検索結果
検索のヒント
検索のヒント
■キーワードの変更・再検索
記号を含むキーワードや略称は適切に検索できない場合があります。 略称は正式名称の一部など、異なるキーワードで再検索してみてください。
■ひらがな検索がおすすめ!
ひらがなで入力するとより検索結果に表示されやすくなります。
おすすめ例
まどうし
つまずきやすい例
魔導士
「魔導師」や「魔道士」など、異なる漢字で検索すると結果に表示されない場合があります。
■並び順の変更
人気順や新着順で並び替えると、お探しの作品がより前に表示される場合があります。
■絞り込み検索もおすすめ!
発売状況の「新刊(1ヶ月以内)」にチェックを入れて検索してみてください。
-
4.3※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、自然言語処理について初歩から学べる書籍です。プログラミングについては、なんらかのプログラミング言語を使ったことのある開発者を対象に書いています。 自然言語とは、私たち人間が日常的に読み書きしたり、話したりするのに使っている言語のことです。そして、自然言語で書かれたテキストデータをコンピュータで処理するための技術を自然言語処理と呼びます。自然言語処理によって実行できるタスクの代表的な例としては、自動翻訳や質問応答、対話などがあります。 本書では、この自然言語処理について、今まで学習したことがない人でも学べるように、基礎から解説しています。自然言語をコンピュータで処理するために、事前にどのような処理をしておくのか、どのように単語や文章を解析するのか、自動翻訳などのタスクを実行させるためにどのような処理を行うのか、などについて、やさしく説明していきます。 基礎からはじめて、単語分散表現やテキスト分類、系列ラベリング、系列変換、アテンションといった、自然言語処理では欠かせない技術について、理論を解説した上で、Pythonを使って実装し、手を動かしながら理解できるようにしています。 また、現在の自然言語処理は、機械学習や深層学習とも切り離せません。ですので本書では、これらの技術についても基礎から説明し、Pythonを使って処理を実装していきます。基礎的な実装のみではなく、RNN、LSTM、CNNさまざまなモデルを使っての実装、特徴量エンジニアリングや正則化、ハイパーパラメータチューニングなど、実際の処理で必要になるところまで、詳しく解説しています。
-
4.5
-
-★★理論と実装のバランスがよい、「機械学習 with Python」の決定版★★ ■機械学習モジュールが普及することにより、かえって学びづらくなった機械学習アルゴリズムの基本を徹底マスター! ■scikit-learnを使わない、numpyとpandasのみのコーディングで、実装力がスキルアップ! ■ブラックボックスの中身を理解し、一生モノの知識を身につけよう! 【本書のサポートページ】すぐに実践できるコードがWeb公開! https://github.com/hhachiya/MLBook 【機械学習スタートアップシリーズ】 https://www.kspub.co.jp/book/series/S042.html 【主な内容】 第1章 機械学習とは何か 第2章 Python入門 第3章 数学のおさらい(線形代数、最適化、確率、統計) 第4章 回帰分析(線形回帰分析、ロジスティック回帰分析) 第5章 分類(線形判別分析、サポートベクトルマシン、ナイーブベイズ法、決定木) 第6章 カーネルモデル 第7章 ニューラルネットワーク 第8章 強化学習 第9章 教師なし学習(主成分分析、因子分析、クラスター分析)
-
4.0「Pythonで強化学習が実装できる!」と好評を得た入門書の改訂版。読者からの要望・指摘を反映させた。主に、Policy GradientとA2Cの記述・実装を見直した。・Pythonプログラミングとともに、ゼロからていねいに解説。・コードが公開されているから、すぐ実践できる。・実用でのネックとなる強化学習の弱点と、その克服方法まで紹介。【おもな内容】Day1 強化学習の位置づけを知る 強化学習とさまざまなキーワードの関係 強化学習のメリット・デメリット 強化学習における問題設定:Markov Decision Process Day2 強化学習の解法(1): 環境から計画を立てる 価値の定義と算出: Bellman Equation 動的計画法による状態評価の学習: Value Iteration 動的計画法による戦略の学習: Policy Iteration モデルベースとモデルフリーとの違いDay3 強化学習の解法(2): 経験から計画を立てる 経験の蓄積と活用のバランス: Epsilon-Greedy法 計画の修正を実績から行うか、予測で行うか: Monte Carlo vs Temporal Difference 経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか:Valueベース vs PolicyベースDay4 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 強化学習にニューラルネットワークを適用する 価値評価を、パラメーターを持った関数で実装する:Value Function Approximation 価値評価に深層学習を適用する:Deep Q-Network 戦略を、パラメーターを持った関数で実装する:Policy Gradient 戦略に深層学習を適用する:Advantage Actor Critic (A2C) 価値評価か、戦略かDay5 強化学習の弱点 サンプル効率が悪い 局所最適な行動に陥る、過学習をすることが多い 再現性が低い 弱点を前提とした対応策Day6 強化学習の弱点を克服するための手法 サンプル効率の悪さへの対応: モデルベースとの併用/表現学習 再現性の低さへの対応: 進化戦略 局所最適な行動/過学習への対応: 模倣学習/逆強化学習Day7 強化学習の活用領域 行動の最適化 学習の最適化
