「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

※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

※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。 「やりたい！ができる」シリーズは、生成AIを使って「やりたいことを叶える」ための指南書です。生成AIを仕事や生活にもっと活用したい、生成AIでアプリ開発やイラスト制作にチャレンジしたい、そんな「やりたい」を実現するための方法を、その道の第一人者に教えてもらいます。 本書では、『新たなAI活用を作る』AIディレクターであり大人気YouTuberでもあるKEITOさんと一緒に、生成AIに指示を出しながらアプリを作っていく様子を紙上で再現。ちょっとしたコツや難しいポイントもじっくり掘り下げながら丁寧に解説しているので、プログラミングなどの専門知識がなくても楽しくアプリづくりを実現できます。 【本書で作るアプリ】自分専用のAIチャットボット、SNS画像生成アプリ、音声日記アプリ、リスキリングに役立つ英単語クイズアプリなど 【使用AIツール】カスタムGPT、Claudeアーティファクト、Dify、boltなど

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。

※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。 ◆勾配がなくても、答えは見つかる◆ ブラックボックス最適化は、関数の内部構造や勾配に依存せず、出力値のみに基づいてパラメータを調整する枠組みであり、科学・工学・産業の幅広い分野で活用されています。本書では、その中でも代表的なCovariance Matrix Adaptation Evolution Strategy（CMA-ES）を体系的に解説します。CMA-ESは優れた性能を誇る一方、研究の積み重ねによって段階的に発展してきたため、初心者が一から正しく理解するのは容易ではありません。本書の前半では、アルゴリズムの基本や設計指針を直感的にも理解できるよう解説し、後半では混合変数最適化や多目的最適化、ノイズを含む観測といった現実的な問題設定への応用を扱います。加えて、具体例や数値実験を通じて理解を深められるよう構成し、再現可能なPythonコードも公開しています。対象読者は、実務でパラメータチューニングに取り組む技術者や、CMA-ESを研究で扱う学生・研究者です。本書は、ブラックボックス最適化に取り組む読者にとって、これまでにない包括的なガイドとなることを目指しています。 ■目次 第1章 ブラックボックス最適化 ・1.1 問題設定 ・1.2 CMA-ESの活躍する場面 ・1.3 本書のゴールと構成 第2章 分布パラメータの更新則 ・2.1 挙動の直感的理解 ・2.2 多変量正規分布 ・2.3 候補解のサンプリング ・2.4 平均ベクトルの更新 ・2.5 共分散行列の更新 ・2.6 ステップサイズの更新 ・2.7 CMA-ESのアルゴリズム ・2.8 ハイパーパラメータの設定 ・2.9 Pythonによる実装例 ・2.10 上下限制約の対処 ・2.11 初期分布の設定方法 第3章 ベンチマークによる挙動解析 ・3.1 ベンチマーク関数 ・3.2 可視化指標 ・3.3 実験結果と考察 第4章 設計原理 ・4.1 不偏性 ・4.2 不変性 ・4.3 自然勾配法 第5章 高次元最適化 ・5.1 CMA-ESの時間・空間計算量 ・5.2 Sep-CMA-ES ・5.3 VD-CMA-ES ・5.4 共分散行列モデルと収束レートの関係 ・5.5 実験結果と考察 ・5.6 より発展的な手法 ・5.7 pycmaライブラリからの利用 第6章 学習率適応 ・6.1 サンプルサイズ適応と学習率適応 ・6.2 多峰性関数と学習率の関係 ・6.3 学習率適応法 ・6.4 実験結果と考察 ・6.5 cmaesライブラリからの利用 ・6.6 実用上の注意 第7章 混合変数最適化 ・7.1 問題設定 ・7.2 CatCMA with Marginの概要 ・7.3 連続・整数変数の最適化 ・7.4 カテゴリカル変数への対処 ・7.5 数値実験と性能評価 ・7.6 cmaesライブラリからの利用 第8章 多目的最適化 ・8.1 問題設定 ・8.2 スカラー化法 ・8.3 進化的多目的最適化法 ・8.4 スカラー化法と進化的多目的最適化法の選択 ・8.5 実験と考察 ■著者プロフィール 野村将寛（のむらまさひろ）：2015年名古屋工業大学工学部卒業、2017年東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻修了、2025年東京科学大学情報理工学院博士後期課程修了。博士（工学）。同年4月より東京科学大学情報理工学院助教。主な研究分野はCMA-ESをはじめとするブラックボックス最適化や機械学習におけるハイパーパラメータ最適化であり、進化計算に基づくアルゴリズムの設計と応用に従事。近年の研究成果はAAAI、CIKM、GECCO、ICML、IJCAI、WebConfといった主要国際会議で発表されており、GECCO 2022、2023、2025ではBest Paper Awardにノミネートされている。 秋本洋平（あきもとようへい）：2007年3月東京工業大学工学部情報工学科早期卒業、2008年3月同大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻修士課程早期修了、2011年3月同博士課程修了。博士（工学）。2025年9月より筑波大学システム情報系教授。進化戦略の理論から応用に至る研究に従事し、これまでにCMA-ESに関する論文を学術論文誌および国際会議にそれぞれ30件以上公表しているCMA-ESを含む進化戦略の教育および普及活動にも努めている。

