分分析とは 2.主成分分析の注意点 3.主成分分析の具体例 4.変数の選択と第1主成分 5.第1主成分と総合力 6.累積寄与率の目安 7.第2以降の主成分 8.分散と固有値 第5章　因子分析 1.因子分析とは 2.因子分析の注意点 3.因子分析の具体例 4.本章の例における標本 5.注意点の補足 6.因子負荷量の値が小さな変数の処遇 7.最尤法 8.なぜ回転というとバリマックス法ばかりなのか 9.因子負荷量行列と因子構造行列 10.ブロマックス法 11.仮定できる共通因子の個数の上限 12.主因子法とバリマックス法を｢過去の遺物｣扱いすることに対する疑念 13.因子分析における用語 付 録　さまざまな分析手法 1.多変量解析 1.1　多変量解析の概要 1.2　重回帰分析 1.3　ロジスティック回帰分析 1.4　クラスター分析 1.5　コレスポンデンス分析と数量化Ⅲ類 1.6　構造方程式モデリング 2.その他 2.1　統計的仮説検定 2.2　カプラン・マイヤー法 参考文献 索引

※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。 好評の既刊書『マンガでわかる統計学』の回帰分析編登場！ 本書は好評の既刊書『マンガでわかる統計学』の回帰分析編である。回帰分析の基本から類書で解説されることの少ないロジスティック回帰分析まで、喫茶店を舞台にマンガでやさしく解説した。 プロローグ　ノルンへようこそ！ 第1章　基礎知識 1. 表記のルール 2. 逆関数 3. 指数関数と自然対数関数 4. 指数関数と対数関数の特徴 5. 微分 6. 行列 7. 数量データとカテゴリーデータ 8. 偏差平方和・分散・標準偏差 9. 確率密度関数 第2章　回帰分析 1. 回帰分析とは 2. 回帰分析の具体例 3.「回帰分析の流れ」の注意 4. 標準化残差 5. 内挿と外挿 6. 系列相関 7. 直線以外の回帰式 第3章　重回帰分析 1. 重回帰分析とは 2. 重回帰分析の具体例 3.「重回帰分析の流れ」の注意 4. 標準化残差 5. マハラノビスの汎距離と重回帰分析における信頼区間と予測区間 6. 説明変数に“測れない”データが存在する場合の重回帰分析 7. 多重共線性 8.「目的変数に対する各説明変数の影響度」と重回帰分析 第4章　ロジスティック回帰分析 1. ロジスティック回帰分析とは 2. 最尤法 3. 目的変数の捉え方 4. ロジスティック回帰分析の具体例 5.「ロジスティック回帰分析の流れ」の注意 6. オッズ比 7.「検定」の名称 8. バブルチャート 付録　Excelで計算してみよう！ 1. 自然対数の底 2. 指数関数 3. 自然対数関数 4. 行列の掛け算 5. 逆行列 6. カイ二乗分布の横軸の目盛り 7. カイ二乗分布の確率 8. F分布の横軸の目盛り 9. F分布の確率 10.（重）回帰式の（偏）回帰係数 11. ロジスティック回帰式の回帰係数 参考文献 索引

※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。 ドローンの基礎知識からビジネスへの展開までがマンガで一からわかる！ 本書は、いままでドローンに触れたことがない方々に向けて、ドローンを飛行させるための基礎知識からビジネスへの展開までを、マンガで一からわかりやすく解説した書籍です。 懇切丁寧な指導に定評があり、数多くの優秀なドローンのビジネスパーソンを養成しているドローン大学校の編集により、ドローンの安全な運航に必要な知識と技術、さらにドローンビジネスの現状までをまとめています。 人手不足の深刻な運送業者で働く空野明日香（24歳）は、朝から晩まで働き詰めの毎日。さらに毎晩、居残りで在庫を数える未来の見えない暗い日々を送っていた。ある日、テレビのニュースをきっかけに、女子高生のころに出会った素敵な女性ドローン操縦士を思い出す。「これで彼女みたいになる！！」、退職願を出し、さっそくドローンを購入した彼女だが、危うく法律違反の飛行をしそうになってしまう。ドローンを飛ばすには、法律や機体などに関する知識と操縦技術が必要であるという事実を知るのであった。 果たして彼女は未来にはばたくドローン操縦士になれるのだろうか…。 プロローグ　ドローン！　あらわる！ 第1章　ドローンの基礎知識 1．ドローンは航空機、だから「航空法」を守らなくてはならない！ 2．どのメーカーのドローンが優れているか 3．なぜプロペラの数がドローンによって違うのか 4．ドローンの歴史 5．用途によって異なるドローンの機種 6．ドローンの構造 第2章　ドローンを飛ばすには？ 1．忘れてはダメ！航空法で定められている遵守事項 2．ほかにも操縦者が守るべき義務がある 3．機体登録や事故の報告にDIPS2.0を活用しよう 4．ロケハンは必ず行う！ 5．ドローンにとって風と雨は大敵！ 6．GPSは万能か？ 7．法令やルールを知らなかったでは済まされない！ 8．許可・承認が必要な飛行 第3章　プロのドローン運航者になるには？ 1．飛行計画を事前に整理・確認・通報しなければならない 2．安全な運航に必要不可欠なブリーフィング 3．飛行中に注意すべきこと 4．キャリブレーションは定期的に行おう 5．安全な運航のために 第4章　ドローンビジネスの展望 1．ドローンビジネスの市場規模 2．レベル1～4飛行と安全対策 3．無人航空機操縦者技能証明 4．大きな成長が見込まれる点検分野 5．長い実績がある農業分野でのドローンの利活用 6．期待が高まる物流分野でのドローンの利活用 7．社会的貢献度が高いその他サービス分野　今後はエンタメでの利用も 8．飛躍的に精度が高くなる土木・建築分野でのドローンの利活用 9．「航空法」などの規制が少ない屋内でのドローンの利活用 10．ニッチな市場ながら社会貢献度が高い防犯分野でのドローンの利活用 11．空撮分野でのドローンの利活用 12．ドローンを使った新たなビジネスを考える際は政府の政策も参考に 13．空飛ぶクルマの研究・開発が進む

※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。 FAや物流の作業軽減・時間短縮など効率化が図れる！RFIDを導入したい方におすすめの書！ RFID（Radio Frequency Identification）とは、電波を用いて非接触によりデータの読み取り、書き込みなどができる技術で、特にFAや物流の分野での効率化に大いに役立つものです。 本書は、RFIDの原理や特徴、標準化の動向、アプリケーション、法令や規制への対応、応用例など、RFIDをとりまくさまざまな情報を収録しています。RFIDを検討・導入するにあたって知っておきたいことが簡潔にまとまっている一冊です。 第1章　RFIDとは 第2章　RFID　の基礎用語 第3章　RFIDの原理と特徴 第4章　RFタグ 第5章　リーダ・ライタ 第6章　電波法とその他の法規・規格 第7章　使用上の留意点と活用法 第8章　RFID国際標準化の動向 第9章　RFIDアプリケーションの標準化の動向 第10章　RFIDの応用例 付録