-
-※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。 細胞培養(培地最適化)へ機械学習を応用するための基礎やノウハウを解説 本書は細胞培養(培地最適化)へ機械学習を応用するための基礎やノウハウを解説した書籍です.現状,細胞培養に機械学習を応用しようとすると,情報工学や数理統計学のテキストを読む必要がありますが,これらでは情報工学や数理統計学の基本的なカリキュラムを修了していることが前提とされていて,細胞培養のエンジニアや学生が読みこなすのは大変です. また,情報工学や数理統計学において重要な基本原理の解説と研究事例の紹介がメインであり,必ずしも細胞培養に応用するうえで,「機械学習をどう利用するのか」「どうやってデータサイエンス化するのか」について,詳しく書いてあるわけではありません. 本書では,情報工学や数理統計学のノウハウがなくても,つまり,AIの素養がなくても,読者ご自身の細胞培養の定量性や再現性を高め,予測可能な結果につなげるためのヒントをまとめたものです.著者の経験をもとに,機械学習を応用する大切なポイントを解説しています. 第1章 細胞培養の基礎を押さえよう 1.1 細胞培養について 1.2 細胞培養のための培地選び 第2章 細胞培養を定量化しよう 2.1 細胞の数を計測してみよう 2.2 増える細胞の様子を数値化しよう 第3章 細胞培養をデータ化しよう 3.1 データサイエンスの基本をざっくり把握しておこう 3.2 細胞培養・培地をデータ化しよう 3.3 データ化するための自動化 第4章 細胞培養を学習分析しよう 4.1 機械学習について知ろう 4.2 細胞培養のデータでデータサイエンスを行おう 第5章 細胞培養を最適化しよう 5.1 最適化するための方法 5.2 機械学習のアルゴリズムを押さえよう 5.3 学習データを取得しよう 5.4 モデルを訓練しよう 第6章 アクティブラーニングを活用しよう 6.1 アクティブラーニング 6.2 応用と展望
-
-数学の素養があるだけではデータサイエンスのプロとは言えません。なぜなら,実際の数理モデル開発やデータ分析では,組み合わせ方やプログラミングの知識が必要になるためです。また,データ分析では,数値微分・数値積分の知識がプログラミングで計算する際には非常に役立ちます。そこで本書では,数値計算やパラメータ計算法などを説明したあとに,応用編として現場で利用されるデータ分析方法を取り上げます。具体的には「対数尤度(ゆうど)の最大化法と重回帰」「一般化線形モデル」「多クラス回帰モデル」「Bradley-Terry model」「2元表の解析モデル」「生存時間解析(ワイブル分布)」で,Rによる数値計算のプログラムも併記しています。本書を活用していただくと,例えば機械学習モデルのパラメータを導く際に必要な二階偏微分を要素とする行列(ヘッセ行列など)の計算が非常にラクになり,データサイエンスにおけるプログラミングで数値微分・数値積分や数値計算そのものの重要さを再確認できるでしょう。 なお,本書は,大学の初等数学程度の知識を前提としています。
-
4.0
-
-※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。 『機械学習と深層学習 C言語によるシミュレーション』のPython版登場!! 本書は人工知能研究における機械学習の諸分野をわかりやすく解説し、それらの知識を前提として深層学習とは何かを示します。具体的な処理手続きやプログラム例(Python)を適宜示すことで、これらの技術がどのようなものなのかを理解できるように紹介していきます。 まえがき 第1章 機械学習とは 1.1 機械学習とは 1.1.1 深層学習の成果 1.1.2 学習と機械学習・深層学習 1.1.3 機械学習の分類 1.1.4 深層学習に至る機械学習の歴史 1.2 本書例題プログラムの実行環境について 1.2.1 プログラム実行までの流れ 1.2.2 プログラム実行の実際 第2章 機械学習の基礎 2.1 帰納学習. 2.1.1 演繹的学習と帰納的学習 2.1.2 帰納的学習の例題 ―株価の予想― 2.1.3 帰納学習による株価予想プログラム 2.2 強化学習 2.2.1 強化学習とは 2.2.2 Q学習 強化学習の具体的方法 2.2.3 強化学習の例題設定 迷路抜け知識の学習 2.2.4 強化学習のプログラムによる実現 第3章 群知能と進化的手法 3.1 群知能 3.1.1 粒子群最適化法 3.1.2 蟻コロニー最適化法 3.1.3 蟻コロニー最適化法の実際 3.2 進化的手法 3.2.1 進化的手法とは 3.2.2 遺伝的アルゴリズムによる知識獲得 第4章 ニューラルネット 4.1 ニューラルネットワークの基礎 4.1.1 人工ニューロンのモデル 4.1.2 ニューラルネットと学習 4.1.3 ニューラルネットの種類 4.1.4 人工ニューロンの計算方法 4.1.5 ニューラルネットの計算方法 4.2 .