※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。 【内容紹介】 AIを学べば、社会が見える！今がわかる！未来が読める！ 数式なしで人工知能の基本をやさしく解説した、はじめてのAI入門書です。 身近な生活に使われているAI技術から話題の生成AIまで、幅広いトピックを網羅。 機械学習の基礎はもちろん、決定木・k近傍法・人工ニューラルネットによるディープラーニング、そして生成AIのしくみまでデータサイエンス初心者にもわかりやすい言葉で丁寧に説明しています。 Pythonの基本やデータ処理の基礎も学べるので、大学でデータサイエンスを学ぶ方や、これからAIに取り組む社会人にもぴったりの一冊です。 【著者略歴】 著者：小高知宏（おだか ともひろ） 1990年 早稲田大学大学院理工学研究科博士後期課程修了 工学博士 1990年 九州大学医学部附属病院 助手 1993年 福井大学工学部情報工学科 助教授 2004年 福井大学大学院工学研究科 教授 機械学習、ネットワークセキュリティ、教育工学等の研究に従事 著書： 『Python版 コンピュータ科学とプログラミング入門』 『C言語で学ぶ コンピュータ科学とプログラミング』 『コンピュータ科学とプログラミング入門』 『基本情報技術者に向けての情報処理の基礎と演習 ハードウェア編』 『基本情報技術者に向けての情報処理の基礎と演習 ソフトウェア編』 『人工知能システムの構成（共著）』 『TCP/IPで学ぶネットワークシステム』 『人工知能入門』 『機械学習をめぐる冒険』 『Pythonによる数値計算とシミュレーション』など多数。 【目次】 0章 人工知能をはじめよう 0.1 人工知能は知らない間に ―これもAI、あれもAI、きっとAI 0.2 人工知能はなぜ必要なのか？ ―人工知能を学ぶと社会がわかる、今がわかる、そして未来がわかる 0.3 とりあえず、歴史 ―人工知能はここから学びましょう 1章 あれもこれもAI 生活に密着する人工知能技術 1.1 「ヘイSiri」で始まる自然言語処理 ―自然言語（ヒューマン）とコンピュータの言語 1.2 Google検索はAIのかたまり ―AIを意識しなくてもAI 1.3 Amazonのお買い物でつい買いすぎるのはなぜ？ ―AIとヒューマンとの駆け引き 1.4 CopilotとGeminiで時短生活 ―生成AI―どれが私に合っているのか分からない 2章 機械学習でできること 2.1 機械学習の手続き 2.2 決定木 ―気分に合わせたお好み音楽ジャンルの推薦 2.3 ｋ近傍法 ―どっちに似ている？ スマホvsタブレット 3章 人工ニューラルネットと学習 3.1 人工ニューロン ―明日の天気は雨だろうか 3.2 人工ニューラルネット 3.3 ニューラルネットの学習 ─株式投資で資産形成 夢は大きく 4章 ディープラーニングそして生成AI、LLM 4.1 さまざまなニューラルネット 4.2 画像認識コンテストとAlphaGo ―畳み込みネットワークCNN 4.3 画像生成 ―敵対的生成ネットワークGAN 4.3 Transformer、LLM、そして生成AIのしくみ ―大規模言語モデルLLM 5章 人工知能のこれからの技術 5.1 画像認識 ─ディープラーニングによる発展 5.2 自動運転 ─深層強化学習の適用 5.3 ロボット ─身体をもった知性 5.4 AIと倫理 ─AIに使われないために

※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。 仕事や生活に欠かせないツールとなったAI。Googleが提供する「Gemini」はパソコンやスマートフォンから手軽に実行でき、文章や画像など多彩なアウトプットを生成することが可能です。また、Gmailやスプレッドシートなどのアプリと連携させることで、仕事の手法を一変させる可能性を秘めています。しかし、そのあまりの多機能さゆえに、「一体何ができるのか？」「どう指示すれば期待通りの答えが返ってくるのか？」といった疑問を抱き、その真価を引き出せずにいるケースも少なくありません。 本書は、そんなGeminiを「最強の知的生産パートナー」として使いこなすための、実践的なノウハウを凝縮した一冊です。基本的な操作方法から、具体的なビジネスシーンでの活用、日々の業務を自動化するGoogle Workspaceとの連携、さらには自分だけのオリジナルAIを作成する方法まで余すところなく解説します。

※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。 ※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。 生成AIおよびエージェントが拓くソフトウェア開発新時代 - 学会監修による全工程網羅の体系、事例、動向 　本書は、情報処理学会ソフトウェア工学研究会の監修のもと、生成AI・LLM・エージェントをソフトウェアの設計からテスト、運用・保守にいたる全工程、さらにはマネジメントにまで組み込むための実践的な体系をまとめた一冊です。表面的な技術の流行にとらわれず、事例や研究動向を交えながら、社会や産業における新たな方向性を解説しています。 　生成AIは、従来の自動化ツールでは困難だった多様で複雑なタスクを、思考のプロセスをともない、人と自然に対話するように遂行できます。これにより、顧客の声を的確に反映し、価値を継続的に高め、効率的かつ信頼性の高い開発と運用が可能になります。本書を通じて、従来の常識を超えたAI時代の開発のあり方を体得してください。 Chapter 1　生成AIの仕組み Chapter 2　生成AIによるソフトウェアの要求 Chapter 3　生成AIによるソフトウェアの設計 Chapter 4　生成AIによるプログラムの実装 Chapter 5　生成AIによるソフトウェアのテスト Chapter 6　AIエージェントによるソフトウェア開発の自動化 Chapter 7　生成AIの評価 Chapter 8　生成AIを活用したプロセスとマネジメント Chapter 9　生成AIによるソフトウェア産業の将来

待望の第2版！ 定番のAI開発プラットフォームで 機械学習や深層学習、強化学習、転移学習の 基礎を習得 【本書の概要】 本書はUdemyで大人気の講座『AIパーフェクトマスター講座 -Google Colaboratoryで隅々まで学ぶ実用的な人工知能/機械学習-』をもとにした書籍です。 ●機械学習（回帰、k平均法、サポートベクターマシン） ●深層学習（画像識別や画像生成、RNN） ●強化学習（Cart Pole問題、深層強化学習） などのAI開発で必要となる人工知能技術について解説します。 サンプルを動かしながら、AI技術の仕組みを理解できます。 開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。 【Google Colaboratoryとは】 ブラウザ上で利用できる機械学習や深層学習向けの開発環境です。 GPUを無料で利用できるので、コードの実行時間を大幅に短縮できます。 【本書ポイント】 ●機械学習・深層学習・強化学習の基礎知識を一気に学べる ●Pythonでコードを動かしながら機械学習・深層学習・強化学習の理論を学べる 【第2版の変更点】 ●Google Colaboratory環境のアップデート（2024年8月時点） ●各種ライブラリのアップデート ●データセット（住宅データ）の変更 【対象読者】 ●何らかのプログラミング経験のある方 ●機械学習・深層学習・強化学習を学ぶ意欲のある方 ●高校数学以上の数学知識のある方 【著者プロフィール】 我妻幸長(あづま・ゆきなが) SAI-Lab株式会社を起業。「ヒトとAIの共生」がミッション。人工知能（AI）関連の研究開発、教育、アプリ開発が主な事業。著者のYouTubeチャンネルでは、無料の講座が多数公開されている。 ※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。 アンケート調査、顧客へのヒアリング、競合分析など、誰でも日々リサーチ（調査・研究）を行っており、ビジネスにおいてリサーチは必要不可欠です。 現在はGeminiのDeep Research、 Perplexityなどリサーチツールとしての側面を押し出した生成AIツールが数多く登場しています。 本書ではこれらAIリサーチツールの使い方やAIを活用したリサーチ手法はもちろん、リサーチで得られた結果をサービスや新規事業にどのように落とし込むか、そしてAIの力を最大限に引き出す「質の高い問いの立て方（リサーチ設計）」までしっかり解説！ 「情報収集→分析→レポート→（サービスなどへの）実装」という普遍的なリサーチの基本プロセスも合わせて紹介するため、これ1冊で「リサーチの基本手法」と「生成AI時代の情報収集＆情報活用の方法」の両方が学べます。 【こんな人におすすめ】 ・リサーチ初心者　‐リサーチでなにから始めていいかわからない人 　‐リサーチが手間だと感じている人 　‐時間をかけても良いリサーチができない人 ・リサーチ中級者　‐リサーチ結果をうまく活用できない人 　‐AIリサーチの手法を知りたい人 　‐ビジネスにおける基本的・実践的なリサーチ方法を学びたい人 　‐新規事業担当者 　‐マーケター 【本書で得られるもの】 ・ Deep Researchなどの生成AIリサーチツールの使いこなし方がわかる →1次リサーチの時間短縮・「欲しい」結果が得られる・思い通りのレポートが出力できる ・リサーチ時にどう差別化するか、結果をどう活用するか、信頼性をどう担保するかが分かる →サービスやビジネスに活用するためのヒントが得られる ・AIの力を最大限引き出す「問いの立て方」がわかる →適切な問いを立てなければ、ありきたりな答えしか返ってこない。「何を問うか」が重要

※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。 レッドハットのエンジニアが直伝！ 導入からシステム管理コンテナー構築まで完全網羅。 サーバー向けLinux分野で圧倒的なシェアを誇る米Red Hat社の商用Linuxディストリビューション「Red Hat EnterpriseLinux（RHEL）」解説書の決定版。 2022年5月にリリースされた最新バージョン9だけでなく、いまだ多数のユーザーが利用しているバージョン8についても完全対応。 すぐに移行せず、しばらく8を使おうと考えている人にも役立ちます。 RHELの導入方法から各種サーバーのインストール方法や設定・管理方法、運用に役立つコマンドやツールの利用方法などを豊富なコマンド実行例と共に解説。 本書を片手にサーバーの管理や運用に必要な作業をすぐ試せる構成になっています。 セキュリティやコンテナ技術、仮想化技術など今どきのサーバー管理者に必須の技術要素についてもしっかりと学べます。 さらに、RHELを運用する際に起こりがちなトラブルの対処法や、RHELでサーバーを安定的に運用し続けるために欠かせない メンテナンスに関する知識なども70ページ以上のページを使って詳しく紹介しています。RHELを初めて触る人から既にサーバーを運用している人まで、 RHELの導入・管理・運用に欠かせない情報を網羅的に掲載しています。

※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。 量子コンピュータのしくみの説明は、「量子とは粒であり波である」「結果は観測するまで確定しない」など、直感的には想像がつかない説明がつきまといます。そんな難解なイメージのある量子コンピュータがいかにして計算しているのかを解説する本です。 本書では、量子コンピュータのうち、ソフトウェア（アルゴリズム）のしくみを扱っています。逆に、ハードやビジネス活用に関する話はしていません。また、量子力学にも触れません。そのかわり、高校数学（主に行列）の知識さえあれば、その延長で量子アルゴリズムを理解できるよう、ていねいに、たっぷり解説します。本書に出てくる計算のルールの解説からはじめるので、難しそうと感じるかたでも、ぜひ読んでみてください。この本を片手に、量子コンピュータの「頭の中」をのぞいてみましょう。

ＳＮＳやカスタマーレビューなど，大勢の人々の「今」をとらえたソーシャルメディアはテキストの宝庫だ．玉石混淆のコトバの海から，いかにして価値ある情報を引き出すのか．テキストマイニングの基礎から，ソーシャルメディアならではの動向分析，評判分析そして信頼性評価まで，多岐にわたる技術をコンパクトに紹介する．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

※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エージェントのしくみから導入・運用の基礎知識までが60分で身につく◆ 　AIエージェントは、いま世界中で急速に注目を集めている新しい人工知能技術。従来の対話型AIやRPAを超え、多彩なツールやAPIを連携しながら自律的にタスクを遂行する「行動するAI」の可能性は、産業界の構造に変革をもたらすだけでなく、私たちの働き方そのものにも影響を与え始めています。本書では、AIエージェントの基本概念から応用、導入プロセス、そして今後の可能性までを体系的に整理し、これから実務に活かしたいと考えるビジネスパーソンに向けて、実践的かつ現実的な視点から解説します。併せて、設計の複雑さ、信頼性の担保、社内運用の難しさなど、導入されはじめたばかりのAIエージェントの課題やリスクについても言及します。 ■こんな方におすすめ ・本格的な導入前にAIエージェントのきほんの「き」について知りたいビジネスパーソン ・自社の事業領域や業界、自身の仕事への影響と未来について知りたい人 ・AIモデルの活用先として有望な業界やAI産業の動向について知りたい投資家 ■目次 Part1 自ら動き出すAIの時代 AIエージェントとは Part2 自律する知能の設計図 AIエージェントの仕組み Part3 AI進化のロードマップ AIエージェントの発展段階とレベル定義 Part4 AIが変える仕事の現場 領域別にみるAIエージェント活用事例 Part5 安全と成長のマネジメント AIエージェント導入・設計・運用の実践 Part6 AIと歩む新しい世界 AIエージェントと共創する未来 ■著者プロフィール 上田雄登（うえだ・ゆうと）：東京大学工学部卒業、同大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻修了（松尾豊研究室）。2016年株式会社YCP Japan入社後、経営コンサルティングおよびAIコンサルティング業務に従事。2021年より松尾研究所経営企画部門にて事業改善や中期経営計画策定を担当。2023年6月、生成AIの導入支援およびコンサルティングを手がける株式会社GenerativeXを共同創業し取締役CAIOに就任。国内外大手企業向けの生成AIを活用した業務改革、AIエージェント開発、経営戦略立案を専門とする。著書に「ビジネスに魔法をかける 生成AI導入大全」（KADOKAWA）、「60分でわかる！ 生成AI　ビジネス活用最前線」（技術評論社）などがある。

【「怖い／むずかしい／わからない」ITを、あなたのビジネスの武器にする】 「技術の背景、価値、そのつながりまでも一望できる」累計7万部のロングセラーが大改訂！ 知らないでは済まされない生成AIの基礎知識から、あらためて問うDXの本質まで、新規項目を大幅追加。もちろんクラウド、サイバーセキュリティ、IoTなど、変わらず重要であり続けるITトピックも、時流に合わせて見直しています。デジタル前提のビジネスに適応し、さらに一歩先んじるための知識がコレ1冊で身に付きます！【特典】図版はすべてPowerPointデータで提供、ロイヤリティフリーで利用可能！　研修教材や提案書などで、学んだ知識を活かす際にご活用ください。 ■こんな方におすすめ ・IT業界全体のトレンドを知りたい就活生／エンジニアの方 ・トレンドをビジネスに活用していきたい社会人の方 ■目次 第1章 デジタルの基礎知識～デジタルの本来の意味と役割を理解する 第2章 DX／デジタル・トランスフォーメーション～デジタル前提の社会に適応するために会社 第3章 ITインフラストラクチャー～変化に俊敏に対処できるITの実現 第4章 クラウド・コンピューティング～所有せずに使用するITのこれからの常識 第5章 サイバー・セキュリティ～デジタル化が進む事業基盤の安全対策は重要な経営課題 第6章 IoT／モノのインターネット～現実世界と仮想世界の狭間をつなぐゲートウェイ 第7章 AI／人工知能～人間の知的能力を拡張するコンパニオン 第8章 開発と運用～できるだけ作らずにITサービスを実現する 第9章 いま注目しておきたいテクノロジー～留まることのない進化、置き換わる常識に目を向ける 巻末 DXの実践～まずは「いま」を終わらせることから始める ■著者プロフィール ●斎藤昌義（さいとう まさのり）：1982 年、日本IBM に入社、営業として一部上場の電気電子関連企業を担当。その後営業企画部門に在籍した後、同社を退職。1995年、ネットコマース株式会社を設立、代表取締役に就任。産学連携事業やベンチャー企業の立ち上げのプロデュース、大手IT ソリューションベンダーの事業戦略の策定、営業組織の改革支援、人材育成やビジネスコーチング、ユーザー企業の情報システムの企画・戦略の策定などに従事。IT 関係者による災害ボランティア団体「一般社団法人・情報支援レスキュー隊」代表理事。『未来を味方にする技術』『システムインテグレーション再生の戦略』『システムインテグレーション崩壊』（すべて技術評論社 刊）ほかの著書、雑誌寄稿や取材記事、講義・講演など多数。

