わずか４００ドルから数十億ドルに資産を増やし、今や生きる伝説となったトレーダー、リチャード・デニスが、 １９８０年代初頭、同僚のウィリアム・エックハートと「トレーダーは養成することが可能かどうか」の賭けをした。 このとき、２人が募集し養成したトレーダー集団がタートルズである。 募集は１９８３年と翌８４年の２回だけ行われ、２０００人以上の応募者から２２名が選ばれ、２週間の訓練をうけた。 そしてその卒業生は業界に旋風を巻き起こした。相場は正しい訓練により成功できることが証明されたのだ。 しかし、タートルズには厳しい掟があった。 それは、教えられた投資手法を絶対、誰にも漏らしてはいけない、というものだ。 このたび、ついに、４半世紀近くも秘密のベールに包まれていた伝説の投資手法が、 その門下生であり現在もトレーダーとして活躍している著者によって明らかにされる！

※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。 3部構成の第1章は伝説の場所の謎に迫る。大航海時代の船乗りたちに信じられていた伝説上の島々は実在したのだろうか。アトランティスは何かの史実を元にした伝説なのか、それともただの空想なのか。大洪水やノアの箱船の神話までさかのぼってこれらを検証する。 第2章は歴史上の人物の謎に迫る。英雄とあがめられた人物の素顔を探り、極悪人と言われた人物の本性を明らかにする。世界各地の伝説に現れる女指導者や女傑たちの生い立ちにも迫る。 第3章は物にまつわる伝説の謎。アーサー王の剣をはじめ、武器や宝玉、聖杯など歴史上の物語を彩る妖力を持つ品々の謎に迫る。

2013年7月に百一歳を迎える、私立灘校の学力日本一の基礎を作った伝説の国語教師が、学ぶ楽しさ、生きる喜びを伝える本である。著者が50年間教鞭をとっていた灘校は、橋本式の独特な国語の授業を受けた生徒たちが、昭和43年に初めて東大合格者数1位となり、全国的に注目された。その折には、マスコミ等から様々な誤解を受け、詰め込み教育をしているなどの根拠のない噂が流れ、哀しい思いもしたが、生徒たちには楽しい勉強法を工夫し続けた。大学入試という難関を潜り抜けるには、学問の基礎力が必要である。その基礎は国語力を身につけることで初めて可能となる。国語は簡単に成果が出る教科ではないが、受身ではなく能動的に取り組み体験を伴うことで好きになっていくと、いつのまにか基礎力が身に付き、人生を切り拓く大きな力となる。百歳を超えたからこそ見つけた「学問のすすめ」は生きる喜びを享受する「橋本流生き方のすすめ」の指南書である。

学ぶことが面白く、生きることが楽しくなる!　101歳まで学び続けた教師が語る、「人生を輝かせる方法」。本書は灘校の学力日本一の基盤をつくった伝説の教師が、学問の基本や人生の楽しみ方を語ったもの。読書が実になるスロー・リーディングの方法、国語力を培う書き方、趣味との付き合い方、老いてこそできること、そして人生の岐路との向き合い方……。「一生使える教養」が身につき、老若男女問わずに、さまざまなライフステージで読み返したい一冊。

「ウォール街のグレートベア」（リバモア）、「イングランド銀行を潰した男」（ソロス）……。数々の異名を持つ男たちは「個人投資家」という一般的なイメージを遥かに超える影響力を行使してきた――。 第1章　「ウォール街のグレートベア」ジェシー・リバモア 第2章　「イングランド銀行を潰した男」ジョージ・ソロス 第3章　「百聞は一見に如かず」ジム・ロジャース 第4章　「成長株集中投資の大家」フィリップ・フィッシャー 第5章　「伝説のファンドマネジャー」ピーター・リンチ 第6章　「オマハの賢人」ウォーレン・バフェット

神話というと完全なフィクションで、歴史を考える上での史料的価値を全く認めないという考え方の人がいます。しかし、わたしは神話というものは、ある程度、安定した世の人々が、先祖の過去の業績を称えるために作るものですから、すべてが嘘と考えるのは無理があると思います。（本文より）　伝説はなぜ生まれ、語り継がれてきたのか？　伝説に秘められた驚愕の真実を井沢元彦が暴く！

スマホやIoT、自動運転で便利さと引き換えに私たちは何を差し出すのか。 豊富な実例に基づく生々しいサイバー護身術 楠正憲氏 推薦! 伝説のハッカー、ケビン・ミトニックが教える、超監視社会で安全でいられる方法です。 侵入のヒントを与えてしまう個人情報を特定されないための技法をミトニック自身の経験をもとに明らかにします。 個人のプライバシーを守りたいが、電子メールも、電話も、インターネットも、スマホも容易に監視されている「超監視社会」の現代。 無線LAN、Wi-Fi、家電、自動運転車への侵入を防ぐための「不可視」の技術が必要な時代となっています。 その中でミトニックが与えるヒントは、無法地帯とも言えるサイバー空間でプライバシーを守るための究極のサバイバルマニュアルとなっています。

爆乳美貌のセクシー秘書があなたの会社へ☆美山瀬まりあ…「伝説の秘書」と言われる女。彼女がやってくれば、どんな会社も必ず復活。しかも、社員は老若男女問わず、誰もが彼女の虜になるという…前作「Comeon！Boys＆Girls」の続編として、タイトルを変えて新たにスタート。今作では秘められた彼女の過去も明らかに…！？手がける企業によって、多様に変わるコスチュームも見所のひとつ。バスガイドにアラブのエスニックドレス、果ては和服でヘリからダイブ！？2人称は「ユー」か「ハニー」か「エンジェル」。峰不二子も真っ青な美貌とプロポーション。全てが常人離れした彼女の、新たな伝説をご覧あれ！

「承知しました」で始まるからこそ、うまくいく。 一度すべてを受け入れれば、ビジネスパフォーマンスがみるみる上がる! 外資系エグゼクティブたちが手放さなかった秘書の仕事の流儀。 伝説の秘書が教える、信頼を得られ効率が上がる 毎日のちょっとした仕事のコツ。 MISSION1 スムーズに仕事をするための「基本」を習慣にせよ! ・誰にでも伝わるように、5歳児でもわかる言葉を選ぶ ・主語は常に「YOU(あなた)」を意識する MISSION2 無理難題を繰り返すモンスター上司を手なずけよ! ・上司に対して「NO」は禁止! 命令の本意を考えて対処する MISSION3 やるべきことを溜めずにハイスピードで処理せよ! ・一日の時間の3割は駆け込み依頼用とする ・「今すぐ資料が欲しい! 」と言われたら、5分を目安に用意する MISSION4 トラブルはチャンス、すみやかにリカバリーせよ! ・大切なのは、後悔よりも「振り返り」だと肝に命じる MISSION5 レベルアップするための思考法を身につけよ! ・あえて「違う」人とつるんで、アイディアを広げる ・評価されているのは「人格ではなく仕事」だと心に留める ――など。

本書は、日本の株式投資のこれまで100年間を折々の事象とともに見ていきつつ、その大きな流れを知り、投資の視点や市場の見方を教えるのが目的だ。 著者は1960年に証券業界に入り、日本の株式市場の発展を内側から体験する中で、ファンドマネジャーとして長く活躍。 プロの投資家、アナリストたちからも尊敬を集めてきた。 その著者が、業界全体と個人の視点を織り交ぜつつ、日本の株式投資のこれまで100年を振り返り、これからを鋭く予測する。 具体的には、全体を3部に分けて構成している。 第1部は著者がじかに体験してきた証券業界の動きをオーバーラップさせながら、株式相場の知識や相場観を中心に解説。 何をよりどころにし、自分の視点が間違っていないかをどうチェックするのか、天井と底値をどう見つけるかなど、実践的なノウハウも盛り込んでいる。 またアベノミクスを「典型的な官製相場」とし、著者なりの捉え方やそこに存在する問題点などを明らかにする。 第2部は本書のメインとも呼べる部分だが、戦前、戦後、高度成長、バブルとその崩壊、そしてその後の相場まで、100年あまりの歴史を振り返る。 特に、証券界おいてバブルはどこに問題があったのか、当時の海外投資家の目に日本の株式狂乱はどのように映っていたのかといった点を、実体験を通して解説できるのは著者ならではだろう。 最後の第3部は、まだ無名だったマキタや任天堂、ファナックなど、著者が証券アナリストとして実際に訪ねてきた企業の当時の様子を振り返っていく。 それらを通して、会社の経営や成長性をどんな点から分析し、読むのかを解きほぐすのが趣旨である。

冒険投資家のジム・ロジャース、システムトレードの神様ラリー・ウイリアムズに直接学び、アブダビ投資庁でオイルマネーを運用していた著者が、公式に代入するだけでできる株式投資法を公開。従来高値を更新し、どんどん値上がりする「新高値投資」では10倍以上のパフォーマンス（例えば2003→2007年）も可能だ。

ジム・ロジャーズとラリー・ウィリアムズに学び、アブダビ投資庁でオイルマネーを運用してきた「伝説のファンドマネージャー」が実践している投資の技術。チャートでの銘柄選択、ビッグ・チェンジの捉え方、テクニカル分析による人気度の測り方など、ビジュアル的に考えることで、効率的な投資ができるようになる。

伝説のプロ経営者が「これからのビジネスリーダー」に贈る、成功者になるための普遍・不変の原理原則！ 著者は、シェル石油、日本コカ・コーラ、ジョンソン・エンド・ジョンソン、フィリップスなど、グローバル・エクセレント・カンパニー６社で活躍し、３社で社長職を、１社で副社長職を務めました。 32歳のとき45歳で経営者になると誓い、研鑽を積んだ著者は言います。 「ビジネスリーダーとして成功できるかどうかは、30代をどう過ごすかで決まる」「成功するための『原理原則』があるにもかかわらず、多くの人がそれを知らず、我流で動いて遠回りしている」と――。 本書には、表面的・便宜的にリーダーシップを発揮するためのテクニックは一切出てきません。書かれているのは、50年におよぶプロ経営者生活で、著者が先人に学んで実践し、著者自身を助けてくれた、リーダーその人の力量を伸ばし、器を広げる「原理原則」です。 いまも多くの経営者やビジネスリーダーを指導するなかで著者が教えている、この黄金の「原理原則」を、読者のみなさんにお届けします。本書は「学びと行動」の実践的指南書です！

日本が誇る投資のバイブル『会社四季報』を30年以上編集してきたからわかる！ 人と10倍も100倍も差を付ける超・活用術。お宝銘柄、大化け候補、最高益企業、割安株の見つけ方教えます。 明日から読み方が変わる16章！ 第１章　会社四季報は毎号読むから意味がある 第２章　各号の特長を生かしてお宝銘柄を発掘！ 第３章　会社四季報、１冊だけ買うなら何を買う？ 第４章　稼ぎ頭を見抜くとっておきテクニック 第５章　人と１０倍差を付ける会社四季報読解術 第６章　業績欄「知ってるつもり」じゃもったいない 第７章　大化け候補を探せ！ 第８章　外国人投資家が好きな株・嫌いな株 第９章　会社四季報「分解術」で大事なことが見えてくる 第１０章　キャッシュフローでわかる儲けのウソ・ホント 第１１章　最高益企業を狙え！ 第１２章「フル生産」の落とし穴 第１３章　年収の変化は一大ヒントなのだ 第１４章　売上高には不思議がいっぱい 第１５章　割安株の本当の探し方 第１６章　株価チャートはここだけ見よ！

ビジネスパーソンにとってホテル利用は欠かせない。 しかしリモコンに使ったことのないボタンがあるように、 ホテルの使い方をすべて知っている人は案外少ない。 そこで本書ではビジネスパーソンが知っておくべきホテルの使い方を紹介する。 夏直前、出張や休暇に欠かせない「ホテル」の使い方、ホテルのプロが教えます。

無敵と謳われたバルチック艦隊がやって来る。東郷平八郎を司令長官とする、日本海軍の連合艦隊は、これをうち破ることができるのか。これが、苦戦この上なかった日露戦争の、勝敗を決する、最も大きな分水嶺であった。国家存亡の危機に立った明治日本が、まさに背水の陣で戦った、「日本海海戦」。未だ伝説の如く語り継がれるその勝利に、日本を導いたのが、参謀・秋山真之である。彼は、ロシアを仮想敵国とした軍事情勢のもと、海外留学で見聞を広め、万巻の古書から、外国の書物までを読破し、壮烈な姿勢で、対露の海軍戦略を考案して行った。「日露戦争における海上作戦を通じて、さまざまに錯綜する状況を、その都度総合して行く才能にいたっては、実に驚くべきものがあった。彼はその頭に湧いて尽きざる天才の泉を持っていた」と、名参謀であった島村速雄も舌を巻いた。この一戦を戦うためにあったような、勇壮な生涯を描く長編歴史小説。

12人の名投資家に学ぶ日本株で勝つ方法。ピーター・リンチ、ウォーレン・バフェット、ベンジャミン・グレアム、フィリップ・フィッシャー、ジョージ・ソロス、ジム・ロジャーズ、是川銀蔵、ジョン・メイナード・ケインズ、ジョン・テンプルトン、マーティン・ツバイク、ジョン・ネフが登場。使える手法は巨匠に学べ!