バックプロパゲーションによるニューラルネットの学習 4.2.1 パーセプトロンの学習手続き 4.2.2 バックプロパゲーションの処理手続き 4.2.3 バックプロパゲーションの実際 第5章 深層学習 5.1 深層学習とは 5.1.1 従来のニューラルネットの限界と深層学習のアイデア 5.1.2 畳み込みニューラルネット 5.1.3 自己符号化器を用いる学習手法 5.2 深層学習の実際 5.2.1 畳み込み演算の実現 5.2.2 畳み込みニューラルネットの実現 5.2.3 自己符号化器の実現 付 録 A 荷物の重量と価値を生成するプログラム kpdatagen.py B ナップサック問題を全数探索で解くプログラム direct.py 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。 AI精度向上はトレーニングデータが鍵。 良質なトレーニングデータを手に入れるための必須知識。 アメリカをはじめ、ヨーロッパや中国などを中心にAI(機械学習)やディープラーニングを活用としたユースケースやビジネスモデルなどが大きく進化し、日本国内においても、自動車、製造、建築・土木、公的機関、eコマースなどさまざまな業種で機械学習やディープラーニングの適用が進んできています。 このようにAIに使われる機械学習を、高い精度・確率のものとするためには、高い品質、さまざまな条件の分布、バリエーションに富んだトレーニングデータを準備することが成功の鍵といえます。 本書では、トレーニングデータの性質に焦点をあて、解説を行います。 はじめに 第1章 機械学習とトレーニングデータ 1.1 ディープラーニングに進化する過程 1.2 ディープラーニングはブラックボックス 1.3 機械学習の種類 1.4 プログラミングから見た機械学習 1.5 トレーニングデータの位置付け 第2章 マネジメント層とエンジニアの機械学習 2.1 データ活用とは 2.2 DXからデジタルファーストへ 2.3 マネジメント層の大事な役割 2.4 エンジニアとトレーニングデータ 2.5 機械学習を取り巻く課題 2.6 実行すべきこと 第3章 AIとトレーニングデータ 3.1 音声認識とは 3.2 機械翻訳 3.3 画像認識 3.4 動画 3.5 チャットボット・ボイスボット 3.6 自然言語処理系AI 3.7 固有表現抽出 3.8 ポイントオブインタレスト(POI) 3.9 自動車関連系AI 3.10 AR/VR/MRとメタバース 3.11 その他 第4章 各種トレーニングデータ 4.1 音声データ 4.2 画像データ 4.3 動画データ 4.4 センシングデータ(3D点群データ) 4.5 シンセティックデータ 第5章 データアノテーション 5.1 データアノテーションとは? 5.2 プリラベリングデータ 5.3 音声データからのアノテーション 5.4 テキストデータのアノテーション 5.5 画像データのアノテーション 5.6 アノテーションフォーマット 第6章 アノテーションツール 6.1 アノテーションツールの種類 6.2 データ収集 6.3 プロジェクト定義 6.4 データ管理と割り当て 6.5 音声系へのアノテーション 6.6 テキスト系のアノテーション 6.7 画像・動画系データ 6.8 品質チェック工程 6.9 データ取りまとめ 第7章 データセキュリティ 7.1 関連する法律 7.2 データセキュリティについて 7.3 AI倫理 第8章 トレーニングデータの重要性 おわりに 参考文献
-
4.0※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。 イラストを使って初心者にわかりやすく解説!! 現在扱われている各種機械学習の根幹とされる「ボルツマン機械学習」を中心に、機械学習を基礎から専門外の人でも普通に理解できるように解説し、最終的には深層学習の実装ができるようになるまでを目指しました。 さらに機械学習の本では、当たり前になってしまっている表現や言葉、それが意味していることを、この本ではさらにときほぐして解説しています。
-
-※この商品は固定レイアウトで作成されており、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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 端末により、見開き表示で、左右が逆になる場合があります。 「Jubatus(ユバタス)」は、分散した大容量データを素早く深く分析するオンライン機械学習用フレームワークで、日本発のオープンソースプロダクトです。 本書はJubatusコミュニティのメンバー自らが執筆。様々な環境へのJubatusの導入から、特徴抽出方法、主要な機械学習アルゴリズムの解説を、新規に起こしたサンプルを例に実践的に解説します。大容量データを迅速に処理する分散モードでの実行方法も解説。また、サンプルで手を動かしながら学べるため、機械学習の入門にも適しています。 なお、本書で使用したサンプルコードはダウンロード提供します。
-
-※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。 年間2兆円規模の市場を生むインターネット広告。 高速で最適な広告を配信する技術の理論的背景を、業界トップのサイバーエージェントの著者陣が解説。 機械学習を用いて広告配信を最適化する技術と、コンテンツを機械学習により自動生成する技術とを俯瞰する。 