※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。 長年「オペレーションズ・リサーチ（OR）」の入門的講義を担当してきた著者が、文系・理系を問わず、数理が苦手な初学者でも楽しめるよう工夫を凝らした内容をベースに書籍化。現実の事例と結びつけ、その先どんな発展があり、どんな知識・技術が必要となるかが伝わることを目指して構成しています。 本書では手作業やゲーム形式の演習に加え、Excel、R、Python、QGIS、MIPソルバーなどを活用した実践的な演習内容を豊富に反映させています。数式を丁寧に読み込み、手を動かしながら学ぶことで、問題解決の「本質」が理解できる意欲的な教科書です。

※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。 ※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。 機械学習で捗るテキストマイニング！ 機械学習を用いた本格的なテキストマイニングをやさしく解説！ 本書は、フリーの分析ツールであるRを用いて、機械学習による大規模なテキストデータ解析の手法などをわかりやすく解説した書籍です。 (1) ウェブからのテキストデータの自動収集、(2) 生の「きたない」データを分析しやすい「きれいな」データにするための前処理、(3) 大規模データを解析するための機械学習の手法、(4) 分析結果を顧客や上司に分かりやすく伝えるための可視化の手法を丁寧に解説しています。 解説は、数式が苦手な読者もすんなりと読めるように、手法の原理を直感的に理解できるイラスト・図面を多用した構成としています。 主要目次 Part I　テキストマイニング 第1章　自然言語処理 第2章　テキスト処理 第3章　スクレイピング Part II　機械学習 第4章　データハンドリング 第5章　教師あり学習―回帰 第6章　教師あり学習―分類 第7章　教師なし学習

「メルマガ配信を自動化したい」「社内資料をもとに提案書を作成させたい」「お客様からの問い合わせに 24時間対応できる仕組みが欲しい」……こういったリクエストを耳にすることが増えてきました。AI（人工知能）はすでに私たちの生活に入り込み、日常生活や業務などのあらゆることを効率化してくれています。 しかし、実際に導入してみると、「思ったほどの精度が出ない」「期待したようには使えない」と戸惑う場 面も少なくありません。そういった背景には、AIに対する過度な期待と誤解があることがほとんどです。 あるいは「AIを使えば需要なんて簡単に予測できるんだろう」「提案書くらいAIに任せればいいじゃないか」……そんな言葉を、上層部や管理職の何気ない一言として耳にすることもあるでしょう。 「生成AIに任せてよい仕事」と「生成AIには任せてはならない仕事」の境界線は、どこにあるのでしょうか？ ブレーンストーミング、ドキュメント要約、営業AIエージェント、メルマガ生成といった活用事例をもとに、新進気鋭のデータサイエンティストが生成AI・LLM（大規模言語モデル）の可能性と限界、ビジネス活用の注意点を解き明かします。 【目次】 ◆第1章 AIで何ができるのか 【活用の基本】 1-1 生成AIがビジネスシーンで活躍する理由 1-2 ３つの生成AI活用例 ◆第2章 AI活用5つのキーワード【活用の段取り】 2-1 言葉のエンジン［LLM］ 2-2 うまく指示する技術［プロンプトエンジニアリング］ 2-3 外部情報を活用する［RAG］ 2-4 AIの司令塔［AIエージェント］ 2-5 研修で育成する［ファインチューニング］ ◆第3章 その仕事、AIには無理です【活用の現実】 3-1 ビジネス活用のハードルを乗り越えるには 3-2 営業ロールプレイングの課題 3-3 ドキュメントの質が左右する社内ナレッジ検索 3-4 「業務の流れの言語化」がAIエージェントを活かす 3-5 メルマガ生成で自社らしさを出すには ◆第4章 任せられる仕事、任せられない仕事【活用の戦略】 4-1 AI時代の成功の鍵 4-2 実際の現場が示す「生成AIとの協働」 4-3 「生成AIに任せてよい仕事」と「任せてはならない仕事」の境界線

令和のビジネスマンにはデータ分析が求められています。 もはや特定の専門家だけのものではありません。 大人気書籍「Python実践 データ分析 100本ノック」の著者が、 数字で考える思考技術を伝授します。 --- 『ＡＩを使う側になる』 数字で考える技術と 現代に必要な発想法。 実はデータ分析の世界は、想像以上に “クリエイティブ”で“楽しい”のです。 ―――― データを活用するためのツールや技術が広まっています。 TableauなどのBIツールなどで、今ある手持ちの数字を、デジタルデータ化するという流れは非常に多く、グラフ化、ビジュアル化、データ基盤やダッシュボードなどは多くの企業で導入されています。 しかしながら、言われたとおりにデータをビジュアライズすることができても、その意味を理解するデータ分析脳が育っていないので、手順通りにやってみたにとどまり、説明ができずにデータが活用できていません。 本書は、その何故と方法を結び付け、データ分析をするための思考を学ぶことのできる必読の書籍です。

AIとより効果的な対話をするために 人工知能（AI）、特に大規模言語モデル（LLM）が私たちのコミュニケーション、働き方、そして思考に大きな革命をもたらしつつある現在、AIとのコミュニケーションは、単なる技術の領域を越えて、未来を形作るための重要な能力になっています。とくに、ChatGPTのような進化した大規模言語モデルがもたらす可能性を最大限に引き出すためには、プロンプトを理解して適切に操る能力（プロンプトリテラシー）が不可欠です。 本書は、大規模言語モデルの仕組みと「プロンプトエンジニアリング」の基本を理解するところから、AIに適切な質問をし、AIとより効果的な対話をするための「プロンプトパターン」「トリガープロンプト」、さらに進んだ発展的な技術、また最先端の「AIエージェント」にいたるまで、AIとのやりとりを最適化するための知識とノウハウが学べます。 具体的に例を挙げながらわかりやすく解き明かしているので、学生や一般のビジネスマンから読んでいただける内容になっています。本書を読めば、AIと効果的に対話するためのスキルや知識が身につき、すぐに日常生活や業務に活かすことができるはずです。 〈目次〉 第1章　大規模言語モデルの登場 第2章　プロンプトエンジニアリング 第3章　プロンプトパターン 第4章　トリガープロンプトの威力 第5章　発展的な技術 第6章　AIエージェントと社会 〈著者紹介〉 岡瑞起（Mizuki Oka） 研究者。筑波大学システム情報系 准教授/株式会社ConnectSphere代表取締役。2003年、筑波大学第三学群情報学類卒業。2008年、同大学院博士課程修了。博士（工学）。同年より東京大学 知の構造化センター特任研究員。2013年、筑波大学システム情報系 助教を経て現職。専門分野は、人工生命、ウェブサイエンス。著書に『ALIFE | 人工生命より生命的なAIへ』（株式会社ビー・エヌ・エヌ）、『作って動かすALife - 実装を通した人工生命モデル理論入門』（オライリージャパン）などがある。 橋本康弘（Yasuhiro Hashimoto） 研究者。会津大学コンピュータ理工学部上級准教授。1995年、東京大学工学部卒業。2000年、同大学院博士課程修了。博士（工学）。学術振興会特別研究員、東京大学工学系研究科講師、筑波大学システム情報系 助教などを経て現職。専門分野は、人工生命、計算社会科学。訳書に『ネットワーク科学入門』（丸善出版株式会社）、『人工知能チューリング/ブルックス/ヒントン』（株式会社岩波書店）などがある。 ※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。

本書では「広告が売り上げに影響したのか？」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか？」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。なぜ因果関係に焦点を当てるかというと、因果関係を見極めることは、ビジネスや政策における様々な現場で非常に重要となるためです。また、この「因果関係の考え方」について、数式を使わず、具体例とビジュアルな描写を用いて解説していきます。

※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、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが公表している「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～データ思考の涵養」の「基礎（2.データリテラシー）」で示されている「データを適切に読み解く力」「データを適切に説明する力」「データを扱うための力」を養うことを目的としています。主に大学１年生を対象に、初学者にも扱いやすいスプレッドシート（Microsoft ExcelやGoogleスプレッドシート）を用いてデータサイエンスの基礎を学習します。序盤では、スプレッドシートの使い方やオープンデータの利用方法を通して、データの扱い方を学習します。中盤では、高等学校までの情報教育との接続としてデータの可視化や基本統計量についてより理解を深めていき、終盤では、代表的な確率分布を取り上げ、統計学への理解を深める構成としています。

◆世界一やさしいRAG（AIチャットボット）の教科書◆ 本書では、RAGの基本概念から構築・活用までを徹底的にわかりやすく解説しています。初心者でも理解しやすいよう、図解をふんだんに用いて、従来技術との違いを明確にし、さらに実際にRAGを動かせるコードも掲載しています。具体的な内容は以下のとおりです。 ● 生成AIの基礎知識：生成AIの仕組みや活用方法を学び、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の特徴や制約を理解します ● Azureの基礎知識：Azureの基本的な概念や主要なサービスについて理解し、RAGを構築する際に必要なクラウド環境の知識を身につけます ● RAGの概念：RAGの基本原理を学び、従来のチャットボットとの違いや、どのようにしてより正確な回答を導き出せるのかを把握します ● RAGの構築方法：Azure OpenAI ServiceやAzure AI Searchを活用し、実際に動作するRAGを構築する手順を学びます ● RAGの評価と改善手法：RAGの回答精度を評価するための方法や、回答精度を高めるためのチューニング手法を学びます 本書ではクラウド基盤としてMicrosoft Azureを使用していますが、解説の中心はRAGの基本概念にあります。そのため、他のクラウド環境でも応用できる内容になっています。 ■目次 ●第1章 生成AIに挑戦すべき理由 ・1.1 生成AIとは ・1.2 生成AIによって仕事はどう変わるのか ・1.3 独自情報に基づいた生成AIによるチャットシステム「RAG」 ・1.4 まとめ ●第2章 OpenAIとAzure OpenAI Service ・2.1 OpenAIとは ・2.2 OpenAIとAzure OpenAI Serviceの関係 ・2.3 本書でAzure OpenAI Serviceを利用する理由 ・2.4 まとめ ●第3章 Azureを使ってみよう ・3.1 Microsoft Azureとは ・3.2 Azureの主要サービス ・3.3 Azureの課金体系 ・3.4 コスト管理の重要性 ・3.5 Azureのサブスクリプション契約 ……ほか ●第4章 Azure OpenAI Serviceを使ってみよう ・4.1 Azure OpenAI Serviceを利用するための土台作り ・4.2 AIの実行環境 ・ Azure AI Foundryでできること ・4.3 AIとチャットをしてみる ・4.4 AIで画像を生成してみる ・4.5 まとめ ●第5章 Azure OpenAI Serviceのさまざまな機能 ・5.1 トークンとは ・5.2 モデルとデプロイ ・5.3 コンテンツフィルター ・5.4 クォータの制限と管理 ・5.5 認証 ……ほか ●第6章 簡単な生成AIアプリを作ってみよう ・6.1 作成する生成AIアプリの概要 ・6.2 開発方法 ・6.3 開発環境構築 ・6.4 ソースコードの説明 ・6.5 小説生成アプリの実行 ……ほか ●第7章 社内ナレッジを活用する生成AIチャットボット（RAGアプリ）を作ってみよう ・7.1 RAGの基本のおさらい ・7.2 RAGアプリの情報検索を担うAzure AI Search ・7.3 Azure AI Searchの検索手法 ・7.4 作成する社内規程検索RAGアプリの概要 ・7.5 開発方法 ……ほか ●第8章 RAGアプリをどうやって運用していくのか ・8.1 RAGの運用 ・8.2 RAGの評価方法 ・8.3 RAGの評価ツール ・ Prompt Flow ・8.4 簡単なフローを動かしてみよう ・8.5 RAGの評価指標 ……ほか ●第9章 進化のはやい生成AIアプリ開発についていくために ・9.1 RAG実現のための最先端手法 ・9.2 最新技術をキャッチアップするための3つのステップ ・9.3 まとめ ■著者プロフィール 武井 宜行：サイオステクノロジー株式会社 シニアアーキテクト。「最新の技術を楽しくわかりやすく」をモットーに情報を発信し続け、2020年にMicrosoft MVPを受賞。コミュニティやMicrosoftの公式イベントに登壇して、今もなお最新技術の探求と情報発信を続けながら、技術コミュニティの発展に貢献している。得意分野はAzureによるクラウドネイティブな開発やAI関連のテクノロジー。

※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。 進化し続けるAI（人工知能）とテクノロジーにより「シンギュラリティ」は刻々と近づいている。ビッグデータ、IoT、ディープラーニングをはじめ注目の仮想通貨・ブロックチェーン・MRなど、知らないではすまされない最先端の技術革新と私たちの近い未来の「変わる生活」について、科学オンチにも身近で大切な話題を中心テーマにわかりやすく図解した一冊！ ＜監修者について＞ 三宅陽一郎（みやけ よういちろう） ゲームAI開発者。京都大学で数学を専攻、大阪大学大学院理学研究科物理学修士課程、東京大学大学院工学系研究科博士課程を経て、人工知能研究の道へ。ゲームAI開発者としてデジタルゲームにおける人工知能技術の発展に従事。国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会チェア、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員 。

IoTを知らずにこれからのビジネスはできない 「IoT」の全てを網羅した決定版！ 日本だけではなく世界が「IoT(Internet of Things、もののインターネット)」の時代に突入しつつあります。IoTの時代には、身の回りのあらゆるものがセンサーや制御装置を介してインターネットにつながり、データを集める。こうして集めたビッグデータを人工知能(AI)を使って分析し、効率や性能を高めます。さらには、新たなサービスを生み出し、これまでにないビジネスモデルを構築する──。IoTは「第4次産業革命」を起こし、既存のビジネスの世界を激変させるとまで言われています。 こうしたIoTの時代には、全てのビジネスパーソンにIoTの基礎的な知識やスキルが必須となります。あらゆるビジネスがIoTをベースに動くため、IoTを知らなければ仕事ができず、時代に取り残される可能性すらあるのです。一方で、IoTという言葉はよく聞くものの、内容が複雑でよく分からないという人が多いというのも現実です。 本書は「IoT」とは何かについて、基礎から体系的に学べる唯一の書です。IoT分野で使われる用語を網羅し、定義はもちろん、図版や事例を多用しつつ分かりやすく解説しました。 第1章から読んで体系的に学ぶことはもちろん、知りたいことがあったときに参照するという使い方もできます。検定試験「IoT検定」の公式本でもあります。 これから本格化するIoT時代を勝ち残りたいビジネスパーソンにとって、決定版となり得る1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。 ※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。 ●AI・データサイエンス時代に対応した、新しい一般情報教育の標準テキスト ●これからのカリキュラムに対応して、情報基礎からデータサイエンスまでを網羅 本書は、情報処理学会一般情報教育委員会で編纂した、これからの一般情報教育に対応した標準テキストです。情報ネットワークや情報機器の基礎知識から、プログラミングの考え方、情報倫理、データサイエンス等、社会生活で不可欠な教養ともいえる知識を幅広く網羅します。 半期2単位の授業で使用することを前提に、内容をコンパクトに、かつわかりやすく構成しています。各大学・高専で一般情報教育の見直しが行われている中で、まさに最適の教科書としてご利用いただけます。 第1部　情報リテラシー 第1章　情報とコミュニケーション 第2章　情報倫理 第3章　社会と情報システム 第4章　情報ネットワーク 第2部　コンピュータとネットワーク 第5章　情報セキュリティ 第6章　情報のデジタル化 第7章　コンピューティングの要素と構成 第8章　アルゴリズムとプログラミング 第3部　データサイエンスの基礎 第9章　データベースとデータモデリング 第10章 モデル化とシミュレーション 第11章 データ科学と人工知能（AI） 参考文献