日本人は思考の伝達が苦手である。ことばの読み書き偏重、知識を自分の頭に詰め込むことばかりに熱心で、自分の考えをどう深め、どう伝えるかを考えていない。ＡＩが人間を脅かしているいま、人間にとって大事なのは思考の整理と並んで、ことばの伝達とその整理学である。教育のあり方、知的生活のあり方などをめぐって今も精力的に発言を続ける知の巨人が満を持して放つ、待望の文庫書き下ろし。

仕事の実力はあるのに、報・連・相がたらず、損をしている社員は多い。上司・同僚の連携をスムーズにし、仕事をすすめていくためにも、報・連・相が必要だ。過不足なく報・連・相するには、どのような伝達法で伝え、どう手順を踏んでいくのか。メールや報告書の書き方などにも触れることで、話力だけでなく伝達力も上がる。

製造業の頂上決戦! 巨額投資で市場を席巻する中国、韓国企業。世界をリードしてた日本企業は勝機を見出せるか--。 パナソニック、GSユアサ、村田製作所、ATL、 サムスンSDI、LG化学、CATL、BYD……。 次世代革新電池を視野に入れた競争の最前線を徹底解説。 1887年に屋井先蔵が世界に先駆けて乾電池を発明して以来、日本の電池産業は長く世界をリードしてきた。とりわけ1960年代以降は隆盛期を迎え、次々と新たな電池を開発、生産を開始した。さらに1983年には旭化成の吉野彰氏らが経済社会を大きく変えることとなるリチウムイオン電池の原型を確立。1991年にソニーが世界初の製品化を実現した。 日本電池産業の輝かしい歴史も、21世紀に入ると様相が変わる。韓国企業が日本勢を追い上げ、2010年にはサムスンSDIがモバイル用リチウムイオン電池で世界シェアトップに立った。近年は、さらに高い性能を要求される自動車搭載用の大型リチウムイオン電池の世界で、中国勢が急速にシェアを伸ばしている。高性能電池の開発、製造の行方は、製造業の頂点に立つ自動車産業の未来をも左右する。世界の環境規制、中国の産業政策などもあいまって、日本の牙城だった電池産業が大きく変貌しようとしている。

電池の大型化とともに電気自動車、住宅用蓄電池などの巨大市場が誕生しつつある。その現実にどう対応すべきか。最先端企業の丹念な取材を通してはっきり見えてきた次世代産業の姿。 【主な内容】 【プロローグ】電池で走るクルマ 第1章　電池は日本を救えるか 第2章　電池とは何か 第3章　覇権争い──リチウムイオン電池の攻防 第4章　材料メーカーの戦略 第5章　覇権の行方 第6章　太陽電池と燃料電池 第7章　覇権を制するために 【エピローグ】佐吉電池 あとがき──日本産業は復活する

電通「鬼十則」――これはかつて「広告の鬼」と恐れられた電通四代目社長・吉田秀雄が遺した仕事の掟・十ヶ条である。もともとこの十ヶ条は、昭和26年に電通社員に向けて作られたものだった。それが口コミでビジネスマンや企業に広がり、いまやあの有名なGE社のオフィスにも飾られるほど、多くの人に支持されてきている。本書はその不朽のビジネスバイブルについて、広告戦略のプロが明快に解説したものである。“仕事は自ら「創る」可きで 与えられる可きではない”“「大きな仕事」と取り組め 小さな仕事は己を小さくする”“頭は常に「全廻転」 八方に気を配って一分の隙もあってはならぬ サービスとはそのようなものだ”など、半世紀経た今でも色あせない原理・原則が凝縮されている。その上で著者はいう。「まず始めよう。行動を起こさない者には、失敗もないが、成功も100%起こらない」。未知のビジネスにチャレンジする意欲が湧いてくる本!

「広告」と「売場」を連動させるプロモーションの「正攻法」はもう通用しない！ 心理学、行動経済学、脳科学、人間工学などのさまざまな学問の知見を動員、事例分析や実験・調査を進め、「売れるパターン」を法則化！ １．どこででも、使える！ ２．明日から、試せる！ ３．すぐに、効果が表れる！ 広告ギライ時代の“買わせる技”34連発！

デジタル社会が日々進展する中で、デジタルを活用したマーケティングはあらゆる企業の将来を左右する重要課題です。しかし、「何からはじめればいいのか」「上司にどうやって説明すればいいのか」「取り組み始めたけれど、本当に効果を上げているのだろうか」などなど、多くの担当者を悩ませているのも事実です。そこで本書では、当該領域のプロフェッショナルたちが、事例や図版を使いながらマーケティング課題にあった解決策とヒントをお教えします！

完全独占企業が莫大な宣伝広告費を使う理由とは！？　博報堂の元社員が、広告代理店の仕事の実態を、内部の視点から生々しく描き、広告費ランキング、原発事故関連書籍発行数ランキング、メディアの収入における広告費の割合など、さまざまな資料から、日本の報道を「支配」する構造、すなわち「巨大広告主―大手広告代理店―メディア」の強固なトライアングルを浮き彫りにする。

ワールドカップ開催、それにともなうスポンサー、放映権――。70年代半ばまで欧州中心だったサッカー界を大きく成長させ、そして腐敗させたアベランジェとブラッターというFIFAのドン。その背景には、日本の総合広告代理店・電通の影があった。誰がサッカーを“仕切る”のか。2月末の会長選を前に、サッカービジネスを知り尽くす電通元専務取締役が、すべてを語った。巨大化するサッカーとカネの関係にメスを入れる、意欲作。

情報産業の双頭が、押し寄せる情報の海に翻弄されている。マス・メディアを通じた広告であらゆる商品を売ってきた電通と、就職や住宅購入等、「人生の節目」をビジネスにしたリクルート。モノが飽和したにもかかわらず、「憧れの生活」が絵空事になってしまったこの国で、我々の欲望はどこへ向かうのか？　彼らはその欲望の創出にどうかかわろうとしているのか？　消費社会の光と影を露わにする、知的興奮に満ちた一冊。

小林一三神話を覆す! 私鉄黎明期の語られざる歴史｢阪急や阪神、東急や西武といった"電鉄"が、衛生的で健全な"田園都市"を郊外につくりあげた｣――よく知られたこの私鉄をめぐる物語の深層には、｢寺社仏閣｣を舞台とする語られざる歴史があった。初期の電鉄をめぐる世界では、神社仏閣とそれを取り巻く人々の、ある意味無軌道とも言える行動が郊外空間を作り出していったのである。それは、近代的な都市計画といった無機質なものでも、経済的な功利性のみだけでも説明のつくものではなかった。とくに、われわれが通常イメージするような鉄道が確立してくる以前の黎明期には、現在の視点からみると｢怪しい｣人々が蠢いていたのである。そうした人々を突き動かしていたのは、寺院や神社を興隆させたいという熱情であった。｢わが門前に鉄道を｣……そのすさまじいまでのパワーが、電鉄を、ひいては日本の都市を作り出していったのである。本書は、｢電鉄｣と社寺を取り巻く｢怪しい人々｣に光を当てることで、都市と鉄道という近代化の物語の陰に隠された歴史を明らかにしようというものである。近代の荒波を生き抜く希望を鉄道に見いだした寺社と、そこに成功栄達の機を嗅ぎつける怪しくも逞しき人々が織りなす、情熱と欲望、野望と蹉跌のドラマ。鉄道誘致と都市開発をめぐる、ダイナミックで滑稽で、そして儚い、無二の日本近代都市形成史。【本書の内容】序章 ｢電鉄｣はいかにして生まれたか第一章 凄腕住職たちの群像――新勝寺と成田の鉄道第二章 寺門興隆と名所開発――川崎大師平間寺と京浜電鉄第三章 ｢桁外れの奇漢｣がつくった東京――穴守稲荷神社と京浜電鉄第四章 金儲けは電車に限る――池上本門寺と池上電気鉄道第五章 葬式電車出発進行――寺院墓地問題と電鉄終章 日本近代大都市と電鉄のゆくえ

著者・津田命子が発見したアイヌ文様構成法によるアイヌ刺しゅう入門。伝統的な技法を基礎から学ぶ一冊。

本邦初のアイヌ刺しゅう教則本。「チヂリ編」「カパラミプ編」に続く第3弾。著者は、長年にわたって北海道立アイヌ総合センターで“アイヌ刺しゅう教室”を企画・運営。ライフワークであるアイヌ文化の復元と伝承の研究成果で北海道文化奨励賞を受賞している。本書は、その研究の裏づけに加え、広く一般の人が楽しめるような手芸のテキスト本として編集した。

※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。 初学者を対象に、電波全般を幅広く網羅し、平易に解説。初学者向け。

陰キャオタクの駒田司とスポーツ万能イケメン・遠藤颯人は、小さい頃からの幼馴染。高校生になった今ではすっかり疎遠になっていたが、ある日、頼まれごとで颯人に連絡した司は彼が驚くべき場所に居ることを知る――「これってまさか、タイムスリップじゃないよな!?」どこかの時空にぶっとんだ幼馴染のスマホは生きてて通信可能。画像や動画を送ってもらうと、どうやら日本……この風景はもしかして戦国時代の「ここ」――!?　時代を超えて繋がる戦国トリップ・グラフィティ!!　電子書籍版では、コミックバンチKai配信時と同様に一部ページをカラーぺージで収録！

あなたは今、幸せですか？ ２０１３年ワールド・ハッピネス・レポートによると、 世界の幸福度ランキングは「第１位デンマーク、第２位ノルウェー、第３位スイス、第１７位アメリカ、第２５位フランス、第４３位日本」なのだそうです。 経済で世界を牽引しているアメリカや日本が上位に入らないのはなぜなのでしょうか？　 そして、デンマーク人はなぜ、世界で一番幸せなのでしょうか？ そこには１０の理由があると著者は言います。その１０の理由を著者は丁寧に説明してくれます。 そして、最後にはデンマーク人でなくても「幸せになれる１０の秘訣」を教えてくれます。 ＊目次より ●幸せな人と不幸な人のちがい ●デンマーク幸福研究所の教授に聞いてみた ●他人を信用していない人は税金を納めない ●赤ちゃんを置き去りにして食事をするデンマーク人 ●信頼は大きなコスト削減になる ●期待値の低さが幸せを呼びこむ ●デンマーク人は納税が好きだ ●高級と高品質とはちがう ●パッとしないお客さんはトイレの前へ ●フェイスブックには幸せを感じない ●インターネットでポチッと離婚 ●男が進化すると何になる？ ●デンマーク人でなくても幸せになれる１０の方法

幸福度＆国際競争力が、ともに世界トップクラスという奇跡の国デンマーク。 そんな「いいとこどり」が実現する背景には 「休み」への異常な情熱があった……！ ◎なぜデンマーク人は平日16時に退社して、 夏には１か月休むのに、国際競争力が世界トップクラスなのか？ ◎「メールに即レスする日本人」と「返信しないデンマーク人」、 考え方の違いとは？ ◎ビジネス効率性６年連続世界一、デンマーク人の 「生産性と幸福度」を高める休日の過ごし方ベスト３は？ ◎世界幸福度ランキング上位常連国デンマークで 「離婚」と「転職」が多いワケ 最強のワークライフバランス国家に学ぶ 人生の質を爆上がりさせる「休み方」！ ■ 本書の構成 第1章：休みベタな日本人、休みの達人デンマーク人 第2章：デンマーク流「休む哲学」 第3章：アタマとココロを休める北欧の知恵 第4章：人生の幸福は「体験の共有」にある 第5章：休養が社会を変える 第6章：人生の質を高める休みのデザイン