【目次】 第1章 インターネット広告業界と関連する機械学習技術 1.1 インターネット広告業界における機械学習の環境適性 1.2 機械学習の適用領域 1.3 インターネット広告業界が向き合うプライバシー規制 第2章 広告配信のためのアルゴリズム 2.1 CTR/CVR 予測 2.2 予測のサービスでの活用 2.3 クリエイティブ選択 第3章 広告効果の効果測定のための手法 3.1 施策の効果の定義 3.2 ランダム化比較実験 3.3 観察研究に基づくアプローチ 第4章 広告配信とプライバシー 4.1 デジタル広告業界を取り巻く環境の変化 4.2 プライバシー保護とアトリビューションの仕組み 4.3 差分プライバシーとプライバシー保護のメカニズム 4.4 データ保護のための秘匿マルチパーティ計算 4.5 デジタル広告業界を取り巻く環境の変化 4.6 ブラウザが取り組んでいる取り組み 4.7 差分プライバシーとプライバシー保護のメカニズム 4.8 集約した単位から予測モデルの構築 第5章 広告運用のための自然言語処理 5.1 広告テキスト生成のための自然言語処理 5.2 広告テキスト生成における評価 第6章 グラフィックデザインのための機械学習 6.1 広告効果の事前予測 6.2 レイアウトの生成 6.3 タイポグラフィの認識と生成 第7章 広告配信の未来 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。
-
5.0※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。 機械学習を用いた新規分子構造の生成や最適化にまつわる技術について,基礎理論から実装まで一気通貫して解説 本書は,機械学習の初学者であっても分子構造の生成モデルや分子構造の最適化手法を理解できるように,機械学習の基礎から分子構造の生成モデルや最適化手法にいたるまでを体系的にまとめた書籍です. さらに,機械学習に関する技術はプログラミングを通じて実践することでより理解が深まるものであるため,数理的な内容だけではなく,Pythonによる実装を織り交ぜて説明しています.分子構造の生成モデルや最適化手法に関する基礎知識を得ることができるだけでなく,それらを実践に活かすところまで習得できます. また,分子構造を取り扱うための手法や,特有の事情についても詳しく説明していますので,機械学習の研究者が分子構造を取り扱った研究を始めたい場合にも参考になります. 〈このような方におすすめ〉 材料設計、創薬に携わる技術者、研究者および学生 分子生成モデルへの応用を目指す機械学習の技術者、研究者および学生 〈目次〉 第1章 分子生成モデルと分子最適化 1.1 分子最適化 1.2 分子生成に関する問題設定 1.3 分子生成モデルの構成要素 1.4 本書の構成 1.5 記 法 1.6 プログラミング環境 第2章 分子データの表現 2.1 分子のグラフ表現 2.2 SMILES 2.3 SELFIES 2.4 分子記述子 2.5 フィンガープリント 第3章 教師あり学習を用いた物性値予測 3.1 教師あり学習 3.2 経験損失最小化にもとづく教師あり学習 3.3 予測分布 3.4 ニューラルネットワーク 3.5 最適化アルゴリズム 3.6 評 価 3.7 過剰適合と正則化 3.8 グラフニューラルネットワーク 3.9 モデルの適用範囲 3.10 予測器の実装例・実行例 第4章 系列モデルを用いた分子生成 4.1 系列モデル 4.2 系列モデルを用いた分子生成モデル 第5章 変分オートエンコーダを用いた分子生成 5.1 変分ベイズ法 5.2 変分オートエンコーダ 5.3 変分オートエンコーダを用いた分子生成モデル 第6章 分子生成モデルを用いた分子最適化 6.1 分子最適化問題とその難しさ 6.2 分子最適化問題の連続最適化問題への変換 6.3 ベイズ最適化を用いた分子最適化 6.4 ベイズ最適化を用いた分子最適化アルゴリズム 第7章 強化学習を用いた分子生成モデルと分子最適化 7.1 強化学習の定式化 7.2 分子最適化の強化学習としての定式化 7.3 方策勾配法 7.4 オフライン強化学習 7.5 SMILES-LSTMを方策とした方策最適化 第8章 発展的な分子生成モデル 8.1 原子団を組み合わせる分子生成 8.2 分子骨格を用いた分子生成 8.3 生成モデルの評価手法 付 録 正規分布にかかわる公式 A.1 モーメント母関数 A.2 線形結合 A.3 条件付き確率
-
4.5※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。 実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができるようになります。 また、処理系にはデファクトスタンダードであるPythonを使い、機械学習に必要な数学の知識もわかりやすく解説しています。 これから機械学習を始める学生さんや、いきなりプロジェクトに放り込まれていまいち理解できないままデータ分析の仕事をしているエンジニアの方にも最適です。
-
-※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。 ベイズモデル、生成AIの数学的動作原理を学ぶ 増補改訂でより詳しく 本書は,機械学習の道具として使われている確率過程の書籍です.確率過程とは,誤解をおそれずにひと言でいえば「パラメータにしたがってランダムに変動するデータを解析するための数学の一分野」です.すなわち,ベイズモデル,生成AIの数学的動作原理です. 日進月歩の勢いで発展を遂げる機械学習の研究成果を各自の専門領域に取り入れるには,これらの中で道具として使われている確率過程の基礎的な知識が必要不可欠です.本書では,数学的な厳密性は犠牲としながらも,機械学習の最新の結果を理解するために最低限必要と思われる内容にしぼって,確率過程について説明しています. 今回の増補改訂によって内容を大幅に追加しています. 第1章 確率論の基礎 第2章 確率積分と確率微分方程式 第3章 マルコフ過程の性質 第4章 確率過程とベイズモデル 第5章 確率過程と機械学習 第6章 実問題への応用 付録A 基礎事項の復習式の復習 付録B サンプルコード