※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。 深層学習をベースとした自然言語処理の基礎が体系的に身につく！ 本書は、深層学習に基づく自然言語処理の基礎となる知識や考え方を、丁寧に展開し解説するものです。自然言語処理技術の概観から始め、機械学習の基本的枠組み、言語モデル・系列変換モデルとして非常に有用なTransformerとそれを活用した事前学習モデルの詳解、さらに自然言語処理の基本的なタスクである系列ラベリング、構文解析、意味解析と、自然言語処理を学ぶうえで必須の基礎知識や背景となる仕組みを幅広くカバーし、体系的に身につけることができる構成としました。 大学の学部上級から大学院の学生、さらには自然言語処理を学び始めた若手技術者にお薦めの教科書です。 第1章　自然言語処理の概要 　1.1　自然言語処理の応用 　1.2　コーパスと自然言語処理 　1.3　自然言語処理の難しさ 　演習問題 第2章　自然言語処理のための機械学習の基礎 　2.1　機械学習とは 　2.2　教師あり学習 　2.3　特徴量表現 　2.4　パーセプトロン 　2.5　ロジスティック回帰 　2.6　ソフトマックス回帰モデル 　2.7　機械学習モデルの評価 　2.8　正則化 　2.9　ニューラルネットワーク 　2.10　計算グラフと自動微分 　2.11　ニューラルネットワークに関するその他の話題 　演習問題 第3章　単語ベクトル表現 　3.1　記号からベクトルへ 　3.2　素性関数による単語のベクトル表現 　3.3　分布仮説と単語文脈行列 　3.4　特異値分解による次元削減 　3.5　Word2Vec：ニューラルネットワークによる学習 　3.6　単語ベクトルの応用 　3.7　FastText：単語よりも小さな単位の利用 　3.8　単語ベクトル表現の課題と限界 　演習問題 第4章　系列に対するニューラルネットワーク 　4.1　単語ベクトルの合成 　4.2　再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 　4.3　勾配消失問題と勾配爆発問題 　4.4　長期短期記憶（LSTM） 　4.5　ゲート付き再帰ユニット（GRU） 　4.6　畳込みニューラルネットワーク（CNN） 　演習問題 第5章　言語モデル・系列変換モデル 　5.1　言語モデル・系列変換モデルの導入 　5.2　言語モデルの定式化 　5.3　言語モデルの利用例 　5.4　言語モデルの具体例1：nグラム言語モデル 　5.5　言語モデルの具体例2：ニューラル言語モデル 　5.6　系列変換モデル 　5.7　言語モデルの評価：パープレキシティ 　5.8　未知語問題への対応 　演習問題 第6章　Transformer 　6.1　Transformerの歴史的背景 　6.2　自己注意機構（セルフアテンション） 　6.3　Transformerの構成要素 　6.4　学習時の工夫 　演習問題 第7章　事前学習済みモデルと転移学習 　7.1　事前学習済みモデルの背景 　7.2　デコーダの事前学習：GPT 　7.4　エンコーダ・デコーダの事前学習：BART 　7.5　事前学習済みモデルと知識蒸留 　7.6　事前学習済みモデル利用上の注意点 　演習問題 第8章　系列ラベリング 　8.1　系列ラベリングとは 　8.2　系列ラベリングの定式化 　8.3　点予測による系列ラベリング 　8.4　線形連鎖に基づく条件付き確率場 　演習問題 第9章　構文解析 　9.1　構文解析とは 　9.2　句構造解析 　9.3　依存構造解析 　9.4　さまざまな構文解析手法 　演習問題 第10章　意味解析 　10.1　意味解析とは 　10.2　テキスト間含意関係認識 　10.3　ニューラルネットワークによる意味解析 　10.4　述語項構造解析 　10.5　論理表現 　10.6　セマンティックパージング 　10.7　意味解析のその他の話題 　演習問題 第11章　応用タスク・まとめ 　11.1　機械翻訳 　11.2　質問応答 　11.3　対話 　11.4　自然言語処理の過去・現在 演習問題略解 参考文献

※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。 深層学習（ディープラーニング）の全体像が理解できる一冊。 日々進化し続ける深層学習技術の基礎をなす知識や考え方を体系的に，応用を俯瞰的にまとめた教科書。 　本書は、人工知能（AI）技術の一つである深層学習（ディープラーニング）の全体像を体系的にまとめた教科書です。 　SNS、スマートスピーカー、画像診断、自動運転、……などなど、身のまわりには深層学習の技術や手法が広く応用されています。このことからもわかるように、深層学習は今日に至るまでさまざまな場面で成功を収めていますが、その技術や手法は、今現在も、非常に速いスピードで進歩し続けています。「以前は当たり前のように利用されていた技術が、ある日突然、それを上回る別の技術に置き換えられた」ということも十分にあり得ます。しかし、そのような深層学習技術の基礎には、普遍的かつ不変的な知識や考え方があります。 　本書は、現代の深層学習の技術や手法を理解するうえで基礎となる知識や考え方を、必要に応じて数式を用い、詳細に解説しています。また、代表的な応用例として、画像、音声、自然言語の処理を俯瞰的に解説し、深層学習の全体像が理解できるように構成しました。論文や国際会議等で深層学習技術の最新動向を追うためのベースは、本書で十分に学ぶことができます。 第1章　序論：深層学習登場の前と後 1.1　パターン認識とは 1.2　パターン認識の困難さと深層学習による成功 1.3　深層学習と従来のパターン認識手法の違い 第2章　深層学習以前のパターン認識手法 2.1　深層学習以前のパターン認識の概略 2.2　特徴抽出 2.3　機械学習・パターン認識手法 2.4　クラスタリング 2.5　評価指標 演習問題 第3章　深層学習ネットワーク 3.1　深層学習のアイディア 3.2　パーセプトロン 3.3　多層パーセプトロン 3.4　深層学習ネットワークにおける基本レイヤ群 3.5　基本ネットワーク構造 演習問題 第4章　ネットワークの学習 4.1　深層学習ネットワークの学習の基本的アイディア 4.2　誤差関数 4.3　確率的勾配降下法 4.4　誤差逆伝播法 4.5　畳込み層の学習 4.6　学習の実際 4.7　学習した畳込みフィルタの例 演習問題 第5章　学習のための技術 5.1　学習パラメータの初期値 5.2　学習率の設定 5.3　データ拡張 5.4　ドロップアウト 5.5　入力データの正規化 5.6　モデルアンサンブル 5.7　事前学習とファインチューニング 5.8　中間信号の画像特徴量としての利用 5.9　距離学習 5.10　マルチタスク学習 5.11　自己教師学習 5.12　ネットワークを小さくする工夫 演習問題 第6章　系列データへの対応 6.1　再帰型ネットワーク 6.2　1次元畳込み 6.3　Transformer 演習問題 第7章　画像認識への適用 7.1　主な画像認識ネットワーク 7.2　画像認識ネットワーク内部の可視化 7.3　物体検出 7.4　領域分割 7.5　人物姿勢推定 7.6　動画認識 演習問題 第8章　画像生成・変換への適用 8.1　エンコーダ・デコーダ型ネットワーク 8.2　オートエンコーダ 8.3　深層生成モデル 8.4　画像変換 8.5　画像最適化による画像変換 演習問題 第9章　音声処理への適用 9.1　音声認識ネットワーク 9.2　音声合成ネットワーク 演習問題 第10章　自然言語処理への適用 10.1　単語ベクトル 10.2　系列変換モデル 10.3　事前学習モデル 演習問題 第11章　マルチモーダル学習 11.1　マルチモーダル・クロスモーダル 11.2　画像と言語ル 11.3　画像・映像と音声 演習問題 演習問題略解 参考文献

※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。 長年親しまれてきた『IT Text 情報セキュリティ』が待望の改訂！　情報セキュリティの最新の技術や標準化の動向、情報セキュリティにかかわる社会動向を反映 長年多くの大学・企業で採用されてきた『IT Text 情報セキュリティ』を、内容をアップデートし改訂2版として発行するものです。 初版の発行以降、暗号技術をはじめとして多くの技術が更新され、またセキュリティに対する関心の高まりや法令の整備など社会事情も大きく変化しました。そこで本書では、標準化などの最新動向や、量子コンピュータ、暗号資産、ブロックチェーンなどの最新技術に触れるとともに古い記述を改め、現代の情報セキュリティ技術を幅広く学ぶことのできる構成としました。また、情報倫理に関する記述を全面的に改め、初版発行後の社会動向やハクティビズムなど、情報技術者が身につけるべき知識を盛り込みました。 情報セキュリティの全分野を体系的に学習できる教科書としてお薦めの一冊です。 第1章　情報セキュリティ 第2章　共通鍵暗号 第3章　公開鍵暗号・ディジタル署名の基礎理論 第4章　公開鍵暗号 第5章　ディジタル書名 第6章　だ円曲線記号 第7章　暗号プロトコル 第8章　ゼロ知識証明と社会システムへの応用 第9章　ネットワークセキュリティ 第10章　インターネットセキュリティ 第11章　不正アクセス 第12章　情報ハイディング 第13章　バイオメトリクス 第14章　セキュリティ評価 第15章　情報セキュリティにおける倫理問題

※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。 いま必要とされるデータサイエンスの素養がしっかり身につく一冊。 さまざまな場面で入手できるデータを価値に転換することが、データサイエンスの目的です。データサイエンスという言葉は、ビジネスやアカデミーを問わず、いまや多くの場面で聞かれるようになり、それだけ重要性が高まっている概念といえます。本書は、データサイエンスを理解し実践したいと考えている方に必要とされる、データサイエンスの素養がしっかり学べる一冊です。 データサイエンスは、統計的、計算的、人間的という3つの視点の有機的結合という一面があるといわれます。本書では、データ分析に必要な統計学や関連する数学を丁寧にフォローし、確率・統計的な考え方が自然に身に付くよう配慮しました。また、データを適切に処理するための計算法は、プログラミング言語としてRを用いつつ、近年注目度の高い機械学習を含む具体例を通して納得しながら理解できる構成です。さらに、データの前処理から分析結果のプレゼンテーションまでの過程には人間が関わるという観点で、データを取り扱ううえで心がけるべき倫理的側面も扱いました。 なお、本書は「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」、「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」に準拠した授業の副読本・参考書としてもご利用いただけます。 第1章　イントロダクション 第2章　Rの基礎 第3章　データの記述・可視化 第4章　関連と因果，データ分析における注意事項 第5章　データ倫理 第6章　確率 第7章　確率分布 第8章　標本分布と中心極限定理 第9章　点推定・区間推定・仮説検定・p値 第10章　機械学習の基礎 第11章　回帰モデル 第12章　分類 第13章　ベイズ線形モデル 第14章　決定木とアンサンブル学習 第15章　スパース学習 演習問題略解 参考文献

※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。 大好評『ITエンジニアが覚えておきたい英語動詞30』の改訂版。本書では、IT会話の6割をカバーする基本動詞30を取り上げ、実例とともに解説します。

要求仕様ゼロから価値を生み出す！ IT現場の上流工程が変わる！ ITを使って新しいサービスやビジネスを生み出したり、既存のビジネスの仕組みを変えたりする、いわゆる「デジタルシフト」のニーズが急速に高まっています。そしてデジタルシフトの実践に当たって、「デザイン思考」を情報システムの開発に活用する動きが広がりつつあります。 デザイン思考は、課題を発見し、それを解決する新しいサービスやビジネスを創り出すための考え方のこと。ユーザー自身がどのようなシステムを開発すべきか分からない、要求仕様が何もないところから開発を始めなければならないようなときに、デザイン思考が役立ちます。 本書は、ITエンジニアがデザイン思考をシステム開発で活用するときに必携の一冊です。デザイン思考を全く知らないというITエンジニアはもちろん、デザイン思考の勉強を始めたが難解で今ひとつピンとこないというITエンジニアにも、理解しやすく説明しています。デザイン思考は何となく理解したが、システム開発でどのように活用すればよいか分からないというITエンジニアにも、現場で役立つ実践的な情報が満載です。 第1章「デザイン思考の基本を学ぶ」では、デザイン思考における一般的なプロセスについて、その基本を解説します。実践的なイメージを想像しやすいように、架空のデザイン思考活用プロジェクトのストーリーを挿入しました。 第2章「現場で使える実践ノウハウ」では、デザイン思考を活用したプロジェクトでつまずきやすいポイントとそれを乗り越えるための処方箋をまとめました。 ITで新たな価値を生み出すために、ぜひ本書をご活用ください。

企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）への取り組みが加速する中、システムやサービスにおけるUX（ユーザーエクスペリエンス）の重要性は高まっています。システム開発において、質の高いUXデザインが強く求められるようになっているのです。 　しかしシステム開発を手掛けるITエンジニアの中には、UXデザインを見栄えを良くすることだと限定的に捉えている人が少なからずいます。ユーザーにとって価値のある使いやすいシステムをつくるには、見栄え以外にも改善すべき項目がたくさんあります。 　またUXデザインに取り組みたくても、その方法がわからないという声も少なくありません。本書は、ITエンジニアがシステム開発の中でより良いUXデザインを実現するための知識やノウハウを、基本と実践の2部構成で解説した一冊です。 　基本編となる第1章では、UXデザインのプロセスをシステム開発と同様に上流から「戦略」「要件」「構造」「骨格」「表層」の5 つのフェーズに分け、各フェーズで取り組むことや進め方、よく利用されるメソッドやつまずきポイントなどをわかりやすく解説します。 　実践編となる第2章では、基本編で紹介した5つのフェーズの実践に必要な体制や仕組み、実際に取り組んだ事例などを、具体的な勘どころも交えて解説しています。UXデザインに取り組んでいくうえで組織的に準備しておきたいことや、UXデザインの活用方法など、実践を支えるヒントや心構えなどにも触れています。 　著者が実際のシステム開発現場で積み重ねた豊富な経験を基に、UXデザインの実践的なノウハウをITエンジニアの目線で整理し、解説しています。ぜひご活用ください。

※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。 2017年発行のアジャイル開発入門書『アジャイル開発への道案内』の「実践編」。アジャイルをソフトウェア開発のみならず、ITサービスの開発・運用にも適用していくための考え方や、そのための様々なツール、実際の適用例などについて解説する。第1～8章で、ITサービスの開発における各フェーズで、どのようなツールを使用すれば効率化が図れるのかということを丁寧に解説し、第9章で、実際の適用例との効果を紹介する。

※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。 情報システムの開発を担うために必要な実際の知識をわかりやすく解説したテキスト 本書は、これから情報システムの開発を担う方々を対象に、実際に必要となる知識をわかりやすく解説したテキストです。 「情報システムの開発とは何か」から始め、企業情報システムの開発の基礎とその品質の維持と新技術への対応、IE、アジャイル、UML、データフロー図、エンティティリレーションシップ図、ペトリネットによるシステム記述、IDEFといった基本をひととおり学ぶことができます。 ICT分野の学生、若手エンジニアにとって必読の書です。 ※本書は『IT Text ソフトウェア工学演習』の改題改訂書籍です。 第1章　情報システムの開発 　1.1　ソフトウェア指向から情報システム指向へ 　1.2　情報システムを学ぶ人たちへ 　1.3　情報システム 　1.4　情報システムの開発 　1.5　要求分析と設計 　1.6　ソフトウェア工学 　1.7　開発過程のモデル 第2章　企業情報システムの開発 　2.1　企業情報システムとは 　2.2　経営戦略とシステム化計画 　2.3　モデリングによる情報システム開発 第3章　企業情報システムの開発（品質と新技術への対応） 　3.1　高品質システム開発 　3.2　デジタルビジネス 第4章　IE 　4.1　IEの基本的な考え方 　4.2　モデル構築の基本要素 　4.3　教務情報システムの分析 　4.4　開発方法論としての補考 第5章　アジャイル開発 　5.1　要求の不確実性と仮説検証 　5.2　アジャイル要求 　5.3　アジャイル開発 　5.4　その他の手法、フレームワーク、テクニック 第6章　UMLによるシステム記述 　6.1　UMLの概要 　6.2　ユースケース図 　6.3　クラス図 　6.4　オブジェクト図 　6.5　シーケンス図 　6.6　コミュニケーション図 　6.7　状態マシン図 　6.8　アクティビティ図 　6.9　コンポーネント図 　6.10　配置図 第7章　データフロー図、ER図、ペトリネットによるシステム記述 　7.1　データフロー図 　7.2　ER図 　7.3　ペトリネット 第8章　IDEF によるシステム記述 　8.1　IDEF0の概要 　8.2　IDEF0によるセミナ情報システムの記述例 　8.3　IDEF0による医療情報システムの記述例 　8.4　IDEF3の概要 　8.5　IDEF3によるセミナ情報システムの記述例 　8.6　IDEF3による医療情報システムの記述例 参考文献