「雑談」で5年連続ビジネス効率性世界一！！　ベストセラー『デンマーク人はなぜ4時に帰っても成果を出せるのか』著者による「デンマークのすごいコミュニケーション」デンマークの職場では、仕事に行き詰まると、同僚とコーヒーを飲みながら「3分の雑談」を交わす。長時間の会議より、一日数回の立ち話を重視。メールやチャットは必要最低限にとどめ、自由なコミュニケーションを頻繁にとることで、課題を即座に解決し、組織の生産性を高めている。そんなデンマークはIMD（国際経営開発研究所）の調査で5年連続（2020年～2024年）ビジネス効率性世界1位に選ばれた。本書では、その圧倒的なビジネス効率性の背景にある「雑談文化」に着目。チームの生産性向上から組織の成長、自由な対話によって生まれるイノベーション、個人の自己実現にいたるまで、デンマーク式雑談がもたらす驚くべき効果を解説する。デンマーク人のイメージが一変し、あなたの働き方が好転すること間違いなし！　〈目次〉第1章 雑談をなめるな！――最高の成果は「3分の雑談」で決まる　第2章 壁打ち、壁打ち、壁打ち！――うまくいくための最短ルート　第3章 雑談がチームを強くする――世界を変えるアイデアはひとりでは生まれない　第4章 日常に「余白」をつくれ――こうすれば、会話がもっと楽しくなる　第5章 やりたいことは、誰かに話せ――夢をかなえる「雑談と対話のチカラ」　終章 デンマーク人はなぜ雑談を大切にするのか――「活かし合う組織」「活かし合う社会」

幸福度調査でトップ3常連国である「北欧の幸せな国」デンマークは、2022年・2023年と2年連続で「国際競争力1位」に選ばれた。千葉県よりも人口の少ない北欧の国が、なぜ世界と肩を並べるビジネス国に成長できたのか。デンマーク在住の著者がビジネスパーソンを取材してわかったのが、その生産性の高さ。DXを活用し、圧倒的スピードでプロジェクトをこなす一方で、午後4時に退社して家族との時間を過ごす。高い生産性とワークライフバランスを実現させる要因は、「ムリしない、させない」時間の使い方と職場の人間関係にあった。デンマーク人は職場や家庭で生じる人間関係のイライラ・モヤモヤを自然なかたちで排除している。本書は、国際競争力が2年連続1位でありながら、仕事への満足度も幸福度も高いデンマーク人の働き方・コミュニケーション方法・仕事やキャリアに対する考え方を明らかにし、日本人も使える楽しい「働き方」を提案する。現地のビジネスパーソンへの取材から働き方78のポイントを抽出、巻末には「デンマーク人から学ぶ『働き方のコツ』」リスト収録。

ティーンエイジャーはもう子どもではないが、まだ大人でもない。 人間関係、学業、性、ネットリテラシー、外見コンプレックス……成長期の多くの若者が抱く不安や悩みは世界共通だ。 そして、ティーンの子育てに悩むのは日本だけではない。 彼らをあたたかく見守りながらも、超えてはならない「境界線」を示し、明確な価値観と規範を教えるにはどうすればよいのだろうか。 長年にわたり、「世界一幸せな国」に選ばれたデンマークの親たちが実践している10の心得を紹介する。

完全フルカラーコミック91ページ。 「電流調教で完全堕ちした生徒会」「電流調教で完全堕ちした生徒会２」電流ビリビリ、媚薬、強力電動バイブで高嶺の花の生徒会の女達をＳＥＸ漬けにしてハーレム天国に！ 「女子生徒を洗脳！専用肉壺変換」洗脳装置を使い科学教師が女子生徒たちを洗脳ロボットに変えていくお話。 「女子全員！誰とでも即エッチOKなリゾート」合言葉をいうと誰でも即ハメ中出しＯＫな島へ来た男の話。 妄想実現ストーリー全４話収録。　※既に、単話販売している内容が含まれます。重複購入にご注意ください。

あなたがふだん使う電気料金で、お気に入りのアーティストを応援しよう。電力会社が発電した電気を取り次ぎ、ユーザーに販売するという電気小売りの自由化の流れが様々な方面に拡大している。その取り次ぎ販売サービス会社に音楽業界が目を付けた。専用アプリを介して電力会社と応援するアーティストを選択すれば、ファンが使った電気料金の一部がアーティストに還元され、ファンは特典として最新楽曲の配信等が得られる。業界激変のビジネス提案の書。

日本では空気や水のように、なに不自由なく使える電気。この環境を支えているのが電力会社です。全国に10社ある電力会社は、その地域のリーディングカンパニーであり、地域経済をリードする存在でもあります。しかし、電力会社がいったいどんな仕事をしているのかは、一般の人にはいま一つ見えてこないのが実情です。本書は、そんな電力会社の「おしごと」を正面から取り上げました。街頭に建つ電柱や電線の保守から、資源国との交渉、原子力発電、国家的温暖化対策への協力、そして意外な新規事業まで、仕事の分野は実に幅広いものです。業界をよく知る人の間では「職種のデパート」とさえ言われるほどです。そうした職種の一つひとつを、丹念な取材によって浮かび上がらせました。電気を自由に使える当たり前の環境を維持することが、いかに大変なことか。そして、それを支える数々の仕事への興味を誘うのが本書です。電力業界への就職希望者だけでなく、すでに電力・エネルギー業界に身を置く方にとっても、改めて「おしごと」を見直すことができる必読の書です。

人口が減れば、電力需要も減る。日本の人口はすでに減り始めており、2050年までに4分の3になると予想される。にもかかわらず、電力危機があおられるのはなぜか？　一次データを分析し、電力の未来を予測。場当たり的な対応によって税金を無駄遣いさせないための、今まさに優先すべき対策を提示する。

※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。 ※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。 DR(需要応答)・VPP(仮想発電所)・アグリゲーターのことが初歩から分かる！ 　本書は学術書や研究論文ではありません　。「電力事業は大河ドラマ」をコンセプトに、明治時代黎明期から戦中戦後、高度経済成長期を経て東日本大震災・福島第一原子力発電所事故に至る電力事業の変遷を辿りつつ、電力システム改革で開花するDR（デマンドレスポンス）・VPP(バーチャルパワープラント)、そしてその担い手であるアグリゲーターについて分かりやすく解説しています。併せて、容量市場・需給調整市場・再生可能エネルギー主力電源化の在り方について、政府審議会委員と事業者の両目線で紐解きます。本文中のコラムでは、気になるキーワードの背景について、34年の知見を基に洞察を加えています。 　電力ビジネスの未来を理解するため、エネルギービジネスに携わっている方や起業を目指す方、電気工学系を志す学生には必携の書です。 第1章　電力事業は大河ドラマなり 第2章　分散型電源へのパラダイムシフト 第3章　DR今昔 第4章　VPPが創造する新たな時代

※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。 電力システムの基本的な特性とこれまでの成長過程を、出来るだけ専門的な予備知識なしに理解できるように、また、実系統の定量的なイメージが把握できるように解説しています。

軍部と革新官僚が手を結び、電力の国家統制が進んだ戦前、「官吏は人間のクズである」と言い放って徹底抗戦した“電力の鬼”松永安左エ門、「原爆の先例を受けている日本人が、あんな悪魔のような代物を受け入れてはならない」と原発に反対した木川田一隆など、かつて電力会社には独立自尊の精神を尊び、命を賭して企業の社会的責任を果たそうとする経営者がいた。フクシマの惨劇を目の当たりにした今こそ、我々は明治以来、「民vs.官」の対立軸で繰り返されてきた電力をめぐる暗闘の歴史を徹底検証し、電力を「私益」から解き放たねばならない。この国に「パブリックの精神」を取り戻すところから、電力の明日を考える。【目次】はじめに　電力を「私益」から解き放つために/第一章　国家管理という悪夢――国策に取り込まれた電力事業/第二章　誰が電力を制するのか――「鬼の棲み家」で始まった民の逆襲/第三章　九電力体制、その驕りと失敗――失われた「企業の社会的責任」/おわりに　試される新たな対立軸

停電ニッポン、なぜ、こうなった？ 日本の未来に灯りをつなぐため行動したいすべての人へ エネルギー逼迫を受けた緊急出版！！複雑に絡み合った原発問題はいかに解きほぐせるのか？ 気鋭の論客がエネルギーを切り口に、日本を前向きに軌道修正する道を探る意欲作。 原子力政策の不透明性や電力自由化、急速な脱炭素化政策など、国の根幹をなすべきエネルギー問題は「失策」の歴史にまみれている。 平易な語り口で知られる著者が、電力政策の歴史、原発や再エネが抱える様々な課題をわかりやすく解説し、具体的な解決策を提示する。

※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。 ※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。 日本の新しい電力流通・取引！ 　太陽光発電等の再生可能エネルギーの普及を目指し、2009年に固定価格で一定期間、電力を買い取る制度が始まりました。そして、2019年（10kW以上は2029年）以降、買い取り期間が終わる太陽光発電設備が続々と生まれています（ポストFITや卒FITと呼ばれています）。 　住宅用10kW未満の太陽光発電設備の場合、2009年には48円/kWh、2018年では26円に下がっており、ポストFIT後の太陽光発電の買い取り価格は8円/kWh前後の価格帯で各社が提案をしています。 　このような価格帯になってくると、自宅に蓄電池を設置し、昼間は太陽光発電で充電、夜間には充電された電力を使用するということの経済的メリットが見えてきます。あたらしい電力流通が始まるといえます。 　本書は、太陽光発電等再生可能エネルギー設置者と需要家（住宅・企業等）とのP2P電力取引について、技術やブロックチェーン・機械学習の活用を解説します。 　電力関係者必携の書籍です。 ※P2Pとブロックチェーン 　P2P（ピーツーピー）は、Peer to Peer（ピアツーピア）の略で、本書の場合は、発電者と需要家がそれぞれPeerであり、1対1の取引を意味します。 　ブロックチェーンは、発電者と需要家の1対1の取引の記録に使用します。改ざんされにくく低コストなシステムであるため、利用量等の記録に適切な技術といえます。 第1章　日本の電力事情 第2章　あたらしいエネルギーの動き 第3章　P2P電力取引システム 第4章　P2P電力取引の技術 第5章　P2P電力取引の事例 第6章　日本の電力流通の未来像

※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。 ■電話恐怖症を克服する 家庭に固定電話がないことも多く、個人個人がスマートフォンを持つ現代でも、会社に入ると新人は電話をまっさきに取ることになります。本書は、知らない人からの電話が苦手だという人のための一冊です。 ■具体的な場面ごとに応対例を紹介 電話の受け方・かけ方、取り次ぎ方、用件の聞き方などの基本的な電話応対から、不在時の対応、営業電話の処理の仕方、問い合わせ電話の応対などの応用的な応対を、具体的な応答例を紹介しながら解説しているのでわかりやすいはずです。また、実際の応対の際に、そのままフレーズを使うこともできます。 ■クレーム対応や緊張しがちな場面での応対 クレーム対応についても詳説しています。冷静に対応するための心構えや実際のクレーム電話へのお詫びの仕方、話の聞き方、状況の確認の仕方などを解説しています ■目次より １章　電話応対の心がまえ ２章　電話の受け方 ３章　電話のかけ方 ４章　敬語の基本 ５章　クレーム対応 ６章　緊張しやすい場面 ■監修者について 直井みずほ（ナオイミズホ） おもてなし講師。国際おもてなし協会代表理事。御三家ホテル、航空会社にて多くのVIPをおもてなし。おもてなしをつなぐひろげることをテーマに「おもてなしに関する資格」の認定も行う、国際おもてなし協会を設立。世界初の『おもてなしの教科書』を発売。監修書は『オトナの気づかい＆マナーサクッとノート』（永岡書店）、『図解でわかる！ ビジネス文書』（秀和システム）など多数。

※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。 全ページ、かわいいカラーイラストで解説された、電話応対が楽しく学べる本！ 知らないとハズカシイ、電話の基本マナーからクレーム電話のスマートな対応まで、ビジネス電話の作法が身に付きます！ 電話は、顔が見えないやり取りだけに、「心が和らぐ声のトーン」「状況に応じて、かけるひと言」など、ちょっとした差で、相手によい印象を与えることができます。 よくある実例をもとに、ビジネスもうまくいく電話応対のルールとマナーを紹介します。