【読めば読むだけ力になる、新スキルチェックリスト対応の公式リファレンスブック！】 集めたデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すデータサイエンティストは、ますます必要とされてきています。そんなデータサイエンティストには、様々なスキルが求められています。 ・情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し使う、データサイエンス力 ・データサイエンスを意味のある形に使えるようにし実装・運用できるようにする、データエンジニアリング力 ・課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し解決する、ビジネス力 さらに、これらのスキルを日常生活や仕事等の場で活かすための学修目標を示した「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」も公表されています。データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）では、これらの基礎的な部分を総合的に問われます。 本書では、問われる項目をひとつひとつピックアップし、現場の第一線でで活躍する著者が詳しく解説しています。読み込めば読み込むほど力になる、試験対策のための一冊です。 ■目次 第1章 DS検定とは 第2章 データサイエンス力 第3章 データエンジニアリング力 第4章 ビジネス力 第5章 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 データサイエンティスト検定TMリテラシーレベル模擬試験 問題 データサイエンティスト検定TMリテラシーレベル模擬試験 解答例 ■著者プロフィール ●菅 由紀子（かん ゆきこ）：株式会社Rejoui（リジョウイ） 代表取締役、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員、広島大学 客員教授。 ●佐伯 諭（さえき さとし）：一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員会副委員長、事務局長、ビーアイシーピー・データ株式会社 取締役COO。 ●高橋 範光（たかはし のりみつ）：株式会社ディジタルグロースアカデミア 代表取締役会長、株式会社チェンジホールディングス 執行役員、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●田中 貴博（たなか たかひろ）：株式会社日立製作所 人財統括本部 デジタルシステム＆サービス人事総務本部 直轄人事部 シニアHRビジネスパートナー、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●大川 遥平（おおかわ ようへい）：株式会社AVILEN 取締役、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●大黒 健一（だいこく けんいち）：株式会社日立アカデミー 事業戦略本部戦略企画部部長、一般社団法人データサイエンティスト協会 学生部会副部会長、博士（農学）。 ●森谷 和弘（もりや かずひろ）：データ解析設計事務所 代表、データアナリティクスラボ株式会社 取締役CTO、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●參木 裕之（みつぎ ひろゆき）：株式会社大和総研 フロンティア研究開発センター データドリブンサイエンス部、チーフグレード／主任データサイエンティスト、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●北川 淳一郎（きたがわ じゅんいちろう）：LINEヤフー株式会社、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●守谷 昌久（もりや まさひさ）：日本アイ・ビー・エム株式会社 シニアアーキテクト、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●山之下 拓仁（やまのした たくひと）：一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●苅部 直知（かりべ なおと）：一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員、LINEヤフー株式会社。 ●孝忠 大輔（こうちゅう だいすけ）：日本電気株式会社 アナリティクスコンサルティング統括部長、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●福本 信吾（ふくもと しんご）：一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。

※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。 「やりたい！ができる」シリーズは、生成AIを使って「やりたいことを叶える」ための指南書です。 生成AIを仕事や生活にもっと活用したい、生成AIでアプリ開発やイラスト制作にチャレンジしたい、そんな「やりたい」を実現するための方法を、その道の第一人者に教えてもらいます。 Officeツールの使い方をわかりやすく解説するYouTubeチャンネル（登録者数45.6万人）やオンライン講座で人気の「ユースフル（長内 孝平氏）」を著者に迎え、Copilotの基本から実践までを、初心者の視点に立って丁寧に解説します。 無料で使えるCopilot（MicrosoftのAIチャット）を中心に、Copilotを業務に取り入れて“やりたいことができる”状態に変えていくための会話術と活用ノウハウを紹介。 メール作成や情報整理、資料の要約、アイデア出しの壁打ちなど、日々の業務をスムーズにする具体的な使い方を、対話形式で楽しく学べます。 セキュリティ設定や情報漏えいリスクへの対処法といった、業務で安心して使うためのAIリテラシーも、専門知識がなくても理解できるよう丁寧に解説。 無料版と有料版の違いにも触れながら、Copilotを正しく、安全に使いこなすための知識が身につきます。 Copilotの導入を検討している方はもちろん、生成AIをこれから活用したいビジネスパーソンにも最適な一冊です。

※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。 感性情報処理では，人々のものやコト，サービスに関する感性情報を収集し，それらを解析して，どのような要素や特徴が人々のどのような感じ方につながるのかを解明したり，人々の感性情報を用いて，その人好みのものやコト，サービスを提案するシステムを開発したりします．本書では，感性情報処理について，特に前者に焦点を当て，ざっくばらんに理解することを目的としています．主眼点は，感性情報を得る対象はどのようなものか，感性情報はどのように計測されるか，取得した感性情報はどのように解析･利用されるかの3点です．