※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。 情報技術において欠かせない「データベース」の基礎を体系的に解説した教科書 本書は、データベースの基本概念から、データベースのモデル、SQL、論理設計やDBMS、ファイル編成などデータベースの基礎を体系的に、できるだけ図や例を多く用い、データベースとは何か直感的に理解できる教科書です。 ERモデルから関係モデルへの変換方法だけでなく、「基幹系と解析系（情報系）」「マスターテーブル、ファクトテーブル、スタースキーマ」なども解説しており、「データベース」の実務的な基礎を固めるうえで役立ちます． 第1章　データベースの概念 第2章　関係データベース 第3章　関係代数 第4章　SQL 第5章　概念スキーマ設計 第6章　意思決定支援のためのデータベース 第7章　データの格納と問合せ処理 第8章　トランザクション 演習問題略解

※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。 ヒューマンコンピュータインタラクションの基本をわかりやすく解説する定番の教科書、改訂3版！ 本書は、人間の感性や認知に関する基礎知識とともに、対話システム、GUI、インタフェースの評価技術など、人間とコンピュータの親和性が高いシステムづくりに必要な技術を解説する教科書としてご好評いただいている『IT Text ヒューマンコンピュータインタラクション』の改訂3版です。今回の改訂では、XR、UX、人間中心設計、人工知能（AI）、技術者倫理などの近年注目されているキーワードを軸に情報をアップデートするとともに、図解を増やしさらに学びやすい構成としました。 第1章　ヒューマンコンピュータインタラクションとは 第2章　人間の感覚と知覚 第3章　人間の認知と理解 第4章　インタラクティブシステムのデザインと分析・評価 第5章　入力インタフェース 第6章　ビジュアルインタフェース 第7章　ビジュアルデザインとビジュアライゼーション 第8章　コミュニケーションインタフェース 第9章　協同作業支援とソーシャルコンピューティング 第10章　XR（クロスリアリティ） 第11章　環境と融合するインタフェース 演習問題略解 参考文献

※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。 本書はコンピュータを初めて本格的に学ぶ学生を対象にしたものである。学ぶ範囲は「ＩＴパスポート試験」のＩＴ技術の内容とレベルに合わせある。また、上記の特徴に加え、「ITパスポート試験」の過去問題を最後に載せてある。学習内容の確認や資格取得の試験対策にも役立つ。

※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。 Raspberry Piでアイデアを自由自在に実現するためのデザインパターンを整理。 本書は、Raspberry Piを使ってアイデアを自由自在に実現するための、デザインパターンを整理した書籍です。 Raspberry Piの入門書を読んだだけでは、思いついたアイデアをもとに、実際に動く電子工作を製作することはほぼ不可能です。本書では、アイデア実現に必要なソフトウェア、ハードウェア、部品の集め方、配線などのノウハウを、パターンメイドの方法でわかりやすく紹介しています。 ハードウェアを買い集めて、実際にハードウェアとソフトウェアを組んでみようと思い立った際に、ぜひ一読ください。 ステップ1　とりあえずRaspberry Piを動かしてみる ステップ2　何かをRaspberry Piにつなげるしくみ ステップ3　つなげた何かを動かす準備 ステップ4　手先を動かすことが必要 ステップ5　点灯させて押してみる ステップ6　Arduinoとコラボする ステップ7　動きを計ってみる ステップ8　何かを表示してみる ステップ9　何かを動かしてみる ステップ10 電源は大事 ステップ11 Node.jsとコラボする ステップ12 Mathematicaの使いこなし ステップ13 手順も技術の1つ

「毎日，メール処理だけで時間が過ぎていく……」 「ファイルの添付忘れで，取引先の信用が……」 「なんとなく，アウトルックは使いにくい……」 毎日のメールのやり取りで，こんな悩みはありませんか？ 本書では，アウトルックを使った「効率良い&ミスしないメール処理」のテクニックをわかりやすく解説。メール仕事の基本はもちろん，署名の扱い・フォルダ分け・定型文自動入力・ファイル添付・連絡先・メール検索まで，アウトルックを使ってスマートで快適なメール処理のテクニックが身につきます。さらに，アウトルックのスケジュールやカレンダー機能やDropboxなどの他サービスと連携テクニックも紹介。これ1冊で，アウトルックの“最強時短仕事術”をマスターしましょう。

※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。 ビッグデータやIoTなども巻き込んで発展し続ける人工知能研究は今後、社会にどう受け入れられていくか？　その鍵について著者は、社会システムを構成する人工物に「心的機能」が備わることと説き、それを「ココロの創成課題」と呼ぶ。 本書は、その課題の実現を目指して研究を行ってきた著者の人工知能研究の足跡（動画像処理・強化学習・身体性・情動・共感）をたどりながら、ロボカップ研究（認知発達ロボティクス）から導き出された認知の問題意識などの重要性と成果、そして課題を解説する。各分野のキーパーソンとの対話やその知見なども紹介。

※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。

シンギュラリティ前夜！ 脳科学と人工知能の接点がわかる！ 【本書の概要】 本書はUdemyで大人気の講座、 『脳科学と人工知能：シンギュラリティ前夜における、人間と機械の接点』 をもとにした書籍です。 脳と人工知能のそれぞれの概要から始まり、 脳の各部位と機能を解説した上で、 人工知能の様々なアルゴリズムとの接点をわかりやすく解説。 脳と人工知能の、類似点と相違点を学ぶことができます。 後半の章では「意識の謎」についても解説します。 【シンギュラリティ】 また近年、人工知能の分野では「シンギュラリティ」という概念が注目されています。 シンギュラリティとは指数関数的に高度化する技術や人工知能が未来に人間の知能を凌駕するという概念ですが、 本書を読むことでそうしたシンギュラリティへの洞察力も養うことができます。 【対象読者】 ・人工知能に強い関心があり、人工知能の背景にある天然の「知能」の仕組みについて知りたい方 ・人工知能に関して、技術面以外の知識、特に生物学的側面を知りたいエンジニア ・人工知能の未来と、自身のキャリアを関連付けて考えたいビジネスマン ・素朴に、「ヒトって何？」という疑問のある方 ・知性の本質をアルゴリズムで探究したい方 【著者プロフィール】 我妻幸長（あづま・ゆきなが） SAI-Lab株式会社を起業。「ヒトとAIの共生」がミッション。 人工知能（AI）関連の研究開発、教育、アプリ開発が主な事業。 著者のYouTubeチャンネルでは、無料の講座が多数公開されている。 ※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。

本書は「応用人工知能」という視点で、広がるAI応用の全体像は何なのかをまとめています。AIの変遷とこれからを解説することで、AI応用を志す人たちが知るべき道筋を示した一冊。

※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。 クラウドベースのWebアプリ開発ツール「Replit」とその生成AI機能「Replit Agent」の解説書籍。環境構築からコード生成までAIが支援する開発手法をフレームワークや知識データベースとともに徹底解説。

AWSのサービスはこう組み合わせる！ 大事な業務システムの作り方 “定番”ともいえる14パターンの業務システムについて、Amazon Web Servicesのサービスの選び方、組み合わせ方を解説します。業務システムのように複雑な仕組みを構築するには、AWSの特性を十分理解してインフラを設計する必要があります。そうしたAWSを使った業務システム設計の勘所を、パターン別に分かりやすく説明します。 本書はWebシステム、ストレージシステム、データ分析システムといったテーマごとに、AWSのサービスを組み合わせて、特定の要求を満たすシステムを作るための「設計パターン」を解説します。2016年6月発行の「Amazon Web Services 定番業務システム12 パターン設計ガイド」を基に、「マイクロサービスの運用基盤」「AIとIoT」の2パターンを追加し、全体を通して加筆・修正・再構成しました。AWSの最新サービスに対応しています。 基本的なパターンから入り、徐々に応用的なパターンへと深く説明していきます。例えばWebシステムでは、仮想サーバー1台の単純な構成のWebサイトの設計方法から、性能や可用性の要件が厳しい場合の設計パターンまで紹介します。 後半では、仮想サーバーを使わない“クラウドネイティブ”なシステム、AWSをフル活用してアプリケーションの高速開発、オンプレミス環境と連携動作させる“ハイブリッドクラウド”など応用的な設計パターンも解説します。 クラウド初心者からベテランまで、AWSを使ったインフラ設計のあらゆる局面に役立つ一冊です。

※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。 世界標準 MIT 教科書!! 原著は，計算機科学の基礎分野で世界的に著名な4人の専門家がMITでの教育用に著した計算機アルゴリズム論の包括的テキストであり，その第3版．前版までで既にアルゴリズムとデータ構造に関する世界標準教科書としての地位を確立しているが，より良い教科書を目指して再び全面的な記述の見直しがなされ，それを基に新たな章や節の追加なども含めて，大幅な改訂がなされている． 単にアルゴリズムをわかりやすく解説するだけでなく，最終的なアルゴリズム設計に至るまでに，どのような概念が必要で，それがどのように解析に裏打ちされているのかを科学的に詳述している． さらに各節末には練習問題（全957題）が，また章末にも多様なレベルの問題が多数配置されており（全158題），学部や大学院の講義用教科書として，また技術系専門家のハンドブックあるいはアルゴリズム大事典としても活用できる． 本書は，原著の第1～35章，および付録A～Dまでの完訳総合版である．また巻末の索引も圧巻で，和（英）‐英（和）という構成により，「数理用語辞典」としてもまことに有用である．

※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。 アルゴリズムの基礎をしっかり理解!! 基本となる必須のアルゴリズムとデータ構造のみに焦点をあて，丁寧に数理を理解しながら習得できるよう解説．初学者が直感的に把握できるよう，手作業で確認するように工夫してある． すべてのアルゴリズムにC言語によるプログラムを掲載．また，豊富な演習課題と詳細な解答を掲載し，自学自習ができる． しっかりアルゴリズムとデータ構造を理解しようとする読者には必携の書である．

AIがビジネスの現場を変える！ 急激な人工知能（AI）の発展によって、私たちが毎日行っている仕事を、ある日突然AIが行うようになったら。 そのとき、私たちに残される仕事とはどんな仕事なのか、どんな覚悟を持ってこの新しい時代に臨むべきなのか。 誰もがそんなことを考えざるを得ない時が、いよいよやってきたようです。 この本では、そうしたAIと共に暮らし、仕事をせざるを得ない世の中を生きることになった私たちが、どのような知識や意識を持って生きていくべきなのかを解説します。

※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。 現代社会で必要不可欠な「暗号」についてやさしく、わかりやすく解説!! 暗号は、情報の秘匿のみならず保護や認証といった目的のための現代生活に欠くことのできないキーテクノロジーです。 今後も応用分野が広がる電子暗号技術はデジタル技術と数学的処理により成り立っていますが、その仕組みを理解するのは難しいものがあります。 本書は、エピソードを交えながら、古典的暗号から電子暗号まで、暗号が現代生活にどのように利用されているか、 意外なところで活躍している暗号や、その仕組みを分かりやすく紹介します。 第1部「黎明期の暗号とその分類」では暗号とは、そして過去の暗号法を分類して紹介。 第2部「近代暗号と暗号機械の誕生」では試行錯誤から生まれた様々な暗号機械の登場と戦後までを振り返ってみた。 また、ここでは過去に利用された多項式暗号の実際の解読方法の例を紹介する。 第3部「エレクトロニクスと暗号技術」ではエレクトロニクスと暗号のかかわりを紹介。 第4部「サイバー時代の暗号技術」では今、主流となっている暗号のアルゴリズムやそれを取り囲む話題などを紹介。 仮想通貨のブロックチェーンやそのベースのひとつハッシュ値、いまや暗号存続の脅威となっている量子コンピュータについてもその仕組みを解説する。

※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。 ※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。 来る量子コンピュータ時代の暗号を徹底解説！ 暗号技術は、われわれの生活のさまざまな場面で利用されており、情報化社会の安全基盤として重要性を増しています。たとえば、暗号技術がなければネットショッピングも安心してできませんし、ブロックチェーンを用いた仮想通貨も生まれることはありませんでした。 　ですが、現在これらのサービスに用いられている暗号技術は従来型のコンピュータによる計算を前提として開発されています。そのため、近年注目されている量子コンピュータによる異なったアルゴリズムで計算を行うと、現在の暗号は高速に解かれてしまうのではないか、という懸念があります。具体的には、素因数分解を前提としたRSA暗号などは危殆化する状況にあります。 　本書は、量子コンピュータが暗号技術に与える影響について多角的な切り口から考察し、読者に、来る量子コンピュータ時代における暗号技術の基礎知識を提供します。読者は、量子コンピュータが与える情報化社会へのインパクトを知るとともに、自身のかかわる情報セキュリティにおいて、今後知っておくべき、対策する必要がある必須の情報を得ることができます。 　情報セキュリティに携わる技術者・エキスパートのみならず、暗号や量子コンピュータに興味をもつ一般の方にも向けて、やさしくていねいに解説しています。 1章 社会で利用される暗号技術 2章 暗号の危殆(きたい)化リスク 3章 量子コンピュータについて 4章 量子コンピュータによる暗号解読 5章 ブロックチェーンなど暗号応用技術に対する量子コンピュータの影響 6章 暗号のディレンマ － 設計者と攻撃者の攻防 7章 耐量子計算機暗号とは 8章 耐量子計算機暗号の標準化活動 9章 今後の課題 参考図書 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。 主要なデータマイニング手法の理論の基礎を学べる!! 　データマイニングとは，玉石混淆であるたくさんのデータから必要な情報を読み出す作業です。データマイニングの手法として理解しておく必要があるものには，比較的基本的な知識である回帰分析、主成分分析、判別分析等からクラスタリング、サポートベクターマシン(SVM)、ベイズ推定、ニューラルネットワークなどがあります。最近ではこれらの応用として、深層学習等についても解説します。 第I部　多変量解析 第1章　データマイニング 第2章　回帰分析 第3章　主成分分析 第4章　判別分析 第5章　クラスタリング 第II部　機械学習 第6章　機械学習 第7章　サポートベクターマシン 第8章　ベイジアンネットワーク 第9章　ニューラルネットワーク 第10章　自己組織化マップ 第11章　深層学習 参考文献

※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。 多変量解析手法の理論と実践をバランスよく習得できる！ 　様々な媒体、経路を通じて大規模データが、驚くほど低コストで入手できるようになった現在、多変量解析手法に習熟したデータサイエンティストに対する学術界、ビジネス界からのニーズは非常に高まっており、これに対して大学や企業では、高いデータ解析力を持った人材の育成に注力し始めています。しかし、多くの多変量解析についての学習書は、理論的な説明に終始し、実務場面でどのように利用されているかについて、殆ど配慮がないのが現状です。 　そこで本書は、多変量解析手法の理論と実践をバランスよく解説することで、統計が得意ではない大学生や実務者にも利用しやすい構成とし、本書1冊で多変量解析手法を実務に応用できるまで習得できる内容となっています。 第I部 多変量解析の基礎 第1章 多変量解析の基礎を学びたい―R による多変量データの基本的な統計処理 第2章 R によるデータハンドリングを学びたい ―アンケートデータと ID-POS データのハンドリング 第II部 量的変数の説明・予測 第3章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (1) ―重回帰分析 第4章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (2) ―階層的重回帰分析 第5章 さまざまな集団から得られたデータを分析したい―マルチレベルモデル 第6章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (1)―パス解析 第III部 心理尺度の分析 第7章 心理尺度を開発したい (1) ―探索的因子分析 第8章 心理尺度を開発したい (2) ―確認的因子分析 第9章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (2) ―潜在変数を伴うパス解析 第IV部 質的変数の説明・予測 第10章 クロス集計表をもっとていねいに分析したい―対数線形モデル 第11章 カテゴリに所属する確率を説明・予測したい―ロジスティック回帰分析 第V部 個体と変数の分類 第12章 似たもの同士にグループ分けしたい―クラスター分析 第13章 質的変数間の連関を視覚化したい―コレスポンデンス分析 第VI部 多変量解析を使いこなす 第14章 データが持つ情報を視覚化したい―パッケージggplot2による描画 第15章 多変量解析を実践で生かしたい―手法の組み合わせ