-
4.0機械学習分野に参入したい技術者・大学生を対象とし、機械学習技術の理解に必要なトピックに厳選した。イメージが掴めるように、図を多く掲載したから、わかりやすい。コンパクトなので初学者の教科書としても、最適!※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。
-
4.0きれいに整形されたデータを使った分析の経験はあっても、「実務で扱う生データをどのように前処理すればよいのか」と、お悩みではないでしょうか。前処理は課題ごとに、都度オーダーメイドで設計・実装していくものです。本書では4種類のデータを対象とし、機械学習で予測を行う場合の前処理の基本ノウハウを学び、Pythonによる実装を体験します。本書で扱った技術は、そのまま実務にも活かせます。 機械学習における分析モデルの作成は自動化されつつありますが、その時に投入する特徴量は、人の手で前処理して作成する状況が続くでしょう。これからデータ分析に携わる方々にとって、前処理の力を高めることは、きっと大きな助けとなるでしょう。 (本書「あとがき」から抜粋・編集) ■著者プロフィール 足立 悠(あだち はるか) BULB株式会社所属のデータサイエンティスト。 過去にメーカーのSE やデータサイエンティスト、IT ベンダーのデータアナリスト等を経て現職。数々のデータ分析プロジェクトのほか、実務者教育にも従事。個人的な活動として、記事や書籍の執筆、セミナー講師なども行っている。著書に『初めてのTensorFlow』と『ソニー開発のNeural Network Console 入門』がある。 多感な時期に高専で5年間を過ごしてしまったせいか、周囲から変人や外れ値と評されている。趣味はお地蔵さんが密集している場所に佇むこと。近いうちに、日本を北から南へ移動しながら仕事し、パフォーマンスを測定してみたい。
-
-最小の努力で、最大の学びがここにある!・境界分野が面白い! 基礎から最先端まで,骨太の一冊!・機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。・おだやかではない。かつてこれほどの教科書があっただろうか。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。
-
4.9機械学習の研究開発が急速な勢いで進んでいます。理論研究はもちろん,機械学習手法が実装されたオープンソースのパッケージ開発も進み,それらを実務で利用するためのノウハウも蓄積されてきています。結果として,機械学習をはじめたばかりの入門者でも比較的高い精度の予測モデルを構築できるようになりました。 Deep Learning, Gradient Boosting Decision Tree, Random Forestなどの機械学習モデルは高い予測精度を誇りますが,モデルの解釈性が低いという欠点があります。これらの複雑なブラックボックスモデルにおいて,モデルがなぜそのような予測を行っているのかを知ることは困難ですが,データ分析者自身がモデルの振る舞いを把握し,説明責任を果たすことを実務においては頻繁に求められます。 本書では,このような予測精度と解釈性のトレードオフを克服するための手法について,実務において特に有用と考えるものを厳選して紹介します。本書の構成は以下になります。 1章: 機械学習の解釈性とは 2章: 線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する 3章: 特徴量の重要度を知る~Permutation Feature Importance~ 4章: 特徴量と予測値の関係を知る~Partial Dependence~ 5章: インスタンスごとの異質性を捉える~Individual Conditional Expectation~ 6章: 予測の理由を考える~SHapley Additive exPlanations~ 付録A: R による分析例~ tidymodelsとDALEXで機械学習モデルを解釈する~ 付録B: 機械学習の解釈手法で線形回帰モデルを解釈する 2章では極めて高い解釈性を誇る線形回帰モデルを通して,予測モデルに求められる解釈性について説明します。以降の4つの章では,それらの解釈性をブラックボックスモデルに与えるPFI, PD, ICE, SHAPと呼ばれる手法について解説します。 本書は機械学習の解釈手法を実用して頂くことを目的としています。Pythonでゼロから手法を実装することを通じて解釈手法のアルゴリズムを理解し,実データの分析を通じて解釈手法の勘所を押さえて頂きます。機械学習の解釈手法は強力な反面,使い方を誤ると間違った結論を導いてしまう危険もあります。本書では解釈手法を実用する際の注意点についても丁寧に触れています。
-