◆変化の激しい生成AIの本質としくみを理解する◆ 　生成AI技術は目覚ましい進歩を続けています。そのため、表面的なトレンドを追うだけでは、そのしくみを理解することが困難になっています。こうした状況において、本書は生成AIを支える理論的基礎について原論文レベルまで深く踏み込んで解説し、読者が技術の核心部分を理解できるよう導く一冊です。本書の主な特徴は、以下の3つにあります。 　1つ目の特徴は、Transformerから推論時のスケーリング則に至るまでの「生成AIの重要な理論」について、原論文の内容を参照しながら数式と図版を用いて詳細に解説しています。2つ目の特徴は、英語・日本語を問わず既存の文献ではあまり扱われていない分布仮説の実験的根拠や拡散モデルの数学的保証など、「生成AIを理解する上で、重要であるものの他の書籍などで十分に扱われていない理論」も丁寧に掘り下げています。3つ目の特徴として、「演習問題とGitHubサポートページを連携させた読者参加型の学習環境」を提供し、より深い学びをサポートしています。 　本書を通じて読者は、生成AIに関わる重要な理論について深い理解を得ることができるだけでなく、原論文レベルの内容を読み解く力を身につけることができます。これにより、新たなモデルや技術動向を独力で理解し、急速に変化する技術トレンドへの自律的なキャッチアップ能力を獲得することができるでしょう。表面的な知識ではなく、生成AI技術の本質的な理解を求める全ての方にとって、必携の一冊です。 ■こんな方におすすめ ・生成 AI 分野の理論の基礎をキャッチアップしたいと考えている方々 ・機械学習を学んでいる学部生や院生の方々 ・機械学習を業務で活用しているエンジニア ・異分野の研究者の方々 ■目次 第1章 本書の読み方と論文を読み解く技術 ・1.1 本書の読み方 ・1.2 論文を読み解く技術 ・1.3 本書における数式記法 第2章 入力データの特徴量化 ・2.1 埋め込みと分布仮説 ・2.2 サブワードの必要性とトークン化 ・2.3 バイト対符号化 (Byte Pair Encoding) ・2.4 サブワードユニグラム言語モデル ・2.5 SentencePiece ・2.6 文字単位よりも細かいサブワード分割 ・2.7 トークナイザーは本当に必要なのか 第3章 生成AI モデルの大前提となるTransformer ・3.1 Transformer の全体像 ・3.2 位置埋め込み (Positional Encoding) ・3.3 マルチヘッド注意 ・3.4 エンコーダーとデコーダーの共通要素 ・3.5 デコーダーの出力部分 ・3.6 モデルの学習と実験結果 第4章 Generative Pre-trained Transformerとテキスト生成 ・4.1 複数タスクモデルとしての GPT-1, 2 ・4.2 生成モデルとしての GPT-3, 4 ・4.3 テキスト生成モデルの性能を高めるための要素 第5章 拡散モデルと画像生成 ・5.1 画像分類モデルとしての Vision Transformer ・5.2 拡散モデル ・5.3 画像生成モデル Diffusion Transformer 第6章 テキストと画像の融合 ・6.1 テキストと画像を関係づけるCLIP ・6.2 text-to-imageモデル unCLIP ・6.3 text+image-to-imageモデル Imagic ・6.4 text+image-to-text の実現方法 第7章 生成 AI モデルのスケーリング則 ・7.1 生成AIモデルの事前学習スケーリング則 ・7.2 テキスト生成の推論スケーリング則 第8章 生成 AI モデルの評価 ・8.1 人間による相対評価 ・8.2 高い専門性を有するタスクでの評価 Appendix A.1 参考文献の取り扱い Appendix A.2 Landauのビッグオー記法と計算量 ■著者プロフィール 菊田 遥平：1986年生まれ。2014年総合研究大学院大学高エネルギー加速器科学研究科素粒子原子核専攻修了。博士（理学）。機械学習と生成AIの専門家として、複数の企業で研究開発・プロダクト開発・開発組織のリードなどを経験。X：@yohei_kikuta

※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。 数理最適化を使って現実の問題を解決できるようになる！ 　本書は、数理最適化の基礎から実務に応用する際のポイントや注意点まで、「モデリング」の観点を中心にして初学者にもわかりやすく解説します。 　モデリングには、「教科書的な問題」と「現実の問題」の間に大きな壁があります。本書は、数理最適化の実応用に日々取り組んでいる著者たちが、その経験をもとに、「数理最適化を使う際にどのようなことを気にするか」「どのように問題を捉えるか」などを、「数理最適化の考え方」としてまとめたものです。 　典型的な例題を、条件を変えながら深く考察しているので、様々に応用できるモデリングの考え方が身につきます。本書の「考え方」を習得することで、現実の問題を数理最適化を使って解決できるようになります。 また、モデリングスキルだけでなく、実際に数理最適化を応用する際のノウハウについても学べる点が特徴です。 　数学的な予備知識はなるべく仮定せず、必要となる概念は本を読み進める中で自然に身につくようになっています。 まえがき 第1章　数理最適化という考え方 1.1　数理最適化について知ろう 1.2　今，数理最適化が注目されている理由 第2章　実務に活かす数理最適化の考え方 2.1　数理最適化とモデリング 2.2　定式化，求解，分析 2.3　最適化ソルバー 2.4　数理最適化問題の分類 2.5　まとめ 第3章　数理最適化問題の問題構造という考え方 3.1　配合問題 3.2　輸送問題 3.3　生産計画問題 3.4　まとめ 第4章　二択が含まれる最適化モデルの考え方 4.1　二択を表す変数 4.2　取捨選択問題 4.3　輸送問題再訪 – 問題拡張１ 4.4　輸送問題再訪 – 問題拡張２ 4.5　まとめ 第5章　割り当てという考え方 5.1　世の中にある割当問題 5.2　割当図と割当表 5.3　割当問題のモデル化 5.4　まとめ 第6章　割当問題を応用するための考え方 6.1　人員配置問題 6.2　シフトスケジューリング問題 6.3　配送計画問題 6.4　まとめ 第7章　問題を分割するという考え方 7.1　問題を分割するとは？ 7.2　期間で分割する 7.3　粒度で分割する 7.4　問題構造で分割する 7.5　制約の強さで分割する 7.6　まとめ 第8章　数理最適化プロジェクトを成功させるための考え方 8.1　問題をどう定めるか 8.2　システム化における注意点 8.3　数理最適化プロジェクト開始前の見極め 8.4　数理最適化プロジェクト進行の要諦 8.5　数理最適化の課題の発見について 付録 A　Excelソルバー B　よく使う数学記号 C　スラック変数 文献案内 あとがき 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。 フリーソフトのScilabを使ってシステム制御を理解できる！ 　「制御工学」は数学的な知識を前提に解説されるが、現場では数値解析ソフトを使って設計がなされる場合が多い。 　本書は、フリーソフトであるが入門には十分な機能があるScilabでの演習を通じて「制御工学」を実感し、必要な知識を身に付けられることを目的としたテキストで、豊富な例題により自習書としても役立つ。 このような方におすすめ ・高専、大学学部、大学院、専門学校の学生（教科書・参考書・自習書として） ・上記学校の教員 ・制御関連の初級技術者 主要目次 第１章　はじめに 第２章　Scilab入門 第３章　システム制御に必要な数学 第４章　伝達関数とブロック線図 第５章　時間応答 第６章　周波数応答 第７章　フィードバック系の安定性 第８章　PID制御 第９章　状態方程式の構造と性質 第10章　状態フィードバックとオブザーバ 第11章　最適制御 第12章　ディジタル制御