「電話の着信音がなると動悸がする」 「人に聞かれるのが嫌で職場で電話ができない」――。 近年、電話が原因で心身症状が現れたり、 仕事に支障を来したりする若者が増えているという。 その心理的背景を豊富な事例で解き明かす。 Z世代の理解の一助にもなる一冊。 電話が嫌いでたまらない人へ、今日からできる克服法を伝授します。 大丈夫、きっと治せます。 【編集者より】 自分自身が極度の電話恐怖症のため、 電話を不快に思う人の助けになることを願って制作しました。 なんとこの本をきっかけに、 ほとんど抵抗なく電話ができるようになり、 自分でも驚いています。 （目次） 電話恐怖症チェックリスト　　 第１章　若者だけじゃない！　電話ぎらいが急増中 ケース１　給湯室から打ち合わせしてきた新入社員／ケース２　電話の着信音が鳴るだけで動悸がする／ケース３　電話に出ることを強要されて出社拒否アメリカでは約８割の若者が電話に不安感／中高年でも苦手な人は多い／など 第２章　電話が苦手な人の中で起きていること 顔が見えないツールはこわい／トラウマの経験が尾を引いている／人目が気になり、電話に出られない／断ることができない／理解力に自信がない／相手が誰だかわからない／完璧主義だから／時間を奪われるのがいや／自己肯定感の低下にも一因が？／など 第３章　電話の知られざる意義 電話のメリットは情報量の多さ／電話は旧世代のメディアか／電話と文字ツールの使い分けはどうする／電話をしないと戸惑われることも／電話応対がうまい人は仕事ができる？／電話で関係構築が楽になる／もめそうなときは必ず電話で／など 第４章　電話がこわくてたまらない人の初めの一歩 電話への恐怖をやわらげる段階的暴露法／電話が苦手な部下がいたら／電話を簡潔に終わらせる方法／「間」は大切なコミュニケーション／言葉の使い方にコンプレックスがあるパニックになって話が入ってこない！／留守番電話になってしまった！／など 第５章　実践編　厄介なシーンに対応する クレーマーのトラウマがある人は／怒りの電話は一次感情にフォーカス／相手の意向を探る／理不尽なクレーマーには／言葉尻をとらえて攻撃してくる場合は／笑顔で電話に出るとクレームを言われにくい／やたらと電話をかけてくる電話魔には／など 第６章　実践編　電話で成果を上げるヒント 初めてのアポイント電話／語彙の不足を克服するヒント／話を転換するときは質問形式／謝罪をメールだけですませるのは危険／謝罪の電話の効果的な方法／アポイントせずに電話をかけなければならない／電話で言いにくいことを伝えるテクニック／など 第７章　コミュニケーションは自分との対話 ネガティブな感情は全然悪くない／自分を認めると他者との関係が安定する／自分の意思を言葉にしてあらわす／「ＮＯ」を言えない人が抱える問題／断ることもコミュニケーション／傷ついてもリカバリーできればいい／リカバリーするためには強制リセット／など 第８章　「電話恐怖症でもいい」という提案 こわくなくなる習慣／笑い話のネタにしてしまおう／電話恐怖症でもいい理由／恐怖は人に必要なもの／「人はそんなに話を聞いていない」と居直ろう／「自分軸」を持って、自分を大切に／自分をどんどんほめて、毎日を楽しくしよう／など

突然ですが、あなたは信じられますか？　「私語は厳禁で、休憩もなく、朝から晩まで一日中電話で営業」「上司が部下を怒鳴りつけるのは日常茶飯事で、鉄拳制裁も珍しくない」「左手は受話器にガムテープでぐるぐる巻き。 トイレに行くにも食事をするにも電話の線をはずすだけで、左手と受話器は一体のまま」これは、著者が以前に勤めていた会社の風景です。 電話営業が初めてだった著者は、もちろん結果をだすことができず、すぐに電話恐怖症になってしまいます。 しかし、あることがきっかけで、電話には「感情」がキーポイントであることに気付きます。　そして、たちまち成績が上向き、ついにトップセールスをあげるのです。　本書では、著者を“落ちこぼれからトップセールスマン”にした「エンパシートーク」のすべてを明らかにしています。

※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。 電話帳が情報文化の発展に寄与した軌跡をたどり、アナログからデジタルへと情報検索ツールとして発展する可能性を展望する。

■電話がつながる仕組みが詳しくわかる! 電話機の受話器を上げてダイヤルし、電話相手の声が聞こえてくるまでには、ほんの数秒しかかかりません。この短い間に、電話ネットワークの中では、様々な機器が電話をつなぐために必死に働いています。本書では、電話がつながるまでの処理を一つずつ追いかけることで、電話技術を丁寧に解説しました。 ■NTT固定電話・IP電話・携帯電話がよくわかる! 取り上げているのは、家庭で使っている「NTT電話」、急速に普及している「IP電話」、どこでも使える「携帯電話」の3つです。つながる仕組みを実感していただくために、NTT電話のほかにも、IP電話はNTTの「ひかり電話」、携帯電話はNTTドコモの「FOMA」という実際のサービスで説明しています。あらゆるネットワークの原点となる電話の基礎知識から、最先端のIP電話や携帯電話まで電話の知識がしっかりと身につきます。

四月は淑女。街は彼女を迎えると急にうきうきする。電話魔がラスキン婦人服店に脅迫電話をよこしたのは、そんな朝だった。店を立ちのかないと、お前を殺す――悪戯にしては度がすぎる。だが、必死の捜査にもかかわらず、脅迫電話は23軒の店に飛火した。しかも、事件と関連があると思われる死体が見つかり、事態は緊迫の度を強めた。果たして、電話魔の真の目的とは！

さらば勘と経験！データドリブンで急成長を実現したノウハウを公開。 ★変えたことはたった一つ。データドリブン経営に舵をきり、売上右肩上がりの急成長。「一休.com」では具体的に何が行われていたのか？本邦初公開！ ★「思い込み」で意思決定する前に、徹底的にデータと向き合ったと自信を持って言えますか？　データに素直に従った方が正しくありませんか？ ★データドリブンはビジネスの話。データ分析はあくまで手段で、分析結果を役立てて業績向上につなげることが最重要。 ★「Consumer is Boss（顧客がボスである）」はビジネスにおける普遍の法則。ただ、顧客データがあふれる現在においては「DATA is BOSS（データがボスである）」に変わってませんか？ 数字やデータの扱いが苦手でも、本書を通してエンジニアやデータサイエンティストに、やりたいことを適切に伝えるエッセンスを習得できるため、データドリブン経営への第一歩が踏み出せる！ 対象読者 ・データドリブン経営を実行したい経営層 ・従来型の経験に頼りがちな文系の経営・マネジメント層 ・データに基づいた意思決定に関心が高い、次世代を担うビジネスパーソン ・ビジネス部門の思考を理解したい、エンジニア・データサイエンティスト ●目次概要 はじめに 「DATA is BOSS」の意味 序章　まず知ってほしい「データドリブンは、ビジネスの話」 第1章　データを制するものがビジネスを制す 第2章　「掛け声だけ」で終わっている日本型データドリブン 第3章　データドリブン経営の本質 第4章　データドリブン経営の実装 第5章　データドリブン施策の具体例 おわりに　AIの進化が何をもたらすか 読者特典　顧客行動の見える化レポート10選 ■著者：榊󠄀淳 株式会社一休 代表取締役社長。慶應義塾大学大学院理工学研究科修了後、第一勧業銀行（現みずほ銀行）にて金融工学を駆使したトレーディング業務に従事。2003年に米国スタンフォード大学院のサイエンティフィック・コンピューティング学科修士課程を修了後、約10年間コンサルタントとして活躍。2013年、株式会社一休へ入社し、2016年には代表取締役社長に就任。2023年からはLINEヤフー株式会社 執行役員 コマースカンパニー トラベル統括本部長も務める。ほかにも、「国際医療ボランティア団体」特定非営利活動法人ジャパンハート 理事や株式会社じげん 社外取締役を務める。 ※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。

●Google銀行、分散型金融、マネーのデータ活用……　●今さら聞けない「データエコノミー」の本質が平易にわかる！　●読めば、経済の「いま」と「未来」が見えてくる決定版！　いま、経済の仕組みが激変している。契機となったのが、データが経済的価値を生む「データ資本主義」の誕生だ。中でも特に注目すべきは、「マネーのデータ」である、と野口悠紀雄氏は語る。マネーのデータは、従来のビッグデータよりはるかに強力で、すでにこの「マネーという最強のデータを巡る争奪戦」が、世界中の国家・企業・銀行間で始まっている。しかし、この覇権争いに加わるどころか、その本質すら、多くの日本の企業・銀行は理解できておらず、それが日本経済の衰退をもたらした根本的原因であると言う。そこで本書では、「マネーデータを巡る新たな経済の本質」を、「データエコノミー入門」と題し、平易にわかりやすく解説。予備知識なしでも読める「データ経済」入門書の決定版！

本書は、デジタル時代におけるデータ活用の課題に正面から取り組み、その解決策として「データエンジニア」の役割を再定義し、実践的な指針を示すものである。 近年、情報のデジタル化とAIの進展により、データ活用は企業の競争力を左右する重要な要素となっている。「分析の専門家はいるのに期待した効果が出ない」「部門間の連携がうまくいかない」「データ活用の具体的な進め方がわからない」――。こうした課題を抱える組織に、著者らは多様なデータ分析業務の経験から、その解決のカギが「データエンジニア」にあると提言。 第1部（1・2章）では、組織づくりの視点からデータ活用の本質に迫る。第1章では、データ活用とコミュニケーションの基本概念を整理したうえで、「経営部門」「オペレーション部門」「情報システム部門」の三部門からなる「三機能モデル」を提示し、機能の分化が進む組織において「データエンジニアリング」が必要となる背景を説明。第2章では、この三機能モデルを踏まえ「データエンジニアリング組織」の具体的な役割と行動指針を提示し、企業のデータ活用における課題解決への貢献について詳しく解説している。 第2部（3～6章）は実務編として、データエンジニアの日々のコミュニケーションに焦点を当てている。各部門との信頼関係の築き方、効果的なコミュニケーション手法、日々の業務の進め方まで、事例とともに解説。とくに、データエンジニアが組織の要として各部門間の橋渡し役を担い、部門間の利害を調整しながら組織全体のデータ活用を推進していく過程を詳説している。 DX時代の到来により、データエンジニアの需要は今後データサイエンティストを上回ると著者らは予測。本書は、データドリブンな組織づくりを目指すすべての人に実践的な道筋を示す一冊である。

※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。 ◆【Excelで実践】美しく正確に伝わるデータ可視化の「本質」を学ぶ◆ 　データ分析の重要性が高まる中、データから情報を読み取る手段として「データ可視化」に注目が集まっています。しかし、 「多種多様なグラフのうち、どれが適しているんだろう」 「どのようにラベルや軸をデザインすればいいんだろう」 と悩む方も多いでしょう。そこで、本書はデータ可視化の「理論」とビジネス課題にもとづいた「実践」をもとに、データ可視化の手法を解説しています。 　この1冊で、データ可視化の基礎知識から、データの種類や目的に応じたグラフのデザイン、さらには実務で役立つ可視化テクニックまで幅広く学ぶことができます。また、できるだけ多くの方がすぐに実践できるように「Excel」での作図例とその操作手順も解説しています。「データ可視化」の基本をしっかりと学びたい方にぴったりの、実用的な入門書です。 ■こんな方におすすめ ・「すぐに役立つ」データ可視化の考え方や手法を身につけたい方 ・ビジネスの現場で、データにもとづいた意思決定をおこなう方 ・Excelを使って、見やすく効果的なグラフを作りたい方 ■目次 【理論編】 第1章 「押さえたい」データ可視化の大前提 ・1-1 データ可視化の重要性と役割 ・1-2 グラフを適切にデザインするための観点 第2章 「伝わる」グラフの種類と要素 ・2-1 一般的なグラフとその使い方 ・2-2 グラフの構成要素とデザイン 第3章 「わかりやすい」を生むデザインルール ・3-1 視覚化チャネルとグラフデザインの法則 ・3-2 「色」の効果的な使い方 【実践編】 第4章 ケースで学ぶグラフデザイン［基礎］ ・4-1 量の可視化 ・4-2 時系列の可視化 ・4-3 割合の可視化 ・4-4 関係の可視化 ・4-5 ばらつきの可視化 ・4-6 地理データの可視化 ・4-7 順位の可視化 ・4-8 表の可視化 第5章 ケースで学ぶグラフデザイン［発展］ ・5-1 量の可視化 ・5-2 時系列の可視化 ・5-3 割合の可視化 ・5-4 関係の可視化 ・5-5 ばらつきの可視化 Appendix データ可視化の発展的なトピック ■著者プロフィール 高比良 健太郎（たかひら・けんたろう）：データサイエンティスト。香港科技大学ビッグデータ研究所所属。経済学学士／情報学修士（京都大学）。コンサルティングファームおよび技術系スタートアップを経て独立。製造、交通、ヘルスケアなど幅広い分野で、データ解析や可視化、関連技術の研究開発に携わる。AIやデータ可視化に関する国際会議での論文発表多数。専門家だけでなく一般の人々にもデータの理解と活用を広げることに力を入れている。Schooでの講座「練習問題で学ぶグラフデザイン」は、6,000以上のお気に入りを獲得（2025年6月現在）。