3.8※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。 機械学習のしくみをイラストや図解でやさしく学ぼう! 本書は、機械学習に関するさまざまなトピックスを概説する書籍です。人工知能における機械学習の位置づけを説明したのち、機械学習内の分野をマップ化し、マップ内の街(=機械学習内の分野)を旅する形でやさしく解説していきます。 数式や複雑な処理手順は扱わずに、「どんなしくみで、どこで使われていて、どう役に立つのか」という要点をわかりやすく示します。大枠や要点を掴むことを主眼としているため、短時間・効率的に学ぶことができます。機械学習について関心をもっているものの、専門書はハードルが高いと感じている学生やビジネスパーソンにおすすめです。 構成は、はじめに人工知能における機械学習の位置づけや手法の分類を示したうえで、機械学習の個々のトピック……すなわち、k近傍法や決定木などによる分類、進化的計算や群知能による最適化、強化学習、ニューラルネット、深層学習などを説明していきます。 まえがき 目次 はじまり-機械学習の国へ行こう- 第一章 いりぐち-機械学習ってなんだろう?- 機械学習ってなんだろう? AIにできること いきものとコンピューター、それぞれの学びかた コンピューターの学習 機械学習はなにができるの? 「言葉」を認識する 「画像」を認識する COLUMN 強いAIと弱いAI 第二章 観光案内所-機械学習の種類と仕組み- 機械学習には種類がある 先生に正解を教えてもらおう-教師あり学習- 教師データとラベル 教師あり学習の仕組み 自力で学習を進めよう-教師なし学習- 試行錯誤の経験から学習しよう-強化学習- コラム いろんな機械学習 学習した知識を役立てよう-汎化・タスク・アルゴリズム- 学習のしすぎに注意!-過学習- COLUMN オッカムの剃刀とノーフリーランチ定理 第三章 分類の街-k近傍法と決定木- 並べかたで分類しよう-k近傍法- 一刀両断、スパッと分類!-サポートベクターマシン- ○と×で分類しよう-決定木- 決定木の作りかた たくさんの決定木の森-ランダムフォレスト- COLUMN みにくいアヒルの子定理 第四章 最適化の街-進化的計算と群知能- 最適化ってなんだろう? 進化を模倣してよりよい情報を残そう-進化的計算- いきものの進化の仕組み 進化的計算ってなんだろう? 進化的計算の代表選手、遺伝的アルゴリズム 遺伝的アルゴリズムの仕組み もっと複雑なことをするには-遺伝的プログラミング- 生物の群れの行動から学習しよう-群知能- 蟻みたいに近道を見つけよう -蟻コロニー最適化法- 大勢で答えを探そう-粒子群最適化法- 魚みたいに餌を探そう-AFSA- 第五章 試行錯誤の街-強化学習- 強化学習ってなんだろう? とにかく試行回数を重ねよう-モンテカルロ法- より効率的に試行するには?-Q学習- Q学習で迷路を脱出しよう 第六章 神経回路の街①-ニューラルネット- 神経細胞と神経ネットワーク 神経細胞の模倣-人工ニューロン- 神経ネットワークの模倣-人工ニューラルネットワーク- ニューラルネットの学びかた 視覚のシミュレーション-パーセプトロン- ハイスピードで学ぼう!-バックプロパゲーション- ニューラルネットワークの種類 ①階層型 ニューラルネットワークの種類 ②全結合型と再帰型 「何か」を見つける-認識- 「何か」を動かす-制御- 「何か」を考える-判断- 必ず「何か」を返してくる。……それでいいのかな? 第七章 神経回路の街②-ディープラーニング- ディープラーニングってなんだろう? 人間の「視覚」を真似したニューラルネット これはイヌ? それともネコ?-畳み込みニューラルネットの画像認識- CNNはどうして高性能なんだろう? 時間で変わるデータを分析しよう-リカレントニューラルネットとLSTM- 本物そっくりのニセモノをつくる-敵対的生成ネットワーク- ディープラーニングを自動翻訳に役立てよう 経験から学ぶ深層学習-深層強化学習- 第八章 でぐち-機械学習をはじめよう- 機械学習に使われる言葉-プログラミング言語Python- 機械学習に使われるソフトウェア①-TensorFlowとKeras- 機械学習に使われるソフトウェア②-Caffe、PyTorch、Chainer- おわりに-AIについて学べる参考図書たち- 索引
-
4.0※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 機械工学はものづくりに関わる工学分野を包括した横断的な工学です。本書は、機械の専門知識をもたない人を対象に、身近な製品や機器を題材にして、フルカラーの写真と図解でわかりやすく機械工学の取り組みと考え方を理解することができます。
-
-※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。 空想上や実在する生き物から着想を得た作品を制作している宇田川誉仁氏。彼が手掛ける紙粘土や針金、機械パーツ類、廃材などでつくられた立体は「メカニカルミュータント」と呼ばれ、世界的規模で数多く紹介されている。本書でピックアップするのは「実在の昆虫を本物そっくりでメカっぽい外観に仕上げた作品たち」で、それらの機械昆蟲は、強いインパクトで見る人を惹きつけることだろう。第1章は大型(約20cm)の1点もの作品であるミカドトックリバチ。紙粘土で本体をつくり、盛りつけと削りで成形を進め、細部をつくり込んでいく独自の工程を解説する。第2章は小型(約5cm)のコガネムシ作品群で、原型からの型取り工程後に、塗装や細部の加工に変化をつけて個性的な甲虫に仕上げる様子を解説する。第3章は木材や金属を組み合わせてつくったスチームパンク的なトックリバチの「巣」で、見どころいっぱい。巻頭と第4章には新作から過去の代表作まで、主要な作品を収録。迫力ある機械昆蟲の世界を存分に楽しめる一冊。
-