※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。

※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。 開発の現場で活かせる実践的知識と理論を体系化！ 　現場視点のソフトウェア工学の知識が網羅的に紹介されているとして好評を博した『トップエスイー入門講座1　実践的ソフトウェア工学』の第2版。初版を踏襲した章構成に掲載項目追加し、新たに用語解説等も加え、より内容を充実させた。 　ソフトウェア工学の知識を持たない初学者でも、開発現場で生かせる理論までを学ぶことができる1冊。現場技術者の学び直しにも最適。

◆実務で活躍できる、ワンランク上のデータサイエンティストへ！◆ データサイエンティストに求められるスキルは、いまや分析技術だけではありません。実務で活躍できるデータサイエンティストになるためには、チームでの働き方も身に付けなければいけないでしょう。本書では、分析環境の準備・分析データのチェックから、機械学習モデルの運用やプロトタイプ開発まで、データサイエンティストが抑えるべき「分析前後」の知識を身に付けられます。ワンランク上のデータサイエンティストになるための、強力なガイドとなる本です。 ■こんな方におすすめ ・新人データサイエンティスト ・分析技術は学んできて、これからチームで働く人 ■目次 第1章 実務で生き抜くためのエンジニアリングスキル ・1.1 データサイエンティストを取り巻く環境の変遷 ・1.2 プロジェクトで求められるエンジニアリングスキル ・1.3 まとめ 第2章 環境構築 ・2.1 分析の土台としての環境構築 ・2.2 リポジトリの構造を整える ・2.3 VS Codeでの開発環境の整備 ・2.4 Dev Container による仮想環境構築 ・2.5 uv によるパッケージ管理 ・2.6 まとめ 第3章 コードの品質管理 ・3.1 Notebookだけのデータサイエンティストからの卒業 ・3.2 コード品質とは ・3.3 品質の高いコードとその実現方法 ・3.4 コードレビューによる品質管理 ・3.5 まとめ 第4章 データの品質確認 ・4.1 データの品質確認の重要性 ・4.2 分析開始前のデータ確認 ・4.3 Panderaによるデータフレームのバリデーション ・4.4 データ品質管理の継続的な取り組み ・4.5 まとめ 第5章 機械学習モデルの実験管理 ・5.1 実験管理の意義 ・5.2 Hydraによるパラメータ管理 ・5.3 MLflowによる実験の比較 ・5.4 まとめ 第6章 プロトタイプ開発 ・6.1 プロトタイプ開発の意義 ・6.2 Streamlitによるプロトタイプ開発 ・6.3 まとめ ■著者プロフィール ●浅野 純季（あさの じゅんき）：株式会社ブレインパッド リードデータサイエンティスト。プロジェクトマネージャーとしてECサイトのマーケティング分析、レコメンド、効果検証、ゲームのチート検知などのプロジェクトをリード。 また、データサイエンスpodcast「白金鉱業.FM」の配信、Meetupイベント「白金鉱業Meetup」の主催、大学での寄付講義などでも活動。 1章と3章の執筆を担当。 ●田中 冬馬（たなか とうま）：株式会社ブレインパッド データサイエンティスト。デジタルマーケティングの領域での分析集計・機械学習モデルの構築や、LLMを活用したプロダクト開発などを担当。LLMに関する研究活動にも取り組み、論文の執筆や学会での発表を行なっている。社外では、AutoResというAIを活用した研究を自動化するプロジェクトに参画している。 2章の執筆を担当。 ●武藤 克大（むとう かつひろ）：株式会社Citadel AI ソリューションエンジニア兼ソフトウェアエンジニア。新卒で株式会社ブレインパッドに入社し、機械学習エンジニアとして、製造業・小売・金融業を中心に、MLOpsの推進や生成AIを活用したシステムの検証・開発に携わる。現職では、AIセーフティーやAIガバナンスに関するプロダクトの導入支援や開発を行う。 3章と6章の執筆を担当。 ●木村 真也（きむら まさや）：株式会社ブレインパッド データサイエンティスト。金融・食品業界におけるDX推進組織の立ち上げに携わる。DX推進組織のビジョンやアクションプランの策定といった上流の支援に加え、課題整理、分析、運用化までのデータ活用支援も担当。顧客のデータ活用人財の育成や社内コンペの主催など、データ・AI活用の民主化に向けた取り組みも実施。 4章の執筆を担当。 ●栁 泉穂（やなぎ みずほ）：株式会社タイミー データサイエンティスト。新卒で株式会社ブレインパッドに入社し、通信や小売の領域を中心に、予測モデル開発やLLMアプリケーション開発、データ基盤整備などのプロジェクトに携わる。統計学を専攻していた知見を活かし、新卒研修の資料作成や講師も担当。 4章と5章の執筆を担当。