データの海から本質をつかみ、洞察を得る データ可視化は膨大なデータから意思決定に役立つ洞察を導き出すための必要不可欠なスキルです。 同時に、専門外の方へ知識を伝えたり説得するためのコミュニケーション術としても活用できます。 本書は、情報デザイン、コンピュータサイエンス、データサイエンス、統計学、記号学、インタラクションデザイン、ストーリーテリングなどさまざまな分野に分散しているデータ可視化の知見を統合し、ビジネスの最前線で役立つ内容に整理しています。 データ可視化の実践と普及に10年以上携わってきた著者が、本当に必要な基礎的な知識から実務でのワークフローや可視化の実践法、最適なチャートの選び方までをやさしく解説します。 ツール不要でプログラミング言語に依存しない記述なので、本質的な理解につながる内容です。 とくに次のような方にはおすすめの一冊です。 ・データ分析の実務者 ・UI・UXデザイナーやエンジニア ・プロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャー ・マーケティングや事業戦略の担当者 ・企業の広報・コミュニケーションの担当者 【読者特典】手軽に使えるデータ可視化・データ処理ツール47選付き！ 【目次概要】 〈基礎編〉 第1章　なぜデータを可視化するのか 第2章　データ可視化とは何か 第3章　どんな分野で用いられているか 第4章　チャートの文法とは何か 第5章　可視化表現の三層モデルとは何か 第6章　色はどのように選ぶか 第7章　コミュニケーションとしての可視化 〈実務編〉 第8章　ワークフローを理解する 第9章　ゴールを設定する 第10章　タスクを抽象化する 第11章　データの実務知識をおさえる 第12章　データを収集し処理する 第13章　チャートの選び方を知る 第14章　数値（How Many）を可視化する 第15章　言葉（What）を可視化する 第16章　時間（When）を可視化する 第17章　場所（Where）を可視化する 第18章　関係（To Whom）を可視化する 第19章　インタラクティブに操作する 第20章　レイアウトする 第21章　制作ガイドラインとしての価値観と原理原則 ※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。

データ活用が失敗する根本的な原因はたったの1つ！ 「データ→情報→価値→効用」データを活用して価値を生み、売上・利益などの効用につなげる データを活用して我が社も儲けられないのか──。 こう上司から言われた時、どこから考え始めてよいのか分からないという声を多く聞きます。真面目な担当者ほど、「まずはデータの棚卸し」となりますが、それでは売り上げにつながりません。 こう語るのは、野村総合研究所の鈴木良介氏です。鈴木氏はビッグデータがブームとなった当初からデータ活用のコンサルティングを引き受け、この4年間で2000人もの企業担当者らとディスカッションをしてきたそうです。 鈴木氏はこうした膨大な経験を踏まえて、データを活用して売り上げ、利益といった効用を得るためのフレームワーク「DIVA（ディーバ）」を提唱します。DIVAはData＝データ、Information＝情報、Value＝価値、Achievement＝効用の4語の略です。 本書で紹介するDIVAというデータ活用を進めるための共通のフレームワークを持つことで、企業のビッグデータ活用ワーキンググループでの議論の空転を防ぎ、良質な仮説を生み出す前段階となる仮説の量産を支援します。 【主な内容】 　第1章　DIVAは「データ、情報、価値、効用」の一連の流れを記述する 　第2章　顧客の振る舞いを変える 　第3章　従業員の振る舞いを変える 　第4章　データと振る舞いの変化を直結する 　第5章　仮説を量産するのは誰か？ 　第6章　「気が利く」と「気持ち悪い」の境界に挑む

仕事に役立つデータ活用の新しいアプローチ、会社を動かす分析戦略の組み立て方、ビッグデータ技術を一流のデータサイエンティストたちが分かりやすく解き明かす。データ活用の専門誌「日経ビッグデータ」で人気の高かった連載を書籍向けに再構成したものと新規の書き下ろしで構成している。

データが価値を生み出す資源として脚光を浴び、ソフトウェアで手軽にデータ分析ができる時代を迎えました。一般の企業／組織では、機械学習や統計モデリングなどの数理的な理論の活用がはじまっています。 数理モデリングは、さまざまな現象の観測および考察を重ねて得られた発見を抽象的なナレッジに落とし込む手法です。「どんな目的を達成するために」、「どの程度のコストで」、「どんな問題を解くべきか」というような課題に対して、適切な手法でアプローチするための技術が数理モデリングであり、多くのエンジニア、ビジネスマンにとって、今後ますます重要視される知識と言えます。 本書は全7章で構成し、1章では「数理モデルの考え方」をごく単純な例を用いて解説します。続く章では、購買予測、離脱予測、意思決定、オンライン広告、ネットワーク科学、画像解析などの社会実装を通して数理モデリングがもたらす恩恵を解説していきます。数理科学に携わる気鋭のデータサイエンティスト陣による理論解説は、きっとあなたのビジネスを加速させるでしょう。

横浜市教育委員会と立教大学の中原淳研究室の共同研究「持続可能な働き方プロジェクト」による教員調査であきらかになったさまざまなデータをひも解き、近年話題の教員の働き方改革について、具体的な改善策までを提案。教育現場の最前線で働く先生方が、明日の働き方を見直すための議論の出発点となるような素材を提供します。 ※こちらの作品は過去に他出版社より配信していた内容と同様となります。重複購入にはお気を付けください

スマホなどを通じて日々のさまざまな事柄（体調やタスクの進捗など）を測定し、新たな気づきと解決策を生み出そうとする「セルフトラッキング」のムーブメント。一見すると個人主義的ないし利己的な行為だが、他者にも、そして社会にも裨益する関係主義的で利他的なものにはなりうるのだろうか。最新のテクノロジーを私たちが「巧く生きる」だけではなく、「善く生きる」ための方法の一つとして捉え直す。橘玲氏推薦！

※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。 猛暑は地球温暖化のせい？ 台風は激甚化している？ ホッキョクグマは減っている？ サンゴ礁の島々は沈もうとしている？ その「定説」に科学的根拠はあるか 印象操作に惑わされないための必読書！

150以上のグラフ・表を用いて楽観論を斬る！　政府総債務残高の対ＧＤＰ比が、先進諸国で唯一200％を超えている日本財政。借金返済を先送りした結果、日本は膨大な債務に足を引っ張られ、それが経済成長にも悪影響を及ぼしている。こうした財政運営失敗のツケを、我々はそう遠くない将来に、通貨崩壊という形で支払うはめになるだろう。公的データによる150以上のグラフや表を用いて日本財政の問題点を分析。財政楽観論を完全否定し、通貨崩壊へと突き進む日本の未来に警鐘を鳴らす。　○久米 宏氏、推薦！「『円の崩壊』は現実となるのか。私たちは薄氷の上を歩いている」○野口悠紀雄氏、推薦！「国債がもたらす問題を基本に遡って指摘し、警鐘を鳴らす！」

約10年にわたり、日産自動車でデータ分析を駆使しながら数々のプロジェクトをリードしてきた経験を持つ著者による最新刊。今回は特に組織を率いる上司の目線に立って、データ分析で押さえるべき勘所をまとめています。 　部下や取引先などからデータ分析の結果を受け取るマネジャーが注意すべき点を「13のチェックリスト」にまとめました。それらを1つずつ、具体例を挙げながら詳しく解説していきます。 　例えば、店舗の月間売り上げの平均値だけを比較して改善案を持ってきた部下に対して、上司はまずどこを確認すべきなのでしょうか。分析に利用したデータの数や扱ったデータの範囲（期間）、外れ値の有無などによって、分析結果は大きく異なってくることを上司は知っておかなければなりません。平均値だけを見ていても、裏に隠れた情報は見通せないからです。上司はそこをしっかりと確認しなければ、誤った意思決定をしてしまう恐れがあります。 　著者は「企業のデータ競争力を上げるも下げるも上司（マネジャー）次第だ」と指摘します。これからの時代は、データを活用できない上司がボトルネックになりかねません。 ＜目次＞ 序章　こんな職場が危ない 第1章　視点の範囲を押さえる 第2章　結果のインパクトを捉える 第3章　目的に合った答えを出す 第4章　サンプル数の違いを認識 第5章　データの範囲を認識 第6章　データのカテゴリーや定義を認識 第7章　外れ値の処理 第8章　比較のベース 第9章　判断・評価の基準 第10章　指標に潜む罠 第11章　結果や結論の表現 第12章　統計的な確からしさの必要性 第13章　結論の表現の明確さ

グローバル経営に不可欠なデータ管理基盤の構築法を徹底解説 グローバル経営管理の観点で見たとき、国内外の拠点から日々収集されるビッグデータの価値を最も左右するのは、実は高速なデータ処理技術でもなければ統計分析スキルでもありません。「A商品1個当たりの粗利が少ない国はどこか」などの、横串を刺した集計・分析を行うには、まず「データのかすがい」が不可欠なのです。 これに相当するのが「マスターデータ」です。このためには「『商品1個』とは何を意味するのか」などの業務用語とデータの定義をグローバルでそろえていく取り組みが必要です。 国内トップレベルのコンサルティングファームが、味の素・アシックス・花王といった日本企業の先進事例を基に、マスターデータ管理(MDM)のノウハウを書き下ろしました。 ≪目次≫ 【第1章】　データ活用の「おや・まぁ・へぇ」 　[1-1]　世の中に溢れ始めたデータ 　[1-2]　データを有効に活用しきれない企業　ほか 【第2章】　IT基盤構築に取り組む先駆者 　[2-1]　マスターデータ管理のプロフェッショナルとは 　[2-2]　「マスターデータ管理は経営判断をサポートするもの」 　　　 …味の素 監査部 内部統制評価グループ 専任部長 西川 一哉氏　ほか 【第3章】　マスターデータ管理プロジェクトへの取り組み方 　[3-1]　プロジェクトの全体像 　[3-2]　フェーズ1 ～企画～　ほか 【第4章】　マスターデータ管理を実践した企業の10年後 　[4-1]　それから10年後　ほか

私立文系の大学受験でも数学が必須化するなど「文理融合」が急速に進むいま、従来と異なる数学力が求められている。 データサイエンス人材の育成やAI時代の到来を見据え、学校教育における数学の授業はどう変わっているのか、その現在と未来を伝える。

※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。 デジタル時代に即した新資格試験 合格最短コースの公式問題集 　ビジネスパーソンに求められる「基本スキル」が大きく変化しようとしています。その背景にあるのは「デジタル技術」の進化、その本質は「データ化」です。データ化とは、コンピューターで処理したり分析したりできることを意味します。 　会社の業務がデータ化されるということは、業務が「データ処理」になり、業務上の判断は「データに基づいた分析」になります。そこで必要な知識は、学校教育の「数学」の分野に入るものです。例えば、データ分析の基本は確率統計で、線形代数や微分積分を駆使することで高度な分析が可能になります。これからのビジネスパーソンにとって、「数学」はより重要になるのです。 　ジャンルによってはやや高度な知識が必要ですが、学校教育の数学のすべてが必要になるわけではありません。求められるのは、ビジネスパーソンに求められるスキルを、学校教育の数学と結び付けて効率よく無駄なく学習できるように体系立てることです。それこそが『データサイエンス数学ストラテジスト』資格制度です。この資格試験は世界のトレンドを先取りしているだけでなく、ビジネスパーソンにとって実用度が高く仕事で使える内容になっています。 　資格試験には中級と上級があり、本書は上級の公式問題集です。掲載している問題数は80問で、それぞれの問題を解くための考え方を丁寧に解説しています。本書での学習が合格最短コースになります。

※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。 デジタル時代に即した新資格試験 合格最短コースの公式問題集 　ビジネスパーソンに求められる「基本スキル」が大きく変化しようとしています。その背景にあるのは「デジタル技術」の進化、その本質は「データ化」です。データ化とは、コンピューターで処理したり分析したりできることを意味します。 　会社の業務がデータ化されるということは、業務が「データ処理」になり、業務上の判断は「データに基づいた分析」になります。そのために必要な知識とは、学校教育でいえば「数学」の分野に入るものです。例えば、データを分析するには確率統計が基本で、線形代数や微分積分を駆使することで高度な分析が可能になります。これからのビジネスパーソンにとって、「数学」はより重要になるのです。 　ジャンルによってはやや高度な知識が必要ですが、学校教育の数学のすべてが必要になるわけではありません。求められるのは、ビジネスパーソンに求められるスキルを、学校教育の数学と結び付け、効率よく、無駄なく学習できるように体系立てることです。それこそが『データサイエンス数学ストラテジスト』資格制度です。世の中のトレンドを先取りしているだけでなく、ビジネスパーソンにとって実用度の高い試験内容になっています。 　資格試験には中級と上級があり、本書は中級の公式問題集です。掲載している問題数は60問で、それぞれの問題を解くための考え方を丁寧に解説しています。本書での学習が合格最短コースになります。