3.5※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。 ◆コンピュータのことば「機械語」を学んで、しくみを理解!◆ ゆかいな動物たちと一緒に、コンピュータのことば「機械語」を学んで、コンピュータが働くしくみを理解しよう! 動物たちがおしゃべりしながら具体的なプログラム例を挙げて解説しているので、会話を読んでいくだけで知識が身についてしまいます。機械語を学んでおけば、機械語以外のプログラミング言語を学ぶときにも理解が進みやすくなります。初めて学ぶ方にも、根本から学び直したい方にも、おすすめの1冊です。 ■こんな方におすすめ ・コンピュータのことば「機械語」を基本から学んでみたい&学び直したい親御さんから子供さんまで ■目次 ●第1章 ことば ―― 機械語 ・1-1 コンピュータってどんなもの? ・1-2 プログラムはどうやって実行する? ・1-3 機械語ってどんな言葉? ・1-4 機械語とアセンブリ言語の関係 ・1-5 コンパイラとインタプリタは何をしてくれる? ・1-6 開発環境をインストールしよう ●第2章 おぼえる ―― レジスタ ・2-1 レジスタには「今使いたいもの」を入れる ・2-2 整数を足してみよう ・2-3 負の整数や大きな整数を足してみよう ・2-4 整数を引いたり掛けたりしてみよう ・2-5 整数を割ってみよう ・2-6 小数の計算をしてみよう ●第3章 もっとおぼえる ―― メモリ ・3-1 普段はデータをメモリに置く ・3-2 メモリにデータを置いてみよう ・3-3 メモリにたくさんのデータを置いてみよう ・3-4 たくさんのデータの中から指定されたデータを取り出そう ・3-5 メモリを使ってC言語からアセンブリ言語にデータを渡そう ●第4章 とぶ ―― ジャンプ ・4-1 ジャンプ命令でプログラムの好きな場所にとぶ ・4-2 条件分岐を使ったプログラムを書いてみよう ・4-3 条件分岐を使ってもっと複雑なプログラムを書いてみよう ・4-4 ループを使ったプログラムを書いてみよう ・4-5 ループを使って好きな個数のデータを処理してみよう ●第5章 つむ ―― スタック ・5-1 スタックでは最後に入れたデータが最初に出る ・5-2 関数を呼び出そう ・5-3 スタックから引数を受け取ろう ・5-4 必要な値を残しておこう ・5-5 自分自身を呼び出す再帰呼び出し ■著者プロフィール ●松浦 健一郎(まつうら けんいちろう):東京大学工学系研究科電子工学専攻修士課程修了。研究所において並列コンピューティングの研究に従事した後、フリーのプログラマ&ライター&講師として活動中。企業や研究機関向けにソフトウェア、ゲーム、ライブラリ等を受注開発したり、遠隔配信や動画も含む研修の講師を務めたりしている。司 ゆきと共著でプログラミングやゲームに関する著書多数(本書は40冊目)。 ●司 ゆき(つかさ ゆき):東京大学理学系研究科情報科学専攻修士課程修了。大学では人工知能(自然言語処理)を学ぶ。研究機関や企業向けのソフトウェア開発や研究支援、ゲーム開発、書籍や研修用テキストの執筆、論文や技術記事の翻訳、翻訳書の技術監修、学校におけるプログラミングの講師を行う。
-
4.01980年代瀕死の状態にあったスイス機械式時計産業を、見事V字復活させたスウォッチグループ。その奇跡の経営戦略を描いたスイス原書の日本語版。
-
-時は21世紀半ば。舞台は先端技術で独立したアジア海洋地域のノマドランス共和国。主人公の竹林豪は、学園に通う学生でありながら、研究機関である福祉技術公社の特殊部隊に勤めている。相棒のヒューマノイド・マルグリットと共にロボット絡みの事件を解決する仕事をしているのだ。そんなある日、公社の先輩である朝日河という男が自宅の密室で銃殺死体になる。彼を撃ったのは、メイドロボのリリカルだという。しかし、ロボットには、人間を傷つけてはならない理由があるはずだが……。
-
-
-
-
-
3.5「自分達がいなくなった時、作品達もこの世から消えてほしい」今世紀最後のカリスマであり天才人形師・タナトスの遺言を守るため、タナトスの子・シェイマスはタナトスを生き写しにした生体人形・紅とふたり、タナトスが創った人形達が治める聖都市破壊の旅を続ける。焼身自殺をはかる都市、人形達の自殺ショー。聖母教会の象徴である美少女とタナトスの恋の行方。カルトの女王・高屋未央が贈る究極の美の世界!!
-
-歯車は奏で、幻想は踊る。 いざ、音楽と機巧(からくり)の迷宮へ! ラッパが響きわたる人工洞窟、 海と怪物のスペクタクル、 即興演奏を記録する機械、 虹色を奏でるクラヴサン、 フルートを吹く自動人形、 天使の楽器アルモニカ、 香りをふりまくオルガン…… 命なき楽士たちがつづる500年の音楽史。 「音楽は人の手が楽器を鳴らして演奏するもの、人が声を発して歌うものだ。そういう常識の片隅でわたしたちは、機械じたいが鳴らす音楽に心惹かれずにはいられない」 ──「前口上 機械が歌をうたうとき」より 「人を驚かせたいという願望が自動人形や自動演奏機械、早変わりする舞台装置を生み出した。アルモニカの音色、ファンタスマゴリーの誘惑、色と音と香りの共鳴、そこには人間の認識にたいする科学の夢がある。あるいは、消えてしまう即興演奏を書きとめようとする試み、これはレコーディング、そして現代の打ち込み式の楽譜入力で可能になった。しかし、その思想・願望は18世紀には生まれ、それほど現代とは異ならないかたちで提案されていた。ただその当時の技術が追いついていなかっただけである」 ──「あとがき」より 『月刊アルテス』好評連載、待望の書籍化!
-
4.4
-
5.0勇者として異世界に転移した高校生、輝久。彼の目の前に現れたのは、アンドロイドで幼女な女神、マキだった。のほほんとした雰囲気で始まった、2人の救世の旅。はじまりの村へ向かう道中で降臨したのは――殺意MAXのラスボス、ガガだった!? 腐食のオーラを放つ強敵を前に、突如マキがトランスフォーム! 五体がバラバラになった彼女は、輝久と合体する。特撮ヒーローさながらのスーツ(マキ)に身を包んだ輝久は、意思とは無関係に動く体と謎の力で、ガガを迎え撃つことになる――ループする世界の中で、まだ何も知らない輝久の戦いが幕を開ける!