※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、大量データを解析するデータマイニングについて、理論の基礎から解析手法まで、Rを使ったアルゴリズムの例題を交えてていねいに解説します。主な構成は、第１部でRを使ったデータマイニングの簡単な分析と探索的データ解析およびデータの可視化について解説、第２部でデータマイニングの一連の流れについて解説、第３部でRを使った、データマイニング手法をサンプルデータでコードを示して解説、現実のデータマイニング事例を紹介という流れで解説します。

※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。 ※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。 テキストアナリティクスの技術と実践を詳しく解説！ 本書は、アンケートやSNSといったテキストデータを対象とした分析に興味がある方や実務で応用したい方に向けて、テキストアナリティクスに関する基本的な知識と、著者が非常に重要であると考える技術について解説した入門書です。テキストアナリティクスは従来のテキストマイニングにとどまらず、より明確な分析目的や理論的枠組みをもった方法論です。 本書では、データの構築から分析までを行った、汎用性の高い事例を紹介しています。また、単にツールとしてのRの使い方を知るだけでなく、読者が目的に応じた分析方法を判断できるようになるようにまとめています。 サンプルのデータやコードを参考に手を動かしながら学習することができ、初心者の「一冊目」にうってつけです。 はじめに [基礎編] 第1章　テキストアナリティクス入門 　1.1　テキストアナリティクスとは 　1.2　社会で活用されるテキストアナリティクス 　1.3　テキストアナリティクスの活用事例の探し方 　1.4　テキストアナリティクスの歴史 第2章　テキストアナリティクスの理論的枠組み 　2.1　テキストデータの構築 　2.2　テキストデータの分析 [準備編] 第3章　分析データの準備 　3.1　データセットの構築 　3.2　テキストファイルの作成 　3.3　CSVファイルの作成 　3.4　テキスト整形 第4章　Rの基本 　4.1　Rの導入 　4.2　コードの入力 　4.3　変数と代入 　4.4　ベクトル 　4.5　行列とデータフレーム 　4.6　ファイルの操作 　4.7　パッケージのインストール 　4.8　ヘルプの参照 第5章　データ分析の基本 　5.1　データハンドリング 　5.2　文字列処理 　5.3　可視化 　5.4　統計処理 第6章　テキスト分析の基本 　6.1　RMeCabの導入 　6.2　形態素解析 　6.3　単語の分析 　6.4　n-gramの分析 　6.5　共起語の分析 　6.6　複数テキストの分析 　6.7　頻度表の加工 　6.8　用例検索 [実践編] 第7章　授業評価アンケートの分析 　7.1 授業評価アンケートに基づく授業改善 　7.2 分析データ 　7.3 単純な頻度集計 　7.4 品詞別の頻度集計 　7.5 用例検索 第8章　オンラインレビューを用いたクチコミ分析 　8.1 マーケティングのためのクチコミ分析 　8.2 分析データ 　8.3 レビューの評価と集計 　8.4 低評価コメントと高評価コメントの比較 　8.5 共起語の集計 　8.6 共起ネットワークによる可視化 第9章　スクレイピングによる特徴語抽出 　9.1 スクレイピングによるデータ収集 　9.2 分析データ 　9.3 特徴語抽出 　9.4 用例検索 第10章　警察白書のトピック分析 　10.1 白書から見る現代社会の諸相 　10.2 分析データ 　10.3 トピックモデル 　10.4 階層型クラスター分析 第11章　文学作品の著者推定 　11.1 文体識別指標を用いた著者推定 　11.2 分析データ 　11.3 箱ひげ図 　11.4 対応分析 　11.5 ランダムフォレスト おわりに 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。 Rによるテキストマイニングを豊富な事例で解説！ 　本書は、テキストマイニングの初心者に向けて活用事例を解説した入門書です。実務ですぐに応用したい人や、すでにほかの分析ツールを使っている方が参考にできる活用事例も豊富に掲載しています。 　また、実際のレポートや、データの収集からテキスト整形などの前処理、分析対象とする単語や品詞の頻度集計、分析対象に合わせた統計手法の選定、分析結果の可視化まで、分析プロジェクトにおける一連の流れを省略せずに解説しました。 　読者が実際にRによるテキストマイニングの分析ができるように最大限配慮しています。 はじめに Part I　Rによるテキストマイニング 第1章　テキストマイニングの活用 第2章　Rの活用 Part II　日本語テキストマイニングの活用事例 第3章　授業評価アンケートの分析 第4章　オンラインレビューを用いたクチコミ分析 第5章　スクレイピングによる特徴語抽出 第6章　Twitterにおける話題と感情の抽出 第7章　警察白書のトピック分析 第8章　文学作品の著者推定 Part III　英語テキストマイニングの活用事例 第9章　政治演説の言語分析 第10章　文学テキストの類型化 おわりに

※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。 研究と学びの新たなる地平！ 「知」を研究対象とする著者ら人工知能研究者は今までの客観性を第一義とし、多数の中から普遍性を求める研究手法のみでは「知」を攻略することはほぼ難しいと考えるにいたった。 「知」は個人の中に内在するため、その文脈の中で語られてこそ本質を理解することができる。すなわち、「一人称」が研究のスタートとなる。これを積み上げることで「知」の攻略につなげられると考える。 本書は、この一人称研究の考え方と、実際の研究事例を丁寧な語り口で解き明かす。人工知能に興味のある読者はもちろん、新たな研究姿勢を模索する理工学、人文系の読者も興味を持って読むことができる。

※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が体系的に学べる。数式なしで！ 人工知能（AI）の第3次ブームが来ていると言われて久しいが，ディープラーニングを中心とした機械学習による本格的な社会実装が始まっているのが大きな特徴でもある．2021年度より文・理の区別なく大学初学年からAIに関する教育が実施されることが文科省で決まり，AI技術は本格的な過渡期に突入しようとしている．そこで本書では，文系学生を含めた様々な分野の読者に必須の教科書とするべく，AIの基礎から応用までを体系的に，ほぼ数式なしで解説した．AIと社会とのつながりやAIの限界などについても，これまでの研究の歴史を踏まえて紹介している。

※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。 論理的なバクを発生させない形式手法!!Event-Bは、パリ地下鉄、ニューヨーク地下鉄、バルセロナ地下鉄、ドゴール空港のシャトルの無人運転を成功に導いた、J.R.アブリエル氏が考案した新しい形式仕様言語である。Event-Bは、仕様記述の単位をイベントとし、基礎となる集合論などはBメソッドの考え方を継承する。本書は、Event-Bの入門書である。また実際に利用するための仕様構築統合環境として、RODINプラットホームの利用方法を解説する。具体的に学べるよう図書館の事例や、組込みとして自動車のドアロック・システムを紹介している。形式手法や、形式仕様言語を学ぶ技術者や研究者には最適の書である。

※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。 インターネット上に蓄積された、膨大な量のデータを活用できるようにするため、いまデータサイエンスが注目されています。本書はそうしたデータサイエンスの基礎技術や関連するAI技術などのことをオールカラーでビジュアルに解説します。 ■世界中に雲のように存在するビッグデータ 現在、インターネットを介して誰でも閲覧できるサーバーが無数にあります。そこには文字情報だけでなく画像、音声、動画などの膨大な情報があります。こうした未整理の状態の複雑なデータをビックデータと呼びます。 ■ビッグデータから宝を掘り出す このビッグデータはただのガラクタの山ように見えて、じつはこの中にはお宝が埋まっています。お宝を、道具を使って採掘することをデータサイエンスではデータマイニングと呼びます。 ■データ分析の技術やツール 本書では、データの山から必要なデータを抽出する方法やデータから意味のある情報を取り出す統計の技法、ツールのことを、イラストや模式図、チャート図、表などを使ってフルカラーでていねいに解説しています。 ■切っても切れないAI技術との関連 また本書では、AIがデータを分析する手法であるニューラルネットワークやビッグデータを使ってニューラルネットワークを強化する機械学習、ディープラーニングについてもていねいに解説しています。

機械学習は，人工知能の実装を支える基盤技術として注目されています。人工知能の基盤と聞くと，難解な数学に対する素養が必要だと感じるかもしれませんが，その基礎は高校数学と大学初学年級の一部の数学が理解できていれば十分にマスターできます。本書は，理系出身ではない方，プログラムは多少作れるけれども数学はちょっと…という方を対象に，豊富なグラフとシンプルな数学により各手法のイメージをつかみながら機械学習の基礎を学んでいくことができます。ソフトはRを使っています。

※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。 ※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。 医用画像におけるディープラーニング（Deep Learning）をまとめた本格的なシリーズ 　初版（2019年7月発行）以降の変更点を取り込んだ最新版！ 　医用画像に人工知能を本格的に導入するためのわかりやすい解説書。 ・TensorFlow+Kerasで行う ・Anaconda上で環境構築する ・データはだれでも入手できるデータを使う を基本的な方針としてまとめました。 　少しでもプログラミングができれば、だれでも読み込める内容になっています。 Chapter 1　環境構築 Chapter 2　データの準備／前処理 Chapter 3　Shallow network の利用 Chapter 4　畳み込みニューラルネットワークの利用 Chapter 5　画像の領域分割（ U-Net） Chapter 6　動画像のシーン分割と分類 Chapter 7　画像のノイズ除去 Chapter 8　画像の超解像 Chapter 9　画像の特徴抽出 Chapter 10　画像の変換や生成 Chapter 11　評価方法

AI活用がもたらす医療技術の変革！ AI技術は病理学や医用工学、解剖学、神経科学、細胞生物学、 脳神経外科や内科学、眼科学、放射線医学、手術医学など、 基礎医学から臨床医学まで幅広い領域に浸透し始めています。 しかし、データの量や用途に応じて技術のラインナップの中から 適切な武器を選ぶ必要があるため、正しく活用するのは一苦労です。 さらにAIを医療機器としてリリースするためには、 資金調達、人材戦略、知財戦略などに抜かりがあってはいけません。 本書では、最新の事例、技術、法律と行政の取組みについて解説しており、 国内において医療AIをより活用できる1冊となっています。 【本書の概要】 ・AIと医療に関わる昨今の社会状況やAIの医療応用に関する法律を解説 ・AIが医療にどのように貢献しているかを、実際に事業化されている事例を中心に紹介 ・医療関連の画像を扱う技術や、電子カルテなど医療関連の自然言語や数値などの系列データを扱う技術など、 開発に必要な技術を紹介 ・医療AIの開発に使われる有名な公開データと提供元をリストアップし、データを扱う心構え、 標準的な開発の流れまで踏み込む ・医師かつ起業家の視点から、医療AIの事業化において役立つ情報が満載 ・韓国の医療AIベンチャーであるVUNO社とのインタビューと、日本が学ぶべき事柄を考察 【本書の読者層】 ・医療AIの開発に携わるエンジニア ・基礎知識として医療AIの基本事項を押さえておきたいエンジニア ・医療AIハード・ソフトウエアメーカやベンダーの企画、営業担当 ・医師 ※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。 ※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。 医療健康情報に関するデータを適切に取り扱うための知識をわかりやすく整理！ IT技術者を主要読者対象として、医療健康情報を高度に活用するための、医療倫理にもとづくELSI（Ethical, Legal, Social Implications）、ならびに、関係法令等についてわかりやすく解説した書籍です。 医療健康情報の活用の歴史やポイント、および、医療健康情報を扱う研究者・技術者ならば当然抑えておくべき倫理的配慮、ならびに活用事例や課題についてまとめています。 人の医療健康にかかわる分析や、生成AIとの連携など、今後の発展や方向性に興味がある方にもお勧めです。 第1章　医療におけるDX～なぜ、医療機関で情報処理技術者が必要とされるのか？～ 第2章　医療機関の現状と課題 第3章　医療健康情報の利活用の現状と課題 第4章　医療保健情報を取り巻く法制度と解説 第5章　匿名加工医療情報、仮名加工医療情報の利活用

※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。 電子カルテの普及など、情報技術を活用した今後の望ましい医療の実現に向け、医療従事者を取り巻く環境は大きく変化しており、「情報」にかかわらずにいることはできなくなっています。看護・福祉などの医療従事者にとって、情報リテラシーは仕事を始めてからでも必要な重要な能力です。 本書は、医療系に特化した情報リテラシーのテキストで、医療を題材にした例題や演習を取り入れ、医療従事者に必要とされるICTスキルを身につけることができます。第2版では、2015年1月発行の初版をベースに、教育現場の半期15コマの授業に合わせた15Lesson構成に変更しました。また、初版ではOffice 2013/2010対応でしたが、第2版ではOffice 2016/2013対応になっています。

※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。 ワンランク上のパソコン活用を楽しもう 最新技術や使いこなしの知識も満載！ パソコンを買うとき、良いものを安く手に入れるのに不可欠なのが、スペック（仕様）に関する知識です。CPUの性能はどのくらいか、メモリーやストレージの容量はどの程度必要かなど、自分が必要とする性能や機能を考えながらそれに見合うマシンを選ぶ“目利き”の力が求められます。 パソコンを買うときだけではありません。手持ちのパソコンは十分な性能を備えているのか、足りない機能はないのか、持っている能力を100％引き出せているのかなど、愛機の実力を理解し、効果的に活用するためにも、パソコンのハードウエアに関する知識は身に付けておきたいものです。 本書では、パソコンの選び方はもちろん、パソコンの性能を生かすための適切な活用法、OSやアプリの「重い」「遅い」を解決する方法など、一歩進んだノウハウを解説しています。パソコンをより快適に、賢く使いこなすための情報が満載の1冊です。 ＜目次＞ 特集1 愛機はWin 11時代を乗り切れるか 　　　PCスペック完全理解 特集2 技術も選び方もトラブル対策も丸わかり 　　　爆速ストレジSSDのすべて 特集3 仕組みを理解して根本から解決する! 　　　パソコンはなぜ「遅く」「重く」なるのか 特集4 知らないと絶対に損する! 　　　USB Type-C あるある落とし穴 特集5 最新の第12世代CPUで構成 　　　できる! 楽しい! パソコン自作

※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Webアプリケーションの脆弱性をチェックするための解説書です。Webアプリケーションはユーザーの個人情報や商品情報など重要な情報を扱っています。Webアプリケーションの開発者がセキュリティに自信がある場合でも、開発者のちょっとした打ち間違いや、勘違いがあることでWebアプリケーションに進入・改ざんなどが行われこれらの個人情報が悪用される恐れがあります。 本書ではWebアプリケーションの開発後にセキュリティを確認するための脆弱性診断についてまとめています。脆弱性診断を行う際のスタンダードツールとなっているOWASP ZAPとBurp Suiteを使用することで、開発者やセキュリティ担当者がセキュリティに問題がないかを検査することができます。 本書の前半では、Webアプリケーションがどのような仕組みで通信をし、どのようにして脆弱性が起こるのかといった診断に必要なネットワークの知識を学んでいきます。後半では、実際に問題があるBAD STOREというWebアプリケーションデータを使用し、仮想マシン上で実際に手を動かしながら脆弱性診断の手法を学んでいきます。診断の仕方はOWASP ZAPを使用して通信経路などを診断する方法と、手動で検索窓などにパラメータを挿入し診断する方法など様々な手法を解説しています。 著者の上野宣はOWASP ZAPの日本リーダーであり、脆弱性診断の第一人者です。脆弱性診断の手法を身に付けることで、セキュリティを客観的に判断することができますので、Webアプリケーションの開発者だけでなく、経営者の方にもおすすめの1冊です。 ※電子書籍版にはチェックシートは付属していません。 ※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。 UPPAALは，モデル検査ツールとしては比較的利用が容易ではあるが，実際の開発には多くのハードルがある．本書では，そのようなハードルを乗り越えるために必要な，UPPAALツール，時間オートマトン，検証したい性質を記述するための時間時相論理に関する知識，および実際の開発で検証の対象となるUML設計仕様のUPPAALによるモデル化方法など，具体的事例も交えてノウハウを解説している．

※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。 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。