分析手法からAIの基本まで、 知っておきたい知識を全部図解 【本書のポイント】 ・解説とイラストがセットで理解しやすい！ ・グラフや値の種類、データ構造など、基礎知識から解説！ ・技術関連の項目も図解。初心者にもわかりやすい！ ・統計学やAIの基本などの周辺知識もしっかりカバー！ ・情報社会におけるデータ活用の問題点や課題まで網羅！ 【こんな方におすすめ】 ・データサイエンスの基本を知りたい人 ・業務でデータ分析に関わる人 ・AIの基礎や今後の課題など周辺知識まで知りたい人 ・現場の実態や出来事など、最新動向についても知りたい人 【内容紹介】 データを活用して、自社のビジネスやサービスに 生かそうという動きが活発化しています。 しかし、データの分析には幅広い知識が求められます。 本書では、データやグラフの種類、統計学の基本など、 基礎から周辺知識まで、データサイエンスを学ぶ際に 知っておきたいことを一通り解説しています。 見開きで1つのテーマを取り上げているので、 最初から順に読んで体系的な知識を得るのはもちろん、 気になるテーマやキーワードに注目しながら読むなど、 状況に合わせて活用してください。 【目次】 第1章 データサイエンスを支える技術～需要が高まる未来の必修科目～ 第2章 データの基本～データの表現方法と読み方～ 第3章 データの処理と活用～データを分類し、予測する～ 第4章 知っておきたい統計学の知識～データから答えを導き出す～ 第5章 知っておきたいAIの知識～よく使われる手法とそのしくみ～ 第6章 セキュリティとプライバシーの問題点～データ社会はどこに向かうのか？～ ※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。

システム開発における最初の関門である「要件定義」を、豊富なイラストや表、具体例を用いてわかりやすく解説しています。現場に立つうえでエンジニアが身につけておくべき知識が満載の一冊です。