世界は今、嘘とフェイクに満ちあふれている。ニュースも、ウェブ検索も、専門家の言うことも、鵜呑みにすれば騙されてしまう。本書は今もっとも注目を集めるデータサイエンティストが、データに注目して「嘘を見抜く技術」を解説！ 世論調査の結果はなぜ各社異なるのか？アベノミクスによって景気は良くなったのか？「最近の若者は……」論の誤り。本当に地球は温暖化しているのか？……etc. 新時代の教養「データサイエンス」の入門書として、数学が苦手な人、統計学に挫折した人にもわかりやすい一冊！ ※こちらの作品は過去に他出版社より配信していた内容と同様となります。重複購入にはお気を付けください

複雑で難解になりがちな統計学に基づいたデータ分析の基礎知識を俯瞰的に理解してビジネスに活かせるようになるのが本書の狙いです。数多くのデータ分析プロジェクトの現場では、「ビジネス」ありきではなく「データ」ありきの曖昧な態度でデータ分析に取り組んでしまい、うまく行かなくなるケースが多々あります。 ビジネス領域におけるデータ分析は、企業戦略・戦術や業務プロセスでの意思決定を支援するためのものです。いかに画期的な分析結果が得られても、それがビジネス活動に影響を与えられなかったり、成果につながらなければ人材やシステム投資の無駄遣いです。 「データ」ありきではいけない。こうした著者の思いから、データサイエンティストになりたい人だけでなく、一般のビジネスパーソン、例えば、マーケティング部門や経営企画部門、営業部門、IT部門などに属する方にも読んでいただけるよう、「データ分析の基本」を具体的な事例を交えながら平易に説明しています。 【特徴】 ・日本屈指のデータサイエンティストによる書き下ろしです。 ・この1冊で、ビジネス活動に役立つデータサイエンスを一通り理解できます。 ・日々の生活で体験する身近な事例から先進的な企業事例までを具体的に紹介します。 ・統計学に基づいたデータ分析の基礎知識を平易に解説します。 ・巻末に「図解 統計の基本」を収録しています。

古代史最大のナゾである邪馬台国所在地はデータサイエンスの手法を使えば、北部九州で決着する。畿内ではありえない、その理由を古代鏡や鉄の矢じりなどの発掘地の統計学的分析を駆使しながら、誰にも分かりやすく解説。その所在地はズバリここだと示す。

ビッグデータの時代だ。さまざまな分野の研究がデータ駆動型に変わってきている。ビジネスでのビッグデータ利用も人工知能の開発とあいまって盛んだ。データの処理・分析に必要な情報学（コンピュータ科学）と統計学の基本知識をおさえ、またデータから新たな価値を引き出すスキルの学び方を紹介する。待望の入門書。

※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。 【データをどうやって見ていますか？】 データサイエンスや人工知能への関心の高まりとともに、データを読み取る能力の重要性が高まっています。データサイエンティストでなくても、「最近行った販促活動は売上につながっているのか」「広告や報道、SNSに出てくるグラフの読み取り」「ネットの情報の真偽を確かめる」など、私達は仕事や日常で多くのデータを扱っています。 本書は、数学が苦手な人にも馴染みやすい身近な例からデータに関する基本を学び、数字に強くなり、データを正しく読み取る事ができるようになるための書籍です。 ■こんな方におすすめ ・データの見方を理解したい人 ・数学は苦手だけど数字に強くなりたい人 ■目次 第1章 データとは　－データを基にして考える 第2章 データには種類がある　－種類でわかる数値の意味 第3章 正確な数字と大まかな数字　－オーダーと有効数字 第4章 デジタル化すれば便利になる？　－アナログとデジタル 第5章 平均値は真ん中の値？　－データの特徴を数値で表す 第6章 データどうしの結びつきを考えよう　－因果関係を疑う 第7章 ひっかけグラフにご用心　－グラフを読み解くポイント 第8章 データリテラシーを身につけるために　－データ社会の処世術 ■著者プロフィール 阿部 圭一（あべ けいいち）：名古屋大学大学院博士課程修了、工学博士、静岡大学、愛知工業大学を経て、現在はフリー。静岡大学名誉教授。専門は情報学、情報教育。著書に『よくわかるデジタル数学-離散数学へのアプローチ』（近代科学社、2020年）、『よくわかるデータリテラシー　データサイエンスの基本』（近代科学社、2021年）など。

※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。 「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」準拠テキスト データ活用社会を生きる学生・社会人に必須の【データ分析・解析の基本的な考え方と手法】をわかりやすく解説！ データサイエンスは、さまざまなデータを分析・解析し、そこから新しい知見や価値を生み出していく技術・手法です。統計学などの数学を基礎とし、必要に応じコンピュータを活用して、さまざまな分野の専門知識と融合しながら、データから新しい価値を生み出していくデータサイエンスは、いまや大学生・社会人にとって必須の教養といえます。 本書は、政府の「AI戦略2019」での議論を経て策定・公表された「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に準拠した内容です。具体的な事例と分析手法を扱いながら、社会のさまざまな場面で必要とされるデータサイエンスの考え方を、関連する数学とともに丁寧に解説します。また、大学におけるリテラシーレベルの授業に続く、半期の授業に対応した構成としました。 【著者一覧】 第1章 　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第2章 　大川剛直　神戸大学大学院システム情報学研究科情報科学専攻 第3章 　藤井信忠　神戸大学大学院システム情報学研究科システム科学専攻 第4章 　青木　敏　神戸大学大学院理学研究科数学専攻 第5章 　光明　新　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第6章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第7章 　大森敏明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第8章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第9章 　寺田　努　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第10章　熊本悦子　神戸大学情報基盤センター 第11章　高島遼一　神戸大学都市安全研究センター 第12章　村尾　元　神戸大学大学院国際文化学研究科 第13章　白石善明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第14章　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第15章　羽森茂之　神戸大学大学院経済学研究科 第1章　データサイエンスの考え方 1.1　データサイエンスとは 1.2　データサイエンスを学ぶ理由 1.3　データから価値を生み出すプロセス 第2章　アルゴリズムとデータ構造 2.1　はじめに 2.2　データサイエンスにおけるアルゴリズムとデータ構造 2.3　アルゴリズムの基礎 2.4　基本的なデータ構造 2.5　探索 2.6　ソーティング 第3章　システム最適化 3.1　最適化問題とは 3.2　線形計画問題 3.3　非線形計画問題 3.4　整数計画問題 第4章　統計的データ解析の考え方 4.1　標本調査 4.2　信頼区間と仮説検定 4.3　分布の近似と標準誤差 4.4　線形回帰モデル 4.5　非線形回帰モデル 第5章　教師なし学習 5.1　クラスタリング 5.2　高次元データの次元削減と可視化 第6章　教師あり学習 6.1　教師あり学習とは 6.2　学習モデルとトレーニング（パラメータ最適化） 6.3　データのセットの分割とテスト（モデルの評価） 6.4　実データへの適用例（回帰） 第7章　確率モデル・確率推論 7.1　はじめに 7.2　確率モデルとベイズの定理 7.3　確率推論 7.4　確率推論の応用 第8章　強化学習 8.1　強化学習とは 8.2　強化学習の理論 8.3　強化学習アルゴリズム 8.4　探索と利用のトレードオフと意思決定モデル 第9章　情報センシング 9.1　情報センシングとは 9.2　センサデータ処理 9.3　センシング応用 第10章　画像解析・深層学習 10.1　画像解析 10.2　デジタル画像の特徴とフィルタ処理 10.3　深層学習 第11章　時系列データ解析・音声解析 11.1　時系列データ解析 11.2　音声解析 第12章　テキスト解析 12.1　はじめに 12.2　テキストデータの収集 12.3　テキストクレンジング 12.4　トークン化 12.5　ベクトル化 12.6　探索的データ分析 12.7　テキスト分析 第13章　情報セキュリティ 13.1　情報資産と情報セキュリティ 13.2　情報セキュリティの基本：アクセス制御 13.3　情報セキュリティのCIA 第14章　プライバシー保護技術 14.1　データが価値を生む仕組みと提供リスク 14.2　匿名化によるプライバシー保護 14.3　差分プライバシーによるプライバシー保護 14.4　準同型暗号によるプライバシー保護 14.5　協調学習によるプライバシー保護 第15章　意思決定論 15.1　意思決定の基本的枠組み 15.2　相関関係と因果関係 参考文献 索引

データサイエンスの門をたたく前に必要となる数学を、一冊にまとめたテキスト。微分積分・線形代数・確率論の中から、入門者が学んでおきたい基礎を厳選、平明簡潔に整理した。まずはこの本で、しっかり基礎固め！【データサイエンス入門シリーズ】第1期として、以下の3点を刊行!・『データサイエンスのための数学』椎名　洋・姫野哲人・保科架風（著）清水昌平（編）・『データサイエンスの基礎』浜田悦生（著）狩野　裕（編）・『最適化手法入門』寒野善博（著）駒木文保（編）【「巻頭言」より抜粋】データサイエンス分野の遅れを取り戻すべく、日本でも文系・理系を問わず多くの学生がデータサイエンスを学ぶことが望まれます。文部科学省も「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学（北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学）を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。――編集委員長　竹村彰通（滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授）　【推薦の言葉】データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)

ツールとして不可欠な技術をコンパクトに！ ・データベースの活用を目的とし、SQLの操作は「問い合わせ」を中心に、MySQLに準拠して解説！ ・関係データベースの基本とその使い方、データの可視化、NoSQLまで網羅！ ・実践的なデータ分析事例として、Wikipediaダンプデータの分析を紹介！ 【サポートページ】 https://sites.google.com/view/dbfordatascience 【主な内容】 1章 はじめに 2章 関係データベースの基本 3章 SQLと正規化 4章 データの可視化と分析 5章 NoSQL 6章 実践的データ分析事例 【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。 ――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授) 【推薦の言葉】 データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。 ――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長) 国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。 ――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)

　Kaggleとは、コンペティションを主催するほかに、機械学習エンジニアの育成から就職支援まで携わる、データサイエンティスト支援の一大ポータルです。本書では、Kaggleの概要から、コンペティションへの参加方法、コードの実行方法、活用方法など、幅広く解説しています。 【序文より抜粋】 　本書では、データ解析コンペティションを開催しているKaggleというサイトを紹介しますが、Kaggleのコンペティションは、単純にデータを受け取り、解析し、スコアが付けられるだけの流れ作業ではありません。 　Kaggle上で行われるコンペティションは、それぞれが1つのドラマです。 　データの特性に関する議論や有効なソリューションの公開が行われると思えば、仮順位の推移を巡る駆け引きもあり、そして時には主催者側の問題で右往左往する参加者の姿が見られたりと、コンペティションの開催から終了まで続くお祭り期間中には、さまざまな人間模様を見ることができます。 　Kaggleのコンペティションを通じて、そうしたデータサイエンティストたちの活動の実態を紹介し、また、実際にKaggleに参加して、人間味あふれるデータサイエンティストたちと交流するにはどうすればよいかを紹介するために、本書を執筆しました。 　そのため、本書では、単にKaggleの使い方を解説するだけではなく、実際のコンペティションで起こった事例を、できるだけ多く取り入れるようにしています。

※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。 「データサイエンス100本ノック構造化データ加工編」はSQL、Python、Rの3言語で、ID-POSデータを使い、データサイエンスの基礎教養となる構造化データの加工に重点を置いた、さまざまな分野のスキルセットを身につけるための実践的なトレーニング環境です。トータル22の区分、100個の設問（ノック）に対して、3言語での実装例と解説を提供します。

“ビッグデータの分析官"として注目を浴びる、いま最もセクシーな職業、データサイエンティスト。 「21世紀で最も魅力的な職業」として注目を浴び、「データを分析して業務を変革し、社内にイノベーションを起こす人材」と定義されていますが、これだけではなかなか実体をつかみにくいかもしれません。そこで本書は、データサイエンティストの実態に迫ります。 　この新たな人材像とこれからのデータ活用を提示する本書は、データサイエンスのスキルに関心があるビジネスパーソンはもちろん、「経験・努力・勘・根性」に基づくオペレーションの品質を高めたい経営層や管理職に役立つ情報が満載です。 『データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」』(日経BP社)の著者で、世界で最も 有名なデータサイエンティストでもあるディミトリ・マークス氏に単独インタビュー。さらにJALや楽天、花王、東芝、大阪ガスなど日本の著名企業で働くデータサイエンティスト10人の仕事ぶりを紹介。 また、データを経営強化にどう生かすかについては、スターバックスやプロクター・アンド・ギャンブル(P&G)、アメリカン・エキスプレス、キリンビール、日東電工、日清食品、ファンケルなど国内外約20社の実態に迫ります。 　日産自動車やホンダ、ファミリーマート、ニトリ、ホンダなど国内大手10社の経営トップ/経営幹部からは、データサイエンティスト/データ分析に期待する声を集めました。