2014年末に『エクサスケールの衝撃』を上梓させていただいたとき、世の中では「人工知能・AI」という言葉も「シンギュラリティ」という言葉も、まだそれほどメディアで目にすることはなく、新しい世界と社会の到来に対する感覚は希薄なものでありました。しかし今、まさに時代が大きく変わりつつあり、「エクサスケールの衝撃」に向けて速度を速めて世界が進みつつある状況を鑑みましたときに、これまで以上に多くの方々にその内容を知っていただき、迫る「プレ・シンギュラリティ（前特異点）」の意味や本質を理解していただき、それに対する準備を進めていただきたいと考えるに至りました。本書は、『エクサスケールの衝撃』の内容を約半分に凝縮した抜粋版でありますが、原書の重要箇所を余すところなく盛り込んでおります。ですから、その要点以上の内容を十分にご理解いただけるであろうことをお約束することができます。（「まえがき」より抜粋）

※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で進化計算が学べる！！ 進化論的手法は、生物の進化のメカニズムをまねてデータ構造を変形、合成、選択する工学的手法です。この方法により、最適化問題の解法、人工知能の学習、推論、プログラムの自動合成などに広く応用されるものです。 本書ではGA やGP の基本原理からExcelを用いた実践（Excel のシミュレータ）について解説します。 ExcelシミュレーションはExcel2013/2016対応。 主要目次 まえがき 第I部　進化計算入門 第1章　進化計算の基本的な考え方 第2章　関数の最適化をしてみよう 第3章　GAを使ってみよう 第4章　GAをより複雑な問題に適用しよう 第II部　進化計算の実際的な応用例 第5章　進化計算で巡回セールスマン問題を解いてみよう 第6章　進化計算でスケジューリングしてみよう 第7章　進化計算をデザインに応用しよう 第III部　進化計算の発展 第8章　GAからGPへ 第9章　今後の展望 関連図書 索　引

機械学習とは，コンピュータに学習させる技術を指します。AIの発展とともに，さまざまな手法が登場してきました。このAIのモデルとそのアルゴリズムは種類が多く，AIに関心のある人が学習を始めたとき，困惑する原因となっています。本書では，それらを整理し，わかりやすく解説します。具体例にはExcelを利用するため，難しい前提知識なしで，機械学習のさまざまな手法を体験することができます。どのような手法でAIが実現しているのか知りたい人に最適です。

本書は，AIに関心はあるがあまり数学が得意でない，多くの社会人や大学生，高校生が持つ「ディープラーニングがどうして動作するの？」という疑問に答える超入門書です。偏微分方程式などの難しい大学レベルの数学抜きに，Excelで見て動かして，ディープラーニングを学べます。図示しやすいパターン認識を題材にし，Excelの確認，数学の復習を織り込みます。数学的に難しいことはExcelに任せるため，計算に自信のない人でも，ディープラーニングを学ぶことができます。本書では，簡単なExcel操作と初等的な数学の知識だけで，ディープラーニングの動作原理を基本から理解できるようになります。

進化発展するディープラーニング。その代表格がRNN（Recurrent Neural Network／再帰型ニューラルネットワーク）とDQN（Deep Q-Network／深層Qネットワーク）です。RNNは自然言語処理の分野で最も注目されるアルゴリズムです。またDQNは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。これらはいずれもAI応用の入り口となります。本書は，これらを万人のツールであるExcelを用いて，難しい数学やプログラミングの知識抜きに，動かしながら，目で見てしくみを理解できる画期的な入門書です。難解といわれるRNNとDQNの「最適化」などの難しい計算部分をExcelにまかせ，その動作原理をわかりやすく知ることができます。本書がAI学習のハードルを一気に下げてくれます。

「Excel VBAの文法は入門書で学んだ。基礎の知識はひととおりある。でも，実践になると思うようにマクロが書けない……」。Excel VBAは生産性アップや時短を後押ししてくれる強力なツールですが，こんな“困った”を持つ人が少なくありません。「なぜ書けないのか」を知り尽くす著者の大村あつしさんは，知識とアイデアは別のものと指摘します。「いま持っている知識にアイデアとテクニックを加えればマクロを書くスキルは目に見えて上がる。そして，必ず知っておきたいアイデアの数は厳選できる」と。本書は，自動化，高速化から，データベース，ユーザーフォーム，外部ファイルの操作まで，お持ちの知識を活性化して上級者への確かな足がかりを築くことをお助けします。

「FOR文やIF文といったステートメントは理解しているし，フォームの作り方，呼び出しなどもわかっている」しかし，「目の前にある業務を効率化するプログラムをどう作ればいいかわからない」。こんな悩みを抱える方を対象に，「プログラム化するためのロジックを考える力を養う」「システム化するためのスキルを習得する」ことを目的とする本です。 コーディングの定石から，汎用化・省力化でよりよいプログラムを作る方法，ユーザに合わせてUIやエラーケースを考慮しながら業務システムとして仕上げる方法まで，数多くの例題を用意し，少しずつレベルを上げながら詳しく解説していきます。

※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。 ※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。 はたしてなぜ生成AIは嘘をつくのか？ ハルシネーションの原理とその対策を一からわかりやすく解説 　生成AIを利用する際に最も厄介な問題となるのがハルシネーション（hallucination）です．ハルシネーションは幻覚とも呼ばれる現象で，一見もっともらしいのに，まったく正しくない文章が生成されることをいいます．これによって，実際にはありもしない発言や事実が大量につくり出され，SNSなどで拡散されて私たちの社会や認識を大きくゆがめてしまっています．これからの情報系エンジニアにとって，ハルシネーションの対策に必要な知見やスキルは非常に重要です． 　本書では，ハルシネーションに挑むための土台となるべき自然言語処理や機械学習の基礎的な知識や，「言語の正しさ」に関する基本的な知見から解説しています．そして，これまで研究されてきたハルシネーションの検出方法や，LLMの学習方法および構造の改善，RAGや外部モデルの利用によるハルシネーション対策について解説しています．　AI関連の技術は日進月歩で進歩していますが，エンジニアにとって重要なことは流行に乗り遅れないことより，少しずつ自分の引き出しを増やしていくことであると考えられます．この観点から，本書では「スタンダードな手法への手っとり早い入門」という以上の価値を提供できるように心がけています． Chapter 1　自然言語処理の基礎 1.1　自然言語処理とは 1.2　トークン化と分散表現 1.3　言語モデル 1.4　自然言語処理の評価指標 1.5　言語の研究の歴史 Chapter 2　統計学と機械学習の基礎 2.1　帰　納 2.2　統計的推測 2.3　強化学習 2.4　さまざまな生成AI Chapter 3　TransformerとLLM 3.1　Transformer登場の背景 3.2　Transformerの内部構造 3.3　学　習 3.4　TransformerによるLLM 3.5　ChatGPT 3.6　さまざまな大規模言語モデル Chapter 4　ハルシネーションの基礎 4.1　ハルシネーションとは 4.2　事実性／忠実性 4.3　内在型／外在型 4.4　文や知識の正しさとは 4.5　ハルシネーションの発生源 4.6　ハルシネーションの検出と評価 4.7　ハルシネーションに関する評価ベンチマーク Chapter 5　ハルシネーションの抑制 5.1　学習データの改善 5.2　デコーディング方法の改善 5.3　モデル構造の改良 5.4　プロンプトエンジニアリング Chapter 6　外部知識活用にもとづく生成 6.1　検索を組み合わせた生成 6.2　疎ベクトル検索 6.3　密ベクトル検索 6.4　知識データベース 6.5　RAGの発展的な話題 6.6　ツール拡張生成

※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。 現場で使えるLLMを構築、本番環境に展開！成功へ導くための包括的なガイド本書では、大規模言語モデル（LLM）を実装し、本番環境にデプロイするためのノウハウを解説。LLMの基礎概念から、実装、デプロイ、運用、管理における複雑な課題とその解決策まで、包括的に取り上げます。まず、LLMの可能性と限界、そして自社構築か既存サービスかの判断基準などから説明。また、運用（LLMOps）に関しては、ダウンロード時間、デプロイ時間、レイテンシー、GPU管理、トークン制限、ハルシネーション、バイアスといった具体的な課題への対策を詳しく解説。データエンジニアリングの重要性にも触れ、成功に不可欠なデータ準備、評価指標、クリーニング、前処理を説明。トレーニングとファインチューニングのほか、効果的なプロンプトエンジニアリングについても具体的に紹介。さらに、Llamaの再実装、Raspberry Piというエッジデバイスへのデプロイ、AIコーディング拡張機能の構築など、読者が自らの手で動かせるようなサンプルプロジェクトを説明します。本書は、LLMの可能性を最大限に引き出し、実際に機能する製品に変えるために必携の一冊となっています。※ 本書は『LLMs in Production: From language models to successful products』（Manning Publications）の翻訳書です。※本書の内容はPythonとPyTorchの知識があることが前提となっています。【章構成】第1章 言葉の覚醒：なぜLLMは注目を浴びたのか第2章 LLM：言語モデリングの本質を探る第3章 LLMOps：LLM向けのプラットフォームを構築する第4章 LLMのためのデータエンジニアリング：成功へのステップ第5章 LLMの訓練：生成モデルの作り方第6章 LLMサービス実践ガイド第7章 プロンプトエンジニアリング：プロンプトの魔術師になる第8章 LLMアプリケーションの構築：インタラクティブな体験を作り出す第9章 LLMプロジェクトの作成：Llama 3を再実装する第10章 AIによるコーディング支援プロジェクト：この機能がもっと早くほしかった第11章 Raspberry Piでのデプロイ：限界に挑戦第12章 本番環境は絶えず変化する：物語はまだ始まったばかり

「コミュニケーションにおける不確実性を減らすには？」「技術的負債を解消する方法とは？」「経営陣とエンジニア間の認識のずれを解消するには？」 エンジニアリングにおける課題を解決する思考の整理方法やメンタリング手法を，さまざまな企業の技術組織アドバイザリーを務めている著者が解説。 若手を戦力として育て上げ，成長する組織を設計・運営するためにおすすめの1冊です。

◆どのようなAIサービスが創れるのか、どのようにAIサービスを創るのか◆ 本書は「AIサービスを創る」ことをテーマとして、AIの基本的理解から、AIサービスの創出、分析、実装に至るまで幅広いトピックを扱います。生成AIが登場して以降、サービスを発案する役割、ビジネスモデルを検討する役割、システムを構築する役割という従来の役割の垣根が薄まる中、AIサービスについて全体を通して理解することの重要性は増しています。本書では、そのような役割の異なる人であってもAIサービスの全体像をつかみやすいよう、各トピックをできるだけ平易にわかりやすく紹介しています。そのうえで、サービス創り全般に対して生成AIを活用するアプローチ＝「AI駆動によるサービス創り」として、生成AIの多様な活用方法について随所で紹介しています。 ■こんな方におすすめ ・生成AIを使ったサービスの開発に興味のある人 ■目次 第一部 AI駆動によるサービス創りの全体像 ●第1章 AIサービスの基本 ・1.1 AIサービスをなぜ作るのか ・1.2 AIサービス創りに必要な3つの観点と3つの分析 ●第2章 AIサービス創りのための3つの観点 ・2.1 どのようなAIサービスを創るか？ ・2.2 観点1：不確実な対象に使う ・2.3 観点2：チャットでないもの、生成しないものにも使う ・2.4 観点3：ドメインの強みを活かす ●第3章 AIサービス創りのための3つの分析 ・3.1 サービス創りの前の事前準備 ・3.2 分析1：ビジネス分析 ・3.3 分析2：効果分析 ・3.4 分析3：リーガル分析 ●第4章 AIサービスの実装方式の種類と選択 ・4.1 AIサービスの実装方式 ・4.2 AIサービスの実装方式の選択 ・4.3 第一部のまとめ：AIサービス開発のはじめの一歩 第二部 AIサービスをノーコードで実装する ●第5章 ChatGPTの基本的な使い方 ・5.1 プロンプト ・5.2 追加データの活用方法 ●第6章 カスタムGPTによるAIサービスのノーコード実装 ・6.1 カスタムGPTの基本 ・6.2 カスタムGPTの応用 ・6.3 第二部のまとめ：AIサービスの可能性と課題 第三部 AIサービスをAPI／OSSモデルで実装する ●第7章 OpenAIAPIによるAIサービスの実装 ・7.1 OpenAIAPI keyの取得 ・7.2 Google Colaboratoryでのコーディングテスト ・7.3 Gradioを用いたデモ作成 ・7.4 Hugging Face Spacesでの公開 ●第8章 生成AIのOSSモデルによるAIサービスの実装 ・8.1 生成AIのOSSモデル利用の利点と注意点 ・8.2 Hugging Faceの生成AIモデルアクセス準備 ・8.3 Google Colaboratoryでのコーディング ・8.4 生成AIのOSSモデルの種類と選択 ・8.5 第三部のまとめ：AIサービスの実装、運用と管理へ向けて 第四部 AIを正しく駆動させるためのAIの理解 ●第9章 AIを理解する ・9.1 AIの基本 ・9.2 ルールベースAI ・9.3 機械学習の基本 ・9.4 分類問題を解くためのAI ・9.5 機械学習に用いるデータ ●第10章 大規模言語モデルを理解する ・10.1 言語モデルの基本 ・10.2 統計的言語モデル ・10.3 ニューラル言語モデル ・10.4 大規模言語モデルの学習 ・10.5 大規模言語モデルのドメイン適応 ・10.6 第四部のまとめ：LLMの現在と未来 ■著者プロフィール 貞光 九月（さだみつ くがつ）：株式会社VAIABLE　ファウンダー。1981年9月福岡県生まれ。筑波大学大学院博士課程修了後、NTT研究所、フューチャー株式会社Chief AI Officer/VPを経て、2022年に株式会社VAIABLEを創設。株式会社マネ―フォワード研究アドバイザを兼任。

AIの開発・活用において日本はもはや“後進国” 巻き返しのカギは若きAIチャレンジャー 「日本のディープラーニング・ビジネスは、米国はもとより 中国の台頭ぶりを見れば、世界で勝てる感じがしない、敗戦に近い。 ただし、人材の育成に取り組み、若い優秀な人材に権限委譲すれば、 様々な産業領域で世界一になれる可能性はある」 ――東京大学大学院特任准教授　松尾豊氏 米国企業はもとよりアリババ集団やテンセントなどの中国企業に比べても、 日本企業がAI活用のビジネスで大きく出遅れているのは紛れもない事実だ。 海外で開催されているAI関連の国際学会への論文採択数などでも、 米国や中国に比べて日本は極端に少ない。 まさにAI後進国ニッポンだが、 それでもAIを駆使して世界を切り拓く挑戦者たちがいる。 「脱出のカギはディープラーニング人材の育成」にあると見込む 松尾特任准教授は、日本ディープラーニング協会を設立し理事長に就任。 教育検定資格を通じて人材育成に乗り出した。 本書では、いま、日本で起こっているAI、中でもディープラーニングを活用した ビジネスの動向をダイナミックに描き、コマツ大橋徹二社長（兼）CEO、 リクルートホールディングス峰岸真澄代表社長兼CEO、経営共創基盤（IGPI） 冨山和彦代表CEOら、優れた経営者へのインタビューから 日本企業が進むべき道を示す。

【松尾豊氏推薦！】人工知能が社会に浸透するとき、どのような変化が起こるのか。汎用人工知能、自動運転車、仕事が奪われる、自律型兵器などをめぐる議論のほかにも、考えておくべきポイントはないだろうか。本書では人工知能に関わる論点を、技術開発者、政策立案者、ユーザ、法・倫理関係者などの立場に分けて、具体的な事例とともに整理。そのうえで、多様なステークホルダーをつなぐための対話を経て見えてきた、人工知能と社会の関係の地図を描き出す。楽観論にも悲観論にも流されない、人工知能との付き合い方を考える。

※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。 「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。

※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はいまや，さまざまな研究の根幹をなしており，関わる分野も多岐にわたる。本書は，人工知能（AI）研究を牽引する代表的な研究者が編・著を務め，各研究カテゴリーの最前線で活躍する100余名の気鋭の研究者が執筆を手掛けた事典である。 　コンセプトは「執筆者の主観を軸に，読者が興味を持って面白く読める内容にすること」。従来の主要テーマのほか，ディープラーニング，AIにおける論争，汎用人工知能など，いま外せないトピックスを幅広く解説する。 　AI研究者はもちろん，工学，理学，脳科学，医学，薬学，農学，社会学，哲学など，すべての分野の学生・研究者の未来に影響を与える，ターニングポイントとなる書!!