※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。 ◆Wolframなら1行プログラムで体感しながらデータサイエンスがたのしく学べる！◆ 　私たちの身の回りにあふれる「データ」は、デジタルデータの世界で画像、文章などさまざまな形で表現される万物を対象に、私たちが新しいストーリーを組み立てる手助けをしてくれます。私たちは「データサイエンス」という魔法の杖で、すべての事実をデータとして「思考の地平」に取り込み、見える化し、そこから新しいストーリー、つまり未来を紡ぐことができるのです。ただし、データサイエンスが本当に魔法の杖になってくれるのは、私たちがその本質を理解してうまく扱うことができた場合です。 　本書は、データサイエンスやAIの本質を、手を動かしながら楽しい体験を通して、ワクワクしながら学べる題材があふれています。本書で扱っているWolfram言語には、データサイエンスやAIの世界を学ぶためのたくさんの「関数」が、あらかじめ用意されています。それらの関数を使うことで、ワクワクしながらこの世界に入門できるのです。 　数学の計算やプログラミングの書式に煩わされることなく、クリエイティブなことにチャレンジできる本書で、ぜひあなたもAIとデータサイエンスに入門してみてください。 ■こんな方におすすめ ・実際にプログラムを自分で動かしてAIとデータサイエンスを学びたい方 ・AIとデータサイエンスの基礎を学んで教科学習や探究活動に活かしたい中高生や教員の方 ・Wolfram言語を使ったデータ分析やAI プログラミングの実践や活用方法に興味のある大学生や教員の方 ■目次 ●第1章　Wolfram言語の世界を体験してみよう ・1-1　オンラインコンテンツで体験してみよう ・1-2　基本ルールを学び、実際に使ってみよう！ ●第2章　プログラミングの基礎 ・2-1　コンピュータのしくみ ・2-2　プログラミング言語の歴史と言語の種類 ・2-3　アルゴリズムとデータ構造 ・2-4　プログラムの3つの基本処理 ●第3章　画像データから見える世界 ・3-1　画像データとは ・3-2　画像処理のいろいろ ●第4章　音・音声データから見える世界 ・4-1　音・音声データとは ・4-2　音声処理のいろいろ ●第5章　AIのしくみ ・5-1　AIの頭脳はプログラム ・5-2　AIの頭脳を鍛えるしくみ：機械学習 ・5-3　教師あり機械学習とは ・5-4　演習：教師あり機械学習でお菓子を分類してみよう ・5-5　教師なし機械学習とは ・5-6　演習：教師なし機械学習で動物をグループ分けしてみよう ●第6章　テキストデータから見える世界 ・6-1　テキストデータとは ・6-2　自然言語処理 ・6-3　ワードクラウドとは ・6-4　演習：「走れメロス」のワードクラウドを作ろう ●第7章　統計学の基礎 ・7-1　統計学とAI・データサイエンスの関係 ・7-2　データの収集と種類 ・7-3　ヒストグラムと基本統計量 ・7-4　演習：ヒストグラムと基本統計量を求めてみよう ・7-5　2つのデータの関係 ・7-6　データの可視化（データビジュアライゼーション） ●第8章　社会の中でのAI・データの利活用 ・8-1　データ駆動型社会 ・8-2　AI・データ活用事例 ・8-3　個人情報と情報セキュリティの心得 ・8-4　AI・データを扱う上での心得 ●第9章　生成AI ・9-1　AIの歴史 ・9-2　ニューラルネットワーク ・9-3　知識ベースのWolframAlphaを使ってみよう ・9-4　生成AIのしくみ ・9-5　生成AIの未来 ●Appendix　現実世界を読み解くデータサイエンス ■著者プロフィール ※所属・肩書等は2025年8月初版発行時のものです。 北村美穂子：京都ノートルダム女子大学 社会情報学環 教授。博士（工学）。Wolfram Alpha LLCコンサルタント。 金光安芸子：Wolfram Research, Inc. 勤務。京都ノートルダム女子大学 社会情報学環 客員教授。 ドゥラゴ英理花：聖徳学園高等学校 校長補佐・データサイエンス部長。東京大学大学院教育学研究科博士課程在籍。WiDS TOKYO @ Shotoku アンバサダー。 小野陽子：大妻女子大学 データサイエンス学部 教授　国立研究開発法人　理化学研究所AIP 客員主管研究員。博士（工学）。 吉田智子：京都ノートルダム女子大学 社会情報学環 教授・学環長、ND教育センター 副センター長。

暗号学の先駆者が情報セキュリティの理念と現実を語る！ サイバーセキュリティ、本人確認、ブロック・チェーン、暗号資産（仮想通貨）、クラウド環境やテレワーク・リモートワーク…。これらの普及によって、軍事・外交の道具だった「暗号技術」は、いまやサイバー空間の基盤技術となりました。 その「暗号技術」の先駆者が、情報工学や暗号理論を専門としない方々にも理解できる分かりやすい言葉で、サイバー空間とフィジカル空間を融合させたソサエティ5.0社会、そして情報セキュリティの理念と現実の最適化について語ります。 【目次】 プロローグ――理念と現実 ［加藤尚武編］辻井重男語録 第１章 太平洋戦争をはさんで ――暗号学者の小さな履歴書Ⅰ 第２章 戦時中の文化人の現実認識 対話篇１ 天国からの恩師のご下問に応えて ――楕円曲線暗号から情報セキュリティ総合科学まで 第３章 サイバーセキュリティをめぐる活動 ――暗号学者の小さな履歴書Ⅱ 第４章 情報社会のセキュリティと倫理の課題 対話篇２ 天国からの恩師のご下問に応えて ――デジタル社会基盤としての暗号について 第５章 サイバーセキュリティの未来 資料篇 【著者】 辻井重男 専門は情報通信システム、暗号理論。1958年、東京工業大学卒業。1979年、東京工業大学教授。1994年、中央大学教授。1996年、電子情報通信学会会⾧。1999年、中央大学研究開発機構機構⾧。2003年、日本学術会議会員。2004年、情報セキュリティ大学院大学初代学長。2004年、中央大学研究開発機構教授。主な著書に、『情報社会・セキュリティ・倫理』（コロナ社）、『暗号と情報社会』（文藝春秋）、『暗号理論と楕円曲線』（共著、森北出版）、『暗号――情報セキュリティの技術と歴史』（講談社）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。 Windows 11に標準搭載のAI「Copilot」の基本から便利な使い方まで紹介。著作権侵害や情報漏洩のリスクといった注意点や、プロンプトを設定するコツも紹介しているため、生成AIの進化に合わせて長く利用できます。また、調べものや資料作成、アイデア出しなど、仕事や日常における様々な作業にCopilotを役立てる方法を満載しています。さらに「Microsoft 365」と組み合わせて使う方法も解説。Word、Excel、PowerPointなどのアプリで作業を効率化する方法も紹介しています。

※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。 プロンプトエンジニアリングの入門書です。プロンプトエンジニアリングの基本的な手法から、最後は生成AIを利用したアプリを作成する方法まで説明します。プログラマでなくても、プロンプトエンジニアリングを覚えれば生成AIを利用するだけでなく、AIを利用したアプリまで作れる、という内容です。