“データサイエンティスト”のすそ野が広がる あらゆる社員がデータを仕事に生かせる「全員分析経営」の事例を総まくり！ 「IoT」や「インダストリー4.0」など、ITをベースにした事業変革に 取り組む企業が増えています。 変革の担い手となるのが、データから隠された事実を掘り起こし、 未来を予見する「データサイエンティスト」。 そのポテンシャルに期待は高まる一方です。 日経情報ストラテジーのデータサイエンティスト・ムック第3弾となる本号は、 「全員分析経営」がテーマです。 ITの進化で大量のデータに容易にアクセスできる環境が整い、 使いやすい分析ツールも登場。 こうした環境を追い風に、分析人材のすそ野が広がり、 誰もが日々の意思決定や業務遂行にデータを活用することが可能になりつつあります。 本誌の好評記事のなかからビジネスの最前線におけるデータ分析、 データ活用事例を厳選し編集しました。 ＜目次＞ 【Part1】 顧客が分かる！ニーズが読める！データ分析の威力を知る 【Part2】 「IoT」で競う製造業 ビッグデータ分析で不具合を撲滅 【Part3】 分析力が要の「お財布争奪戦」 魅了する売り場にデータ生かす流通業 【Part4】 データサイエンティスト、仕事を語る 「分析力+α」で会社を変える 【Part5】 複雑な分析結果を理解してもらうには？目指せ！「伝え方」の達人 【Part6】数字を恐れず、味方にする データの「読み書き」で強い組織に

データサイエンティストとはどんな仕事か。どういう資質が必要か。どう育てるのか。データサイエンティストという職業の全体像を知り、自らの業務との接点を理解する基本の一冊。

本書は、“既に手元にある魅力的なデータ(Sexy Little Numbers)”を、これまでとは違った角度から分析し、思い込みをこわして新しいビジネス戦略を描き成功させたデータ・サイエンティストの手法を、実例と多数の図表を交えて紹介する。 データを分析し、誰に、何を、どのメディアを通して、いくらの予算をかけて消費者にアプローチするか、マーケティング戦略を決めたらどう実行に移し、その結果を測定して最適化を図っていくか、という「データ・アナリティクス(分析)」の一連のプロセスがわかる。 「測定した結果が何の意味をもつのか」をシンプルな形で示すことに徹底的にこだわる。

AI時代の新職種、データサイエンティストの入門書。 データサイエンティストとは、ビッグデータと呼ばれる大量データを活用し、ビジネスを変革したり、社会問題を解決できる人のことで、近年最も注目されている職業の一つです。 本書は、データサイエンス関連業務の実態を整理し、データサイエンティストに要求される能力を(1)データサイエンス力、(2)データエンジニアリング力、(3)ビジネス力の３つの切り口で詳しく解説し、その能力を活かした仕事の内容を紹介しています。 また、実際の事例をもとにした６つのケースを収録。データサイエンティストは日々どのような仕事をしているのか、どういった事業インパクトを与えているのか、実務で苦労している点は何か、といったデータサイエンティストの「働き方」「人となり」がわかります。 データサイエンティストになりたいと考えている学生のみなさんはもちろん、興味を持っている社会人の方、データサイエンティストの採用を考えている企業の担当者の方にも役立つ内容になっています。

近年ビジネスにおいて、現状を分析し、意思決定を行ったり、説得力のある提案をするためのツールとして、膨大なデータを介したデータ分析の必要性がますます高まっています。膨大なデータを蓄積し続けてはいるものの、それらを有効活用している企業は非常に少なく、分析ニーズも高まるばかりです。本書は、データ分析の初心者や企業担当者を対象に、データ分析の実際を解説するものです。 「人は成功からは学べない、失敗からこそ多くを学ぶのだ」という認識から、SBTが手掛けた事例を元に、データ分析を行う際に起こりやすい失敗事例とその克服法を解説します。これにより、読者は、リアリティのある、真に役立つデータ分析の実例を学ぶことができます。 著者は、豊富なデータ分析の経験を持つSBT社データサイエンス部のスタッフであり、ダイナミックかつ具体的な事例を紹介します。

※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。 「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。

ビッグデータ分析をきっかけとして「機械学習」に注目が集まり，ビジネス利用への検討がはじまっています。しかし，実際に「機械学習」を理解しているエンジニアや分析担当者は少なく，うまく活用できていないのが現実です。「機械学習」を利用するにはアルゴリズムの理解，プログラミング技術，ビジネス知識などが必要になってきます。本書では，第1部で機械学習のアルゴリズムやビジネスへの応用方法，流行の深層学習などに触れ，第2部ではPythonを用いた機械学習，画像認識，推薦エンジンなど，サンプルコードをもとに手を動かして試すことができます。機械学習分野で先頭を走る著者陣が，面白く，わかりやすい解説でお届けします。

ビッグデータ、機械学習、人工知能など、データ分析に関連するキーワードを聞かない日はありません。データサイエンティストブームからはや数年、多くの日本の組織がデータ分析に取り組み、成功と失敗を繰り返してきました。いまや、データ分析からビジネス価値を見出した組織とデータ分析が根付かなかった組織との差が明らかに広がりはじめています。 本書は、データ分析がうまく機能している組織から執筆者を迎え、実務担当者の振る舞いからマネージャ／経営者層が持つべきデータ分析プロジェクトの進め方などのノウハウをお届けします。データ分析組織を本気で起ち上げたい方、データ分析が実現する幸せな未来を目指す方は必読の内容です。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 本書で言う「データ視覚化」（ビジュアライゼーション）とは、単に手元にあるデータをグラフにすることではありません。いくらデータを視覚化しても、その中から人間が重要な情報を読み取れないのなら、データ視覚化をする意味がないからです。あくまで、そのデータが指し示す意味を明確にすること、そしてより多くの人たち（オーディエンス）に興味を持って見てももらえることがデータ視覚化の目的です。 本書では、日本人女性唯一のTableau ZEN MASTERである筆者が長年にわたって培ってきたデータ視覚化のノウハウ、ベストプラクティス、アンチパターン等を整理分類してエッセンスを抽出し、具体的な事例をあげながら、できるかぎり丁寧に解説しました。また、セミナーなどの現場でよくされる質問に対する答えをまとめたものでもあるので、ある意味、“FAQ”でもあります。

統計や数字に強くなる！ 現代人必修の「データを使いこなす力」を、GoogleやSmartNewsなどで教えるエキスパートが分かりやすく解説。 真実を見抜き、正確に伝えるための「データ思考」入門。 ◇◇◇◇◇◇◇◇ 「データ可視化」は現代人必修！ 「この本では、データ可視化を効果的に行うために必要な「データ思考」とでも呼ぶべき思考法を丁寧に解説していきます。この本を読むことで、データを正しく読めるようになるのはもちろん、実際に皆さんがデータを使いこなし、効果的に情報を伝えるための「データ可視化のための考え方」を身につけることができます。数字や統計に苦手意識がある方でも、ほんとうの意味で「データに強く」なれるでしょう。」（「はじめに」より） 【本書の内容】 ・人はデータを「読む」ことはできない ・コロナの感染状況を最も的確に表現したグラフ ・ナイチンゲールが作った「データ可視化」の名作 ・みんな騙される「詐欺グラフ」の見分け方 ・年収が上がるほど血圧が高くなる？ ・分かりやすいグラフに不可欠な「データの絞り方」 ・「データの軸」を見定めよ ・甲子園投手の「過剰投球」を一目で理解させるには ・「台風の進路予想図」の大いなる誤解　　　……ほか 【本書の構成】 第１章 データ可視化という強力な武器 第２章 データを読み解く 第３章 データを編集する（理論編） 第４章 データを編集する（実践編） 第５章 データをデザインする 第６章 多様なデータの見せ方 第７章 データ可視化をどのように改良するか 第８章 炎上や誤解を避ける 第９章 データ可視化と報道

システム構築の複雑さから開発者を解放する データ指向プログラミング実応用ストーリー 本書は Yehonathan Sharvit, "Data-Oriented Programming", Manning Publications 2022 の邦訳版です。 【本書の内容】 本書は、Java、C#、C++、Ruby、Pythonなどの高級プログラミング言語で2年以上の経験を持つ、フロントエンド、バックエンド、フルスタック開発者向けの本です。 本書で取り上げている業務システム開発におけるアイデアや手法は、オブジェクト指向プログラミングの開発者にとっては、慣れ親しんだ環境や世界観をいったん捨て去るように指示されるかもしれません。 一方、関数型プログラミングの開発者にとっては、本書は（多少ですが）学びやすく、ちょっとした発見とサプライズがあるはずです。 いずれにしても「情報システム開発の複雑さ」を軽減し、見通しが良く仕様変更にも柔軟に対応したい開発者に、新しい視座とパラダイムを提供します。 【目次】 Part1　柔軟性 　　第1章　オブジェクト指向プログラミングの複雑さ― 気まぐれな起業家 　　第2章　コードとデータの分離― まったく新しい世界 　　第3章　基本的なデータ操作― 瞑想とプログラミング 　　第4章　状態管理― タイムトラベル 　　第5章　基本的な並行性制御― 家庭内での対立 　　第6章　単体テスト― コーヒーショップでプログラミング Part2　スケーラビリティ 　　第7章　基本的なデータ検証― おごそかな贈り物 　　第8章　高度な並行性制御― さようなら、デッドロック 　　第9章　永続的なデータ構造― 巨人の肩の上に立つ 　　第10章　データベースの操作― 雲は雲 　　第11章　Webサービス― 忠実な配達人 Part3　保守性 　　第12章　高度なデータ検証― 手作りの贈り物 　　第13章　ポリモーフィズム― 田舎で動物とたわむれる 　　第14章　高度なデータ操作― 考え抜かれたものは明確に表現される 　　第15章　デバッグ― 博物館でイノベーション 付録A　データ指向プログラミングの原則 付録B　静的型付け言語での汎用的なデータアクセス 付録C　データ指向プログラミング:プログラミングパラダイムの一環をなす 付録D　Lodash リファレンス ※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。

■データを制する者が世界を制するのか?ビッグデータを使う能力次第で価値が決まる。GAFAも決して安泰ではない――。まったく新たな科学的方法論に基づくビッグデータ主導の経済・社会の構図、問題点を明らかにします。 ■ビッグデータが動かす経済社会、「データ資本主義」が台頭してきました。ビッグデータは経済取引、経済構造を変革しつつあるが、新しい問題も引き起こしつつあります。ごく一握りの企業によって市場が支配され、監視社会がもたらされる可能性もあります。本書は、情報経済論の第一人者が、従来の歴史をまったく塗り替えつつあるビッグデータ経済の姿と、それを貫く論理、その問題点、可能性をわかりやすく解き明かします。 ■本書では、ビッグデータの概要、AIによるパタン認識、ビッグデータ・ビジネスを支えるプロファイリングとその応用、ビッグデータが提示する新しい科学的方法論、データサイエンスの役割、プラットフォーム企業の支配力、ビッグデータの将来、監視社会の可能性をテーマとして取り上げ、それぞれの背景、現状について平易に解説するとともに、データ資本主義が今後、どのような可能性を秘めているのかについて展望します。 ■著者はビッグデータ・ビジネスの本質を深く掘り下げます。ビッグデータの中でも最も注目されるのがプロファイリングとその技術にかかわるものであることを浮き彫りにします。この点でGAFAの中でもビッグデータを本当に収益源としているのはグーグル、フェイスブックの2社だけであり、今後、GAFA、BATといわれる巨大プラットフォーム企業の命運は分かれる可能性がある、巨大IT企業を従来の独禁法の概念でしばることはできない、情報銀行などで本当に意味のあるビッグデータを集められるのか、などと問題提起します。そして、プロファイリングをもとにした監視社会の出現という点で中国について最も警戒すべきだが、その可能性は中国に限らないことなど、注目に値する論点を明らかにします。