※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。 日本版AIを標榜しつつ登場した未来派知識の総合誌。その第1号。その内容はこれからも探索していく。ビジネスで急速に加速したAIで何が純粋で何が不純かは判然としない。原石集めから有効な純度と有効な不純物濃度を持たせていくプロセスが開始されるのだろう。AIのイメージは不動でなく、数学者・工学者・ビジネスマンそれぞれのAI認識を見据え、純粋物・異物をも取り込むことによって新たな構造と機能を誕生させる…… 　今はもうなくなったUPUから1985年から1987年まで隔月で刊行された“幻の雑誌”がデジタルで復活！ 　AI（Artificial Intelligence ＝人工知能）を科学と技術との両面から捉える“未来派知性の総合誌”。その第1号（1985年12月発行）。 表紙 目次 AIJ Radical Review 　1　アバウトだらけのAI語法 　2　人工知能はポルノクラフィーの夢を見るか 　3　AIDSとAIとミネルバの梟 　4　徐福はどこにいるのか Ahaの瞬間1――箱詰めポールの中を電子が走る……西澤潤一 特集／’85AI総決算　何ができてどんな解題が残ったか 　座談会／技術者たちのAI……棟上昭男、森健一、竹内郁雄 　アーキテクチャ――逐次処理からどこへいくのか 　　実機を製作することか基本に……相磯秀夫 　　データフローマシンの狙い……雨宮真人 　画像・音声――シンボル〈言語〉を発見せよ 　　画像認識の“平均点”を上ける知識工学……木戸出正継 　　何をさしてAI的というのか……鳥脇順一郎 　　研究者間の相互交流か重要である……溝口理一郎 　　本流から目をそらしているのか現状……辻三郎 　自然言語理解――意味の理解と場の理解 　　アリストテレスを祖とする状況意味論……石本新 　　コンピュータの自然言語は、不自然言語である……岩田誠 　　'85年は意味処理元年である……田中穂積 　　籠なみのものを乗用車なみに高める……横井俊夫 　ソフトウェア――言語の抽象化と世界のモデル化 　　人間世界の並列性を表現したい……米澤明憲 　　Prolog-KABAの背景には……桜川貴司 　　計算機は人間以外にシンボル操作ができる唯一のもの……中島秀之 　　ソフトウェア自動生成は、遠い夢ではない……大野豊 　ロボティクス――人間の知的行為の実験場 　　作業の非決定性をいかにカバーするか……吉川弘之 　　自然環境へ対応するロボット……広瀬茂男 　　ロボットは自らの存在理由を知らねばならない……佐藤晟 　知識表現――頭脳の記述への挑戦 　　工学分野を超えた知識の解明を……安西祐一郎 　数理モデル――いま数理に何が可能か 　　「情報幾何学」の提案……甘利俊一 　　問題は科学理論の実存性に溯る……佐藤文隆 　　計算機科学には計量化の理論か必要……野崎昭弘 　　ティスプレイに立ち現われる天才の頭脳内イメージ……宇敷重広 　生物モデル――現象がモデルを刺激し、モデルが現象を見せる 　　分子モデリングの研究でガンの発生を捉える。……神沼二真 　　教師なし学習、自己組織化の生体モテル。……大森隆司 　　脳の全体的な構造研究の進展を期待。……伊藤正男 　エキスパートシステム――市場に出そろった構築用ツール 　ワークステーション――本格化するAI用WS市場　ネットワーク化に標準 　　開発環境重視のDEC戦略……村上憲郎 　機械翻訳システム――課題を残しつつも実用化へ 　　AI技術を取り込んで、新世代のシステムをめざす。……山本武彦 　実用エキスパートシステム――集積された専門知識が、組織を変える 　　製鉄プラントの運営効率化システム　日本鋼管 　　建設工事災害予知情報システム　大成建設 　　“ホロン的”AI開発を指向　フジタ工業 　　金融自由化に向けてのAI戦略　三洋証券 　　溶接ロボットへの応用を検討　日立造船 　　感性の復活をめざすAI　大林組 　AIビジネスの周辺――フロンティアをめざすAIのニューカマーたち 　　9週間で580万円――KE養成講座を開設……成井弦 　　カーネギー・グループ社の開発プロジェクト ほか

※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。 マーケティングプロジェクトを成功に導く分析プロセスがサクッと学べる！ 　ビジネスの現場では多くのデータやAIの活用に関する取り組みが行われています。このようなプロジェクトが増える一方で、思うような結果が得られずにプロジェクトを中止せざるを得なかったとの声も聞こえてきます。 　そこで本書では、正しく的確にAIを活用したデータ分析を導入できるよう、具体的な活用シーンに示しながら、「要件定義」「分析マスターデータ作成」「基礎集計・可視化」「モデリング」「評価・実装」の分析プロセスにおける知識やテクニックを丁寧に解説します。 Part 1　プロセスの一般論 Part 2　顧客データ × クラスタリング分析モデル Part 3　広告効果データ × 重回帰分析モデル Part 4　キャンペーンデータ × ロジスティック回帰分析モデル Part 5　調査データ × コレスポンデンス分析モデル Part 6　Eコマースデータ × 協調フィルタリング分析モデル Appendix　AI開発の成功パターン（EDA）と失敗パターン（LISA）

「政治、産業、文化芸術、教育、医療、防衛…… ここに挙げた全ての領域に、AIは破壊的変化をもたらすだろう。その結果、人間のアイデンティティーや経験する『現実』は、近代の幕開け以来最大の変化を遂げるだろう」 AIはどのようなイノベーションを起こすのか? AIは人間には認識できない現実を認識するようになるのか? 人間の評価にAIが使われるようになったら、人間はどう変わるのか? そして、これらの変化が起きたとき「人間である」とは最終的に何を示すのか? 元・米国国務長官、元・グーグルCEO、MIT学部長、それぞれの分野で頂点をきわめた三名が、人類史という大きなスケールから、AIのもたらす社会的変化と、私たちの未来について語る。

●AI＆ソフトウェアテストにおける世界的な第一人者が、 　AIをソフトウェアテストと品質保証の視点から解説！ 　本書は、『Artificial Intelligence and Software Testing:　Building systems you can trust』（BCS, The Chartered Institute for IT：英国コンピュータ協会 刊）の翻訳書です。 　AI（Artificial Intelligence：人工知能）は、ソフトウェアに新しい可能性をもたらすとともに、私たちの生活にも大きな変化を起こしました。もちろん、その品質保証のスタイルも大きな変更を余儀なくされました。本書は、AIをソフトウェアテストと品質保証の視点から解説し、複雑なAIシステムをどのように信頼のあるシステムにしていくかを読者に示します。 　AIは、その機能品質の担保の難しさというデメリットだけではなく、テスト自動化等々のソフトウェアテストに活用できるというメリットも注目され始めています。本書では、これらについても扱います。また、シフトライトテスト（リリース後にユーザーフィードバックを素早く製品に反映すること）や、AIOps（AIを活用したIT運用管理）といったトピックなど、AIにおける品質保証とテストについても扱います。 　AI開発を行なうITエンジニアやテスト担当者に一読いただきたい一冊です。 ●本書の構成 第1章　イントロダクション――Rex Black 第2章　信用できるAIと品質――Adam Leon Smith 第3章　品質とバイアス――James Harold Davenport 第4章　機械学習システムテスト――Adam Leon Smith 第5章　AIベースのテストの自動化――Jeremias Rößler 第6章　ソフトウェアテストのオントロジー――Joanna Isabelle Olszewska 第7章　デジタルツインであるメタバースにおけるシフトライトテスト――Jonathon Wright

生成AIにどの業務を任せればよいのか？ いま多くの企業は生成AIの導入フェーズを終え、活用フェーズに移行しつつあります。 どのように生成AIと向きあい、活用するべきでしょうか？ 本書は、営業、マーケティング、R&D、製造・物流、顧客管理、人事、情報システム、経営企画・経理財務など8部署50業務ごとの活用方法を徹底分析。部署ごとの業務をどの程度AIに任せられるのか、「データ」と「ルール」の2軸で構成されたマトリクスに落とし込んで解説します。 プロジェクトの進め方、費用対効果の測定方法、そしてそしてERPやCRM、Copilotといった他のソリューションとの連携の可能性もカバーしています。 生成AIを単なるツールで終わらせない、戦略的かつ計画的に活用できるようになるための要諦を示す一冊です。

ビッグデータ。言葉だけが先行し、その活用はなかなか広がっていない。データを使ってしっかりとした効果や成果を出せるまでには至っていない。 　この分野での経験豊富なAgoop社長の著者は、ビッグデータを利活用できているのは、民間ではデータ分析の実績がある比較的大きな企業であり、公的には国や政令指定都市のような予算規模が大きく人材の豊富な自治体に限られていると分析する。 　ビッグデータという概念やその活用は、けっして末端まで浸透しているとはいえず、ビッグデータが社会実装されて継続的・永続的に活用されている事例は、まだそれほど多くない。 　なぜ、ビッグデータを活用できなかったのか。うまく利活用するにはどうすればいいのか。著者はビッグデータを、ビッグデータを超えるビヨンド・ビッグデータとして考え直し、新たな概念としてとらえることを提案する。豊富な事例をもとに解き明かされるビヨンド・ビッグデータの世界を理解できる好著。

AIの社会実装が始まった一方、AI技術を正しく理解していないことで様々な混乱が起こる懸念があります。本書は放送大学テレビ番組(BS 231ch)『AIプロデューサー～人とAIの連携～』の教材として、様々なAI技術の適用可能性と限界を正しく認識し、産業の様々な現場で有用なAIシステムを提言できる人材ーーAIプロデューサーの育成について解説しています。

※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。 AI（人工知能）の知識を正しく理解し、適切に使いこなす能力を伸ばすことを目的とした教科書。「AIの全体像の把握」「基本原理の理解」「活用方法の習得」の3ステップで構成。大学の半期で学べる全14章。文・理を問わず学習できるよう「AI関連用語解説集」も収録。

※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。 これからのシステムリスク管理の常識をわかりやすく解説 本書は、AIと量子コンピュータが当たり前になる、これからのITシステムのリスク管理について、基本からわかりやすく解説した書籍です。特に、リスク管理を有効に機能させるために重要な考え方や具体的な手法についても詳しく解説しています。 今後、AIや量子コンピュータのもたらす技術革新にかかわるリスク管理能力の欠如は、あらゆる組織にとって致命的なウィークポイントになります。しかし、革新的な技術のもたらすリスクを網羅的に洗い出すことは難しいのが実情です。また、それらのリスクにより生じる損害の大きさや、損害がどの程度の可能性で発生するのかが不明瞭であることも多く、従来からのプロジェクトごとでのリスク管理手法がうまく適用できません。 そのようなリスクをうまく管理するために組織に必要となる、重要なITガバナンスについてまとめています。 第1章　ITシステムにおけるリスクと新技術 第2章　量子コンピュータが暗号にもたらすリスク 第3章　AIの発展と規制 第4章　AIシステムにおけるリスク管理 これからのリスク管理とガバナンス

◆データをうまく活用できない壁を壊すノウハウを集大成◆ 「データに欠損値や誤りがあり、正しく分析できない」 「同じ顧客や企業が重複して登録されている」 「データの意味や使い方がわからない」 「部門ごとに見せられるデータが異なり、他部門に横展開できない」 「分析データに含まれる個人情報の取り扱いに苦慮している」 データを活用したいのに、うまくいかない……その壁を壊すには、データマネジメントが不可欠。 ・データをカタログ化、一元的に管理できる「Amazon DataZone」 ・さまざまなデータソースからデータを見つけ出して加工・統合でき、品質チェックの自動化もできる「AWS Glue」 ・データレイク内のデータに対して、行や列レベルでのきめ細やかなアクセス制御ができる「AWS Lake Formation」 など、データマネジメントに役立つ最新サービスの実践的な使い方をAWS Professional Servicesコンサルタントが解説。 ■こんな方におすすめ ・データがあるのにうまく活用できていない組織のエンジニア、データサイエンティスト ・AWSユーザー ■目次 1章 データマネジメントとAWS ・1.1 データマネジメントとは ・1.2 データマネジメントとAWSサービス ・1.3 データストア ・1.4 データパイプライン ・1.5 分析 ・1.6 セキュリティ／ガバナンス 2章 データに欠損値や誤りがあり、正しく分析できない ・2.1 データ品質の問題を解決するには ・2.2 Glue Data Qualityを使って保管されているデータの品質を測定する ・2.3 Glue Data Qualityを使って、データ処理パイプラインの中でデータ品質を測定する ・2.4 Glue DataBrewを使ってデータ品質を測定する 3章 データ加工処理が複雑で読み解けない ・3.1 データ加工処理の問題を解決するには ・ 3.2 Glue Studioによるジョブの作成 ・3.3 Step Functionsによるワークフローの構築 ・3.4 Amazon MWAAによるワークフローの構築 4章 同じ顧客や企業が重複して登録されている ・4.1 データの重複をなくすには ・4.2 AWS Glueを使って、ETLパイプラインの中で名寄せをおこなう 5章 データの意味や使い方がわからない ・5.1 メタデータの問題を解決するには ・5.2 メタデータの項目や記載ルールを整備する ・5.3 メタデータの充足化と公開 ・5.4 データカタログを用いてデータの存在と示す意味を把握する ・5.5 メタデータの品質維持と向上 6章 部門ごとに見せられるデータが異なり、他部門に横展開できない ・6.1 部門間でのデータ共有を推進するには ・6.2 組織間でデータを共有する ・6.3 データの共有範囲の確認と変更 7章 分析データに含まれる個人情報の取り扱いに苦慮している ・7.1 データ分析において個人情報の問題を解決するには ・7.2 「持ち込ませない」処理の実装 ・7.3 「残さない」処理の実装 ・7.4 「使わせない」処理の実装 ■著者プロフィール ●赤羽根正則：アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社プロフェッショナルサービス本部所属。データ分析基盤のアーキテクチャ作成支援やデータエンジニアリングでのパフォーマンスチューニングなどに従事。 ●佐藤悠：アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社プロフェッショナルサービス本部所属。AWS GlueやAWS Lake Formation、Amazon MWAAが得意。 ●仲谷岳志：アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社プロフェッショナルサービス本部所属。AWSのプリンシパルアーキテクトとして、クラウドインフラやデータ基盤の設計・構築、生成AIプラットフォーム構想の策定支援などを担当。 ●松浦晋：アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社プロフェッショナルサービス本部プラクティスマネージャー。エンタープライズ向けのデータプラットフォーム構築やデータマネジメント戦略立案に関する支援に従事。 ●吉濱佐知子：アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社プロフェッショナルサービス本部所属。コンサルタントとして、データ管理・分析基盤の構想策定や基本設計、データ・AI活用のワークショップ実施やAWS技術活用のための研修活動などに従事。

大阪でデジタルコンテンツの制作・販売をするMeta Osaka。自治体や鉄道会社など、公共性の高い企業から高く評価され、大阪・関西万博において大規模なメタバースイベントを実施するなど、その活動に対し注目が集まっている。新たなテクノロジーによる人々の心が躍る活動は、実は社会課題の解決という深いテーマへと繋がっていく――。