機械学習・ディープラーニングについて学ぶための、図解形式の解説書です。エンジニア1年生、機械学習関連企業への就職・転職を考えている人が、機械学習・ディープラーニングの基本と関連する技術、しくみ、開発の基礎知識などを一通り学ぶことができます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 民事裁判におけるIT化法案（「民事訴訟法等の一部を改正する法律」）が成立したことをきっかけに、IT技術および人工知能技術の導入が急速に発展してきている。 本書ではまず第1部で「人工知能と法」分野の歴史、次に法律における推論についての基礎的な知識を説明する。第2部では法律への具体的な人工知能の技術の詳細について紹介を行っている。現在の法学に対する人工知能の到達点と、今後の日本の社会像が見えてくる充実の一冊。

第一線の人工知能研究者が見通す、近未来の「人と人工知能」の協働シナリオとは？ 人工知能が急速に能力を高めているなか、 近い将来、シンギュラリティは本当にやってくるのだろうか。 それはいつごろなのか。 人間の価値観を揺るがすような、パラダイムシフトは起こるのだろうか。 そのとき、労働はどう変わる？ 教育は？ 芸術はどうなる？ 富の偏在はどうなる？ 著者は、俳句を生成する人工知能「AI一茶くん」を開発した人工知能研究者。 研究者から見たGhatGPT出現の意味とは。 GhatGPTなどの大規模言語モデルの仕組みから、 近未来の社会変容までを平易に解説。 【目次】 序 章 六十七年の時を経て 第一章 人工知能は自ら学習する――脳の仕組みとディープラーニング 第二章 本能と知能と、生と死と――「知能」と「人工知能」の違い 第三章 ChatGPTで見えた次のフェーズ――人工知能研究の現在地と近未来 第四章 人工知能との「協働」シナリオ――「強い人工知能」と「弱い人工知能」 第五章 新たな価値の出現と富の再配分――人工知能時代のパラダイムシフト 第六章 人工知能が人工知能を開発する日――研究の最前線と課題 第七章 代替される「知能」、代替されない「芸術」――人間に残される仕事は何か 第八章 一変する「教育」の風景――人工知能時代に必要な自発的「学び」 終 章 人間とも人工知能とも「仲良く」する力 【著者】 川村秀憲 1973年、北海道に生まれる。小学生時代からプログラムを書きはじめ、人工知能に興味を抱くようになる。同研究院で調和系工学研究室を主宰し、2017年9月より「AI一茶くん」の開発をスタートさせる。ニューラルネットワーク、ディープラーニング、機械学習、ロボティクスなどの研究を続けながらベンチャー企業との連携も積極的に進めている。

※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。 【豊富な図と数式のコンビで、深層学習の基本原理が直感的に理解できる！】 　本書では「深層学習に使用する数学」について、意味を直感的に理解できるように図を多用することで式を補完する。 　第I部では深層学習についての基礎事項と次の部で使用する数学について、第II部ではニューラルネットワーク（深層学習）の中身について、第III部では深層学習の自動チューニングについてそれぞれ詳述。深層学習の実践・応用へステップアップするための基礎がじっくりと学べる、第一歩に相応しい一冊。

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。

※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。 一番気軽にはじめられて、一番使いこなせる対話型生成AIは「Gemini」です！「無料で使える」「最新情報を取得できる」「使用制限がない」対話型生成AIはGeminiだけ。

※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。 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

AI開発に必要な 数学の基礎知識を しっかり習得！ 【本書の目的】 本書は線形代数、確率、統計／微分といったAI開発に必要な数学の基礎知識をコードを動かしながらわかりやすく解説した書籍です。 【対象読者】 ・数学がAIや機械学習を勉強する際の障壁になっている方 ・ビジネスでAIを扱う必要に迫られた方 ・数学を改めて学び直したい方 ・文系の方、非エンジニアの方で数学の知識に自信のない方 ・コードを書きながら数学を学びたい方 【第2版のポイント】 ・Python 3.12に対応 ・Anaconda及びライブラリのバージョンアップに対応 【目次】 序章　イントロダクション 第1章　学習の準備をしよう 第2章　Pythonの基礎 第3章　数学の基礎 第4章　線形代数 第5章　微分 第6章　確率・統計 第7章　数学を機械学習で実践 Appendix　さらに学びたい方のために 【著者プロフィール】 我妻 幸長（あづま・ゆきなが） 「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社（https://sai-lab.co.jp）の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。法政大学デザイン工学部兼任講師。Web上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。オンライン教育プラットフォームUdemyで、20万人以上にAIを教える人気講師。複数の有名企業でAI技術を指導。 ※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。