「１年間の売り上げが10億円の会社のひと月あたりの売り上げはいくらでしょうか」データセンスを身につけるとこの質問に１秒で答えられるようになります。実際に計算するには10億を12（ヵ月）で割らなければなりません。これに１秒で答えるには「83」というキー数字を知っておく必要があります。質問の答えは「約8300万円」です。「12で割る」ということは、「0.083をかける」ことと同じなのです。データセンスとは、ビジネスシーンや日常の中で目にする数字の意味をパッと把握する感覚のことをいいます。本書は具体的な演習も多く、社会人なら誰もが必要としているその感覚を身につけ、磨くことのできる一冊です。

※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。 ◆高品質なデータを設計・開発する技術◆ 　Data-centric AIとは、機械学習の権威でありGoogleのAI研究チームを率いたAndrew Ngが2021年に提唱した、モデルよりもデータに主眼を置くというAI開発のアプローチです。過去数十年にわたりAI開発においては、固定されたデータセットに対してニューラルネットワークをはじめとしたモデルを適用し、そのモデルを改善することに関心が寄せられていました。しかし、このモデルを中心としたアプローチでは、データセットへの過度な依存やデータセットが抱える課題への無意味な適合により、実用において期待ほどモデルの性能が改善しないといった問題が指摘されています。そのため近年はモデルを固定したうえで、データ拡張、アノテーションの効率化や一貫性の担保、能動学習といったデータに工夫を加えることによってモデルの性能を向上させるアプローチに注目が集まっています。本書では、Data-centric AIの概要を解説したあとに、画像認識、自然言語処理、ロボットといった分野におけるデータを改善するための具体的なアプローチを解説します。最終章では、企業における実践的な取り組みを紹介します。 ■こんな方におすすめ ・データセットの作成、データの学習方法に興味のある方 ・基盤モデルに興味がある方 ■目次 ●第1章 Data-centric AIの概要 ・1.1 Data-centric AIとは ・1.2 データセットのサイズとモデルの性能の関係 ・1.3 データの品質の重要性 ・1.4 おわりに ●第2章 画像データ ・2.1 画像認識におけるData-Centric AIとは ・2.2 画像認識モデルの基礎知識 ・2.3 データを拡張、生成する技術 ・2.4 不完全なアノテーションからの学習 ・2.5 画像と言語ペアの関係性を学習した基盤モデル ・2.6 能動学習 ・2.7 おわりに ●第3章 テキストデータの収集と構築 ・3.1 言語モデルの事前学習 ・3.2 事前学習データの収集 ・3.3 ノイズ除去のためのフィルタリング ・3.4 データからの重複除去 ・3.5 テキストデータ収集の限界 ・3.6 おわりに ●第4章 大規模言語モデルのファインチューニングデータ ・4.1 ファインチューニングとは ・4.2 Instruction Data ・4.3 Preference Data ・4.4 ファインチューニングモデルの評価 ・4.5 日本語における大規模言語モデルのファインチューニング ・4.6 おわりに ●第5章 ロボットデータ ・5.1 はじめに ・5.2 RTシリーズの概要 ・5.3 多様なロボット ・5.4 ロボットにおけるデータ収集 ・5.5 データセット ・5.6 データ拡張 ・5.7 おわりに ●第6章 Data-centric AIの実践例 ・6.1 テスラ ・6.2 メタ ・6.3 チューリング ・6.4 LINEヤフー ・6.5 GO ・6.6 コンペティションとベンチマーク ・6.7 Data-centric AI実践のためのサービス ・6.8 おわりに ■著者プロフィール 片岡裕雄（かたおかひろかつ）：2014年 慶應義塾大学大学院 博士（工学）。2024年現在、産業技術総合研究所 上級主任研究員、オックスフォード大学 Academic Visitor および cvpaper.challenge 主宰。時空間モデルのベースライン3D ResNetの研究開発，実データ不要の事前学習法 数式ドリブン教師あり学習（Formula-Driven Supervised Learning; FDSL）を提案。2019/2022年度AIST Best Paper、2020年 ACCV 2020 Best Paper Honorable Mention Award、2023年 BMVC 2023 Best Industry Paper Finalist。研究はMIT Technology Reviewや日経等メディアにて掲載。本書の監修を担当。

あらゆる企業や組織の中で価値あるデータが、新しい時代のために十分に活用されないまま大量に眠っている。さまざまな情報システムの中枢をなすRDBに保管されてきたデータはもちろん、日常使われるワープロやPDFの文書、ネットのWebページなどのデータもそれぞれの目的に応じて囲い込まれていると言っていい。これらを解放してAIやブロックチェーンで活用できた者は、第4次産業革命の勝者となる。そのためにはデータの生成から変換、管理、流通までのプロセス全体を円滑に回すことのできる、デジタル時代にふさわしい新しい「データサイクル」を実現することが欠かせない。その鍵は、AIなどの機械がそのまま理解することのできるデータの形式を採用することにある。そこで今、オープンな国際標準に基づくXMLデータ形式による低コストで柔軟なシステム作りが、あらためて注目されている。本書が提唱する革新的なXML自動変換技術によって、企業や組織は最強のデータ戦略を手に入れることができる。

森林、レアメタル、水産資源……現実はここまで来ている! 2050年、世界の人口は92億人に達するだろう(国連人口部による2006年時点での推計)。転換を迫られる原子力中心のエネルギー政策、巨大市場化するインドと中国、ますます加速する低価格と大量消費、資源の枯渇は、すでに現実の問題になっている。食糧は、エネルギーは、水は、レアメタルは……最新のデータで資源の未来を検証する。(ブルーバックス･2011年11月刊)

フジテレビ系「性格ミエル研究所」などで取り上げられ、ネット上でも「当たる！」と評判のディグラム診断。心理学と統計学の掛け合わせにより、現代人を27タイプに分類・分析します。本書は「適職」に特化し、膨大なデータから各タイプの基本的な性格、仕事上の長所短所、向いている職業・職場環境を診断するものです。

【データに基づく議論・意思決定が生み出す競争戦略】 「データで話す組織」づくりを通じて、その先にあるDXを実現するための基礎を解説していきます。本書では、データを活用したいと考える組織が備えるべきケイパビリティを課題発見力、人材力、データ力、施策実行力の4つに整理して、それぞれ解説します。 また、一足飛びにAIやデータサイエンスに取り組んでも、基礎ができていない／用意ができていないために、うまくいかないことがあります。データ活用を考える組織はデジタル化、データ分析、AI・データサイエンスの3つのフェーズを一段ずつ越えていくことをおすすめします。 ■こんな方におすすめ - 事業会社のDX・データ活用プロジェクトの担当者 - 会社にデータドリブンな文化を持ち込みたい経営層・マネージャ層 ■目次 第1章 データで話す組織づくり 　　1-1 一歩ずつデータ活用力を上げる長期スパンでの文化醸成 　　1-2 「データで話す組織」を追求する戦略的意義 　　1-3 「データで話す組織」づくりのアプローチ 　　1-4 予算・リソースに応じたプロジェクトの進め方 　　1-5 データ活用による価値創出と継続の重要性 　　コラム タクシー業界でのデジタル化とデータ分析技術の活用 　　コラム ワークマンでのデータ活用の軌跡 第2章 現状把握とデジタル化 　　2-1 社内業務の把握 　　2-2 意思決定プロセスの把握 　　2-3 事業課題の把握 　　2-4 アクションのための情報収集 　　2-5 情報システム部門の把握 　　2-6 ステークホルダーの把握 　　2-7 外部人材の活用 　　2-8 情報セキュリティの把握 　　2-9 社内システムの把握 　　2-10 データの把握 　　2-11 システムによる課題解決の実践 　　2-12 いつでも振り返れるように現状を整理 第3章 データ分析チームの組成 　　3-1 分析テーマの選定 　　3-2 類似事例の調査と比較 　　3-3 ビジネスフレームワークの活用 　　3-4 データ分析チームを構成する人員 　　3-5 兼任担当者から専任へ 　　3-6 データ理解とデータ整備 　　3-7 定常モニタリングとBIツールの用途 　　3-8 データの伝え方 　　3-9 効果の計測 　　コラム データ分析組織の継続 　　コラム データ基盤の重要性 第4章 AI・データサイエンスの応用 　　4-1 統計・AIモデルでできること 　　4-2 統計・AIモデルにおける課題設定 　　4-3 データ分析人材のスキルセットと獲得戦略 　　4-4 育成のためのしくみづくり 　　4-5 評価体系の構築 　　4-6 AI・統計モデルのためのデータ選定 　　4-7 モデルの評価 　　4-8 MLOps 　　コラム 中央集権型かデータの民主化か ■著者プロフィール 大城 信晃：NOB DATA株式会社 代表取締役。データサイエンティスト協会九州支部 支部長。主に地方のインフラ企業にてDX推進という文脈で各社に自走できる分析チームの立ち上げに関する伴走支援を、東京エリアを中心とする企業にてChatGPT等のLLM技術を応用したサービス開発・業務活用支援を行っている。 油井 志郎：株式会社ししまろ CEO（代表取締役）。金融、医療、製薬、製造メーカー、IT、観光、運送、小売などの様々なデータ分析・AI関連などの分析全般を伴走型で支援を行っている。 小西 哲平：株式会社biomy 代表取締役社長。がん微小環境のAI解析を通して個別化医療の実現を目指す。秋田大学大学院医学系研究科博士課程(病理学)、理化学研究所に研究員としても在籍。 伊藤 徹郎：Classi株式会社 プロダクト本部 本部長。徳島大学 デザイン型AI教育研究センター 客員准教授。Classi株式会社にて、データ組織の立ち上げからエンジニア組織の統括。2023年8月よりプロダクト開発に関わるすべての職能を統括した部署の本部長に就任し、奮闘するかたわら、大学にも籍を置く。 落合 桂一：大手通信会社R&D部門　データサイエンティスト。東京大学大学院工学系研究科 特任助教。位置情報、端末ログなどのモバイル関連データに対する機械学習の応用に関する研究開発に従事。また、自らの経験を活かし大学で社会人ドクターの研究を指導。国際的なデータ分析コンペKDD Cupにおいて2019年の1位をはじめ複数回入賞。 宮田 和三郎：株式会社カホエンタープライズ CTO。業種業態を問わず、様々な組織におけるデータ利活用の支援を行なっている。経営や組織の観点でのデータ利活用に深い興味を持つ。

＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 糖尿病、高血圧、脂質異常症など…。 膨大な資料でわかった！ 生活習慣病が改善した人はこれをやっていた！ ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 実は生活習慣病の予防に役立つと 科学的にはっきりわかっていることはそれほど多くありません。 そこで本書では、これだけは必ず気を付けたいという 「基本中の基本」を集約しました。 この判断の基準になるのが「科学的なエビデンス（根拠・証拠）」です。 エビデンスとして信頼の高い裏づけがなされていない 生活習慣病の予防法は、本書では扱っていません。 エビデンスとは簡単に言えば「判断する根拠となるデータ」のこと。 「減塩すると実際にどれくらい血圧が減るのか」 「運動すればするほど、実際にはどれくらい心臓発作が起きにくくなるのか」 といったものです。 「減塩とか運動とか禁煙が体によさそうなのはわかっているけど、やる気が起きないんだよね…」 と思う方が大半でしょうが、 エビデンスを見たら、減塩や禁煙をしてみたくなる…、そんな人が多いでしょう。 本書の狙いはそこにあります。 例えば、１週間の運動の頻度が増えれば、 糖尿病発症のリスクが下がるというエビデンスが登場します。 このエビデンスによりますと、全く運動しない人と比べると、 １週間に１～２回の運動をする人の発症のリスクは約0.8倍に、 １週間に３回の運動をする人は約半分となります。 本書ではこのようなエビデンスがたくさん出てきますが、 これらを見ることで、エビデンスから紐解かれる 生活習慣病の予防法を実行したくなるはずです。 減塩や禁煙の三日坊主とも「さよなら」できるかもしれません。 エビデンスの良し悪しを決める役目は、 国立循環器病研究センター（国循：こくじゅん）が担当します。 国循は、国内に６つある国立高度専門医療研究センターの１つで、 循環器病について専門的で高度な医療を提供することを役割としています。 また、臨床的な治療だけでなく、 予防法、診療技術、治療法などについて研究や開発を行っており、 臨床と研究の両輪で循環器病の制圧を目指しています。 ■内容例 ・１ｇの減塩で、血圧は約１mmHg下がる ・５％程度の減量で、糖尿病発症率が約半分!? ・30代以上の男性では、約３分の１が肥満 ・プラス10分歩くことから始めよう ・循環器病で死亡するリスクが約2.5倍高い…!? ・禁煙は何歳から始めても遅くはない！