※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、Word、PowerPointを使用した実習形式◆ 初学年の大学生向けの情報リテラシーのテキストです。本書は学校採用を目的に企画しています。半期の授業を想定した15章構成で、それぞれの章が1回の授業に対応します。Word、Excel、PowerPointを使用した実習形式の内容です。学生が完成例だけを見て自己流で作成を始めることを回避するため、画像を小出しにするなどの工夫をしています。スモールステップで無理なく作業を進めていき、技能を身につけていきます。 ■こんな方におすすめ ・PC作業に不慣れな大学1年生、テキスト採用を考える先生 ■目次 ●第1章　情報モラル ・1-1　ユーザー認証 ・1-2　SNS ・1-3　サイバー犯罪と法律 ・1-4　情報セキュリティ ●第2章　式の入力と基本操作 ・2-1　Excelの基本画面 ・2-2　四則演算，表示桁数 ・2-3　セルを参照しての計算、オートフィル ・2-4　SUM関数、割合と絶対参照 ・2-5　第2章の演習問題 ●第3章　統計関数と表の見た目の整え方 ・3-1　複合参照 ・3-2　AVERAGE関数 ・3-3　MAX関数、MIN関数 ・3-4　第3章の演習問題 ●第4章　論理関数 ・4-1　IF関数、IFS関数 ・4-2　AND関数、OR関数 ・4-3　第4章の演習問題 ●第5章　数え上げの関数と条件付きの統計処理 ・5-1　COUNTA関数、COUNT関数 ・5-2　COUNTIF関数、COUNTIFS関数 ・5-3　SUMIF関数、AVERAGEIF関数 ・5-4　第5章の演習問題 ●第6章　数値の丸めを行う関数と並べ替え ・6-1　ROUND関数、ROUNDUP関数、ROUNDDOWN関数、INT関数 ・6-2　並べ替え ・6-3　第6章の演習問題 ●第7章　条件付き書式とグラフ作成 ・7-1　条件付き書式 ・7-2　グラフ作成 ・7-3　第7章の演習問題 ●第8章　検索関数とエラー回避 ・8-1　VLOOKUP関数 ・8-2　IFERROR関数 ・8-3　第8章の演習問題 ●第9章　文字の入力と修飾 ・9-1　Wordの基本画面 ・9-2　ひらがな、カタカナ、漢字、英数字、記号の入力 ・9-3　フォントと段落の書式設定 ・9-4　第9章の演習問題 ●第10章　ページレイアウト ・10-1　ページ設定と段組み ・10-2　文末脚注とページ番号 ・10-3　第10章の演習問題 ●第11章　段落番号、脚注、Excelグラフの挿入 ・11-1　段落番号 ・11-2　脚注とヘッダー ・11-3　Excelグラフの貼り付け ・11-4　第11章の演習問題 ●第12章　図形と表の挿入 ・12-1　基本図形、テキストボックス、数式エディタ ・12-2　表の挿入 ・12-3　数式の形式の変更 ・12-4　第12章の演習問題 ●第13章　校閲 ・13-1　文章校正、コメント、変更履歴、置換 ・13-2　行間の調整、ルーラーの使い方 ・13-3　第13章の演習問題 ●第14章　スライドの作成と特殊効果 ・14-1　PowerPointの基本画面 ・14-2　スライドの作成 ・14-3　画面切り替えとアニメーション ・14-4　第14章の演習問題 ●第15章　コンテンツプレースホルダーの利用 ・15-1　SmartArt、表の挿入 ・15-2　Wordファイルをもとにスライドとノートを作成 ・15-3　第15章の演習問題

※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。 チューニングを自動化するブラックボックス最適化について詳説 　本書は，機械学習に欠かせないハイパーパラメータ調整（チューニング）を自動化するブラックボックス最適化について一からわかりやすく，そして，詳しく説明した書籍です．合わせて，Python言語上で動作するフレームワーク“Optuna”によるブラックボックス最適化の実行を，Optunaの開発者ら自ら詳しく説明しており，基礎を理解しながら実践に即した知識を身につけることができます． 　いまや機械学習は多種多様な応用が広く図られており，技術者／研究者，学生全般にとって必修といえるスキルになっていますが，その際に手間を要するのが，ハイパーパラメータ調整です．特に，深層学習（ディープラーニング）では，ハイパーパラメータの数が多い傾向があるうえに，その調整が性能を大きく左右するといわれています．多くの技術者が，これにかなりの時間が費やされてしまっているのが実情です．ブラックボックス最適化は汎用性も高く，機械学習のハイパーパラメータ調整に限らず，工学や日常生活にかかわる多くのことを最適化できます．例えば，本書ではミドルウェアのパフォーマンス調整や，お菓子のレシピ作成にブラックボックス最適化を応用する方法も紹介しています． 　ハイパーパラメータ調整の手間を大幅に削減するブラックボックス最適化とそのPythonベースのフレームワークOptunaについて，応用例からアルゴリズムまでを一からわかりやすく説明した書籍です．機械学習に留まらず，科学技術のあらゆる分野で登場するブラックボックス最適化に入門するにあたって最適な書籍です． CHAPTER 1　ブラックボックス最適化の基礎 1.1　ブラックボックス最適化とは？ 1.2　目的関数と最適化 1.3　グリッドサーチとランダムサーチ 1.4　SMBO 1.5　ブラックボックス最適化の利用対象 CHAPTER 2　はじめてのOptuna 2.1　環境構築 2.2　簡単な数式の最適化 2.3　機械学習のハイパーパラメータのOptunaによる最適化 CHAPTER 3　Optunaを使いこなす 3.1　多目的最適化 3.2　制約付き最適化 3.3　可視化機能を用いた探索空間の調整 3.4　探索点の手動指定 3.5　分散並列最適化 3.6　サンプラーの選択 3.7　枝刈り CHAPTER 4　ブラックボックス最適化の応用例 4.1　機械学習のハイパーパラメータの最適化：音声認識ソフトウェアMozilla DeepSpeech 4.2　パイプラインフレームワークとハイパーパラメータ最適化 4.3　継続的なモデル改善でのOptunaの使い方 4.4　オンライン広告入札システムの実行環境の最適化 4.5　クッキーレシピの最適化 4.6　ニューラルアーキテクチャサーチ CHAPTER 5　Optunaの最適化の仕組み 5.1　Optunaの柔軟なインタフェース 5.2　独立サンプリング 5.3　独立サンプリングの課題 5.4　同時サンプリング 5.5　パラメータ選択の全体像 CHAPTER 6　ブラックボックス最適化のアルゴリズム 6.1　探索点選択における共通の枠組 6.2　単目的最適化における探索点選択のアルゴリズム 6.3　多目的最適化における探索点選択のアルゴリズム 6.4　探索点選択アルゴリズムの使い分け

※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。 音楽を創りながらディープラーニングを身につける！ 音楽の自動生成を題材に、ディープラーニングの代表的な手法を解説した入門書です。 音符一つひとつに文字を割り当てれば、自然言語と同じように音楽を扱うことができ、演奏内容をピアノロールという表現に変換すれば、画像として扱うこともできます。そのため、音楽という 1種類のデータを使ってさまざまな手法を広く学ぶことができます。 本書では、PythonとTensorFlowを使って、自分で音楽データを学習させます。現状で生成される音楽のクオリティは高くはありませんが、音楽を創りながら学ぶディープラーニングは体と耳になじみ、読者の力になるはずです。 第1章　音楽を題材にディープラーニングを学ぼう 第2章　音楽データを Python で読み書きしよう 第3章　長調・短調判定で学ぶ多層パーセプトロン 第4章　ハモリパート付与で学ぶ RNN 第5章　メロディのデータ圧縮で学ぶオートエンコーダ 第6章　メロディモーフィングで学ぶVAE 第7章　多重奏生成で学ぶ CNN 第8章　多重奏生成で学ぶ GAN

DTMアプリ（DAW）で使用する音源「ソフトシンセ」。今やソフトシンセは，音楽の音源としてだけでなく，ゲームやムービーの効果音にも利用されており，すべてのメディア制作の現場でなくてはならない存在になっています。本書は，すべてのクリエーターに向けたソフトシンセの使いこなしガイドブックです。前半でソフトシンセの基本概念と使用方法を解説し，後半ではプリセットでは飽き足らない上級者に向けて，必要なサウンドを手にするための音色エディットのテクニックを目的別に解説しています。この1冊を読めば，多種多様なソフトシンセを自在に操れるようになります！

※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。 ★音声はどうして言語としてとらえられるのか 図や音声データ・動画を多用し、音声言語処理の仕組みをわかりやすく解説。4部構成。 まず物理学・生理学・心理物理学の切り口から音声言語の仕組みについて説明する。 次に「人間はどのようにして音声を聞き分けるのか」という問いに音声の科学的研究を通して答える。 さらに応用として、音声合成と音声認識の仕組みを解説する。 最後に今後の展望として、言語を獲得する人工知能の可能性について考察する。 掲載図版約160点、音声データ約160個、動画19本収録。 コラムとして、「ハートのこもった音を創る」「音が無いのに聞こえる」など、音声言語にまつわる興味深い話題を25編収録。 言語聴覚士のための教科書または副読本としても使用できる。 [音声ダウンロード・動画YouTube] 〈目次〉 I 音の物理学 1章 静けさの音と音の大きさ ~音が無いとシーンと聞こえるのか~ 2章 音を構成する部品 ~音色は物理的には何なのか~ 3章 スペクトル、そして美しい音とは II 音声科学 4章 音声生成の仕組み ~気管と食道がつながっている!?おかげで~ 5章 脳が音色を感じる仕組み 6章 音の心理物理 7章 言語音声の合成による分析 ~なぜハートは愛/ai/なのか~ III 音声工学 8章 AIがしゃべる人工音声 ~琉球語もしゃべる~ 9章 音声自動認識 ~自分で進化していく機械~ IV 言語の獲得・学習 10章 言語の獲得 ~ヒトとサルの違い~ 11章 言語獲得のモデル ~聞き話す赤ん坊コンピュータ~

※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。 音声対話システムの理論と実装を網羅！ Python言語による音声対話システムの実装方法を詳しく解説． 　本書は，人間の言葉を理解し，適切に応答するシステム（＝音声対話システム）の理論をわかりやすく網羅した書籍です．合わせて，Python言語による音声対話システムの実装方法を詳しく説明しており，基礎を理解しながら実践に即した知識を身につけることができます． 　音声対話システムの実用化・普及が進む中で，さまざまな課題が明確化され，取り組みが進められています．また，少子高齢化が進み，働き手が不足している社会状況から，音声対話システムに対する社会の期待は今後ますます高まっていくと予想されています． 　今後，音声対話システムの研究開発に携わる方に必携の書籍です． 第1章　音声対話システムの概要 第2章　音声対話システムの分類 第3章　音声認識 第4章　言語理解 第5章　対話管理 第6章　end-to-endモデルによる応答生成 第7章　応答文テキストの音声合成 第8章　音声対話システムの評価 第9章　人間らしい対話を実現するための要素技術 第10章 音声対話システムの未来 付　録　Dialogflow ESによる実装

【背景】 近年、RPAをビジネスの現場で積極的に利用しようとする動きが活発です。 RPAとはロボティック・プロセス・オートメーションの略語で、 日常の定型業務をソフトウェアに代行させ、自動化を図ることです。 RPAが注目される理由としては、 ・慢性的な人員不足 ・システムの乱立とつなぎ業務の多さ ・製造業の成功 が背景にあります。 【書籍の概要】 本書は、長年自動化システムについて業務開発を行ってきた著者が、 オープンソースのRPAソフトウェアを組み合わせて、 RPAシステムを構築する手法を解説した書籍です。 RPAシステムで利用するソフトウェアはオープンソース「Sikulix」を利用します。 第1部ではRPAシステム開発の基本について簡単なシステム構築を元に解説します。 第2部では需要の高いRPAモデルケースを元に開発の勘所を中心に解説します。 【対象読者】 システムエンジニア 【Sikulix（シクリ）について】 OpenCV（インテル社が開発・公開したオープンソースの画像解析ライブラリ）を利用した GUIオートメーションツールです。 【著者】 小佐井 宏之（こさい・ひろゆき） 福岡県出身。京都工芸繊維大学同大学院修士課程修了。 まだPCが珍しかった中学の頃、プログラムを独習。 みんなが自由で豊かに暮らす未来を確信していた。あれから30年。 逆に多くの人がPCに時間を奪われている現状はナンセンスだと感じる。 業務完全自動化の恩恵を多くの人に届け、無意味なPC作業から解放し 日本を元気にしたい。株式会社完全自動化研究所 代表取締役社長。 ※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。 写真や動画の投稿，リモートワークの普及など，ここ数年で私たちはよりインターネットを利用するようになりました。 こうしたサービスのおかげで，私たちの生活はより豊かになった一方で，注意しなければいけないことも増えてきています。 本書では，豊富なイラストと図解で，「インターネットを通じたコミュニケーションで，気を付けるべきことは何か」「情報発信をする上で，してはいけないこととは何か」といったルールやモラルを学べます。 改訂に伴い，著作権や肖像権についての記述を追加しました。 これからのIT技術に対応したリテラシーを身に付けることができます。

※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。 イラストや図表が随所に入った、「やさしくわかりやすい、情報倫理の教科書」が新しくなりました。 新版では、これからの時代の課題となる「ビッグデータとAIの倫理」の章を新設。さらに「メディア・リテラシー」「ネット時代のコミュニケーション」「企業と情報倫理」などの既存章もアップデートし、 ネットトラブルに巻き込まれたときの対処法など、ネットを活用する誰もが知っておくべき情報を盛り込みました。 幅広い観点から、情報に関するモラルやルールを学ぶことができる1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。 ◆数学が苦手な文系学生でもデータサイエンスが無理なく学べる！◆ 　政府による「AI戦略2019」では，文理を問わず，すべての大学・高専生（約50万人卒／年）が正規課程でリテラシーレベルの数理・データサイエンス・AIを修得することを目標としました。そして各大学・高専で参照可能な「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」が策定されました（2020年4月版）。このモデルカリキュラムが2024年2月に改訂されました。 　本書は「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）」通称MDASHに準拠した教科書です。2024年2月改訂のMDASHに対応しています。章構成は，モデルカリキュラムの「導入」「基礎」「心得」に沿った内容となっています。 　一部の私立文系の大学では，中学数学すら修めていない学生が多く，コンピュータリテラシーも低い傾向にあります。本書は，そういった私立文系学生でも無理なく学べるよう，やさしく解説しています。Excelの基本的な操作を学習したあと，与えられたデータをもとに「データを読み，データを説明し，データを扱う」ことを，実際に動かしながら理解します。このデータ分析の演習を通して，データサイエンスを体験できます。 　本書で「リテラシーレベルのモデルカリキュラムを網羅できる」ため，教科書として採用しやすい内容となっています。講義とExcel実習をバランスよくおりまぜた半期1コマ15回の授業計画のモデルケースを紹介しており，コンピュータリテラシー担当教員がすぐに数理・データサイエンス・AIのリテラシー授業を始めることができます。 ■こんな方におすすめ ・基礎的な「数理・データサイエンス・AI リテラシーモデルカリキュラム」の授業を考えている先生。履修する学生。モデルカリキュラムで学びたい社会人 ■目次 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 　　1-2 社会で活用されているデータ 　　1-3 データ・AI の活用領域 　　1-4 データ・AI利活用のための技術 　　1-5 データ・AI利活用の現場 　　1-6 データ・AI利活用の最新動向 第2章［基礎］ データリテラシー 　　2-1 Excelの基本的な操作方法 　　2-2 時系列データの可視化 　　2-3 平均の算出とその可視化 　　2-4 標準偏差の算出とその可視化 　　2-5 大量のデータを扱う方法 　　2-6 基本統計量の算出と箱ひげ図 　　2-7 度数分布表とヒストグラムの作成 　　2-8 散布図の作成と相関係数の算出 　　2-9 定性データの扱い方とクロス集計 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 　　3-2 データを守る上での留意事項 ■著者プロフィール 吉岡剛志（よしおかつよし）：早稲田大学大学院 先進理工学研究科 博士後期課程修了（ナノ理工学専攻），博士（工学）。早稲田大学助手，早稲田大学助教，高輝度光科学研究センター博士研究員等を経て，現在，帝京平成大学 人文社会学部 経営学科 経営情報コース 准教授。 森倉悠介（もりくらゆうすけ）：早稲田大学大学院 基幹理工学研究科 博士後期課程修了（数学応用数理専攻），博士（工学）。早稲田大学助教等を経て，現在，帝京平成大学 人文社会学部 経営学科 経営情報コース 講師。 小林領（こばやしりょう）：早稲田大学大学院 基幹理工学研究科 博士後期課程修了（数学応用数理専攻），博士（工学）。早稲田大学講師等を経て，現在，帝京平成大学 人文社会学部 経営学科 経営情報コース 講師。 照屋健作（てるやけんさく）：東京大学大学院 経済学研究科 博士課程単位取得退学（経済理論専攻）。帝京平成大学講師等を経て，現在，帝京平成大学 人文社会学部 経営学科 経営情報コース 准教授。