ChatGPT＆Midjourneyによる プロンプトエンジニアリングの 基本的な手法が学べる 【企画背景】 画像生成AIのMidjourneyやStable Diffusion、文章生成AIのChatGPTなどに代表される生成AIは、その高い精度と自然言語によるインターフェイスにより現在世界中の注目を集めています。生成AIはビジネスや開発の現場など多方面で利用が活発になり、生成AIでコンテンツを作成するプロンプトエンジニアリングの需要が高まってきています。 【ChatGPTとは】 会話形式で質問に答えてくれる文章生成AI。 【Midjourneyとは】 テキストから画像を作成する画像生成AI。 【書籍の概要】 生成AIを利用したプロンプトエンジニアリングの実践手法について解説した書籍です。生成AIの概要と基本的な利用手法から始まり、文章生成AIや画像生成AIを利用したコンテンツ生成の基本的な手法を解説します。最終章では今後の生成AIの展望についても触れています。 【対象読者】 ・文章生成AIや画像生成AIを利用したい方 ・プロンプトエンジニアリングに興味ある方 【本書の特徴】 ・ChatGPTやMidjourneyといった人気の生成AIの概要をつかめる ・文章生成AIや画像生成AIのプロンプトエンジニアリングの基本手法がわかる ・ChatGPTとMidjourneyを組み合わせたプロンプトエンジニアリング手法がわかる 【目次】 Chapter0 イントロダクション Chapter1 生成AIの躍進 Chapter2 文章を生成するAI：ChatGPTによるプロンプトエンジニアリング Chapter3 画像を生成するAI：MidjourneyによるAI画像生成 Chapter4 生成AIによる創作活動 （ChatGPT＆Midjourney） Chapter5 生成AIの未来 Appendix　さらに学びたい方のために 【著者プロフィール】 我妻 幸長（あづま・ゆきなが） 「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。 東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。 法政大学デザイン工学部兼任講師。 オンライン教育プラットフォームUdemyで、10万人以上にAIを教える人気講師。 ※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。 第3次AIブームが起こり、現在はAIの活用に関心が移りつつある。著者らはHAI（ヒューマンエージェントインタラクション）と呼ばれる、擬人化エージェント（ロボットやAI）と人間の相互作用を研究しており、本書ではこのHAI研究を通じてAIにココロを持たせる（持っているように思わせる）デザインとその効果をわかりやすく解説している。 　マインドインタラクションは著者の造語で、人と人工物が持つココロの間でやり取りされる情報、と定義されている。1章でマインドインタラクションを概説し、2章と3章では身近な諸問題—生活環境の不満や課題、対人関係のストレスやトラブル—などを、擬人化エージェントを使って改善・効率化する事例を述べている。 　社会科学、認知心理学、社会心理学、哲学などの幅広い知識を用いて説明しているものの、平易な本文かつ会話調の脚注を組み合わせて、一般的なビジネス書と同列で読める内容となっている。

AIの技術から歴史、 活用方法まですべて図解 確かな知識がつく「使える教科書」 【本書のポイント】 ・解説とイラストがセットで理解しやすい！ ・AIの基礎から最新のトレンドまでカバー！ ・機械学習やディープラーニングもすべて図解！ ・キーワードから知りたい項目を調べやすい！ ・初心者からエンジニアまで知っておきたい知識を収録！ 【こんな方におすすめ】 ・複雑なしくみからAIの歴史、最新動向まで広く理解したい人 ・AIシステムを発注・管理している人 【内容紹介】 現代においてAI（人工知能）は世の中に広く知れ渡っていますが、 技術の発展とともにますます活用される範囲は広がり、 私達の生活にとって欠かせないものになっていくでしょう。 しかし、AIの全体像をつかむには 複雑で難しい技術を知る必要があり、 初めて学ぶときには難易度の高さを 感じる人も多いのではないでしょうか。 そこで、本書では見開きで 1つのテーマを取り上げ、 図解を交えて解説しています。 最初から順に読んで 体系的な知識を得るのはもちろん、 気になるテーマやキーワードに 注目しながら読むなど、 状況に合わせて活用してください。 【目次】 第1章 AIを取り囲む全体図 第2章 AIの基本的なしくみ 第3章 AIにおけるデータの取扱い 第4章 機械学習のしくみ 第5章 ディープラーニングに関わる技術 第6章 様々なAIと実用化 第7章 他分野と交わり進化するAI 第8章 AIにまつわる様々な議論 第9章 未来のAI ※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。 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 。

※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。 言語において意味を成す最小の要素である「形態素」の解析方法について、技術者向けにその理論や実装方法を網羅的、体系的に解説する。実装や高速化等を扱いつつ、辞書やコーパスなどの言語資源の構築・利用についてもカバー。解析ツールを「ブラックボックス」として使っている人も中身を理解したうえで拡張・改良できる道筋ができ、ひいては独自の辞書の作成を目指せるようになる。C++11を使った具体的な実装方法も掲載。 199

※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エージェント時代の標準規格MCP（モデル コンテキスト プロトコル）の入門書。 大バズりしたスライド「やさしいMCP入門」の著者が新技術の基礎をやさしく解説。 Chapter 1　MCPとは Chapter 2　MCPの仕組み Chapter 3　MCPを実際に触ってみよう Chapter 4　MCP対応クライアント紹介 Chapter 5　MCPサーバー紹介 Chapter 6　MCPサーバー紹介（開発者向け） Chapter 7　MCPがもたらすビジネスインパクト Chapter 8　MCPの展望と今後の発展

※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・AIの数学的な内容について詳細に説明し、紙と鉛筆だけで取り組める問題を数多く配置した教科書。各手法のアルゴリズムを学習と予測に分けて明示し、一般的な数学の教科書と同じように、概念の説明、例、問という構成で、章末には確認問題を掲載しています。 [問]　例の類題や概念の説明を補うための問題。 [確認問題]　章の内容を確認するための問題。データサイエンス検定やG検定などの検定を意識した4択問題もあり。 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度における「応用基礎レベル」から「エキスパートレベル」にステップアップするための必読書籍！

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。 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。

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。 ※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

※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。 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。

※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

「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。

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。

※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。

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。