-
-区長の娘であることにコンプレックスを抱いていたナツミは、中学校の入学式の朝、中央池で泳いでいるケンと出会う。 色んなことが気に入らない、現実感の乏しい毎日。そんなナツミを待ち受ける運命は? そしてケンが探している“星”とは? 近未来都市を舞台に揺れ動く、少年少女たちを描いた物語。 【著者】 晴海まどか 千葉県育ち東京都在住の文章クリエイター。七年強、テクニカルライターとして会社勤めをし、その後フリーに。2014年3月、ライブドアブログ・Impress QuickBooks主催「ライトなラノベコンテスト」で、「明日が雨でも晴れでも」が特別賞受賞。 公式サイト「白兎ワークス」 http://whiterabbitworks.wordpress.com/
-
-
-
3.8十七歳の僕は皇帝。でも自分が偉いという気は全然しない。綺麗で優しい婚約者のユイ姫ともぎくしゃくする毎日。伝統と義務ばかりが重たく、自分がしたいことも見つからない……そんな僕が憧れるのは、かつて全世界を相手に戦ったという美しき性別不明の戦鬼ルルド・バイパーだった。だがその子供っぽい憧れが、やがてこの世のすべてを揺るがす混乱に発展しようとは――詠韻文明と呼ばれる奇妙な物理法則に支配される幻想の世界に滅亡と崩壊の陥穽(あな)が開くとき、若き皇帝は決断を迫られる……絢爛たる魔人と、容赦なき機械と、揺れ動く少年少女の心が毒蛇の如く絡み合う、これは無為無策(でたらめ)な夢物語の顛末――。
-
3.0長引く紛争を終結させるために創られた兵器"サイボーグ義手"。禁忌の技術として生まれたその力は、医療機器に形を変え、人々の生活を支えていた。サイボーグ義手を使う母を持つ狐月ソラは、自身が起こした交通事故のトラウマを引きずり、家にこもり、だれとも関わることのない日々を過ごしていた。それでも、母と2人で過ごす毎日は幸せだった。あの事件が起こるまでは――。禁断の戦争兵器を巡る復讐の青春SF、開幕――。
-
4.4コロナと戦った医療従事者たちの真実とは? 現役医師として新型コロナと最前線で戦ってきた人気作家が満を持して描く、コロナ禍の医療従事者たちを描いた感動の人間ドラマ。 物語は3人を軸に進んでいく。 大学病院の勤務医で、呼吸器内科を専門とする女性医師・椎名梓。シングルマザーとして、幼児を育てながら、高齢の母と同居する彼女は、コロナ病棟の担当者として、最前線に立つことに。 同じ病院の救急部に勤務する20代の女性看護師・硲瑠璃子は、結婚目前の彼氏と同棲中。独身であるがゆえに、やはりコロナ病棟での勤務を命じられる。 そして、70代の開業医・長峰邦昭。街の医師として、地元に密着した医療を行ってきたが、高齢で持病もある自身の感染を恐れながらも、コロナに立ち向かう。 あのとき医療の現場では何が起こっていたのか? 現役医師だからこそ描けるディテールは読み応えあり。 3人はそれぞれの立場に苦悩しながら、どのようにコロナ禍を生き抜くのか。だれもが経験したあの未曾有の事態の中、〈戦場と化した医療現場の2年半〉のリアルを描く感動の物語。 単行本 2022年10月 文藝春秋刊 文庫版 2025年1月 文春文庫刊 この電子書籍は文春文庫版を底本としています。
-
4.0十年前の世界同時大災害で家族を失った少年・大橋タカヤは、ある日、機械仕掛けの化物と遭遇する。現れた二人の少女が化物と戦うが、二人ともピンチに陥ってしまう。そのときタカヤの力が覚醒し、化物を撃退した。戦闘後タカヤは、大災害が、実は人類に反旗を翻したAIによる侵略だったと知らされる。そして二人の少女は愛華と美帆といい、虚数兵器デイブレイクを用いて機械仕掛けの悪魔――メカニクスと戦う存在らしく……!?
-
3.0――その《指》は願望を具現化する。 猟奇殺人が起こる街。思い出に溺れて人は死ぬ。 」そして数奇なる運命の車輪は回り始めた……。 平和な街を突如襲った連続猟奇殺人/潰殺事件。 都市という、寂れた箱庭の片隅で探偵稼業を営む芥宗佑(あくた・そうすけ)は、潰殺事件によって家族を殺された高校の後輩・栂貴織(つが・きおり)の訪問を受ける。警察には頼れないと言い張る彼女を、情に流され保護した宗佑は、人捜しの依頼を受けることとなった。そして、貴織の依頼を進めるなか、宗佑は蠢く《指》の因縁に絡め取られていく。 息の合わない相棒・神楽ヰ音耶(かぐらい・ねや)とともに、宗佑は惨劇の舞台裏と黒幕の存在に到達するが……。 ふたりの「探偵」を待ち受けるのは、――悲劇か喜劇か。 かくして、銀の鉄槌は下り、紅き執行者は断罪の撃鉄を上げる。 繰り広げられるは《指》に魅入られた愚者達の輪舞曲――。 新房昭之監督がゲスト審査員として参加し「映像として見せたい」と絶賛した、第8回小学館ライトノベル大賞ガガガ大賞受賞作!! イラストレーターは『魔法少女育成計画』『拷問塔は眠らない』その他多方面で活躍中のマルイノ!! ※この作品は底本と同じクオリティのカラーイラスト、モノクロの挿絵イラストが収録されています。
-
-――その《指》は願望を具現化する。 猟奇殺人が起こる街。思い出に溺れて人は死ぬ。 」そして数奇なる運命の車輪は回り始めた……。 平和な街を突如襲った連続猟奇殺人/潰殺事件。 都市という、寂れた箱庭の片隅で探偵稼業を営む芥宗佑(あくた・そうすけ)は、潰殺事件によって家族を殺された高校の後輩・栂貴織(つが・きおり)の訪問を受ける。警察には頼れないと言い張る彼女を、情に流され保護した宗佑は、人捜しの依頼を受けることとなった。そして、貴織の依頼を進めるなか、宗佑は蠢く《指》の因縁に絡め取られていく。 息の合わない相棒・神楽ヰ音耶(かぐらい・ねや)とともに、宗佑は惨劇の舞台裏と黒幕の存在に到達するが……。 ふたりの「探偵」を待ち受けるのは、――悲劇か喜劇か。 かくして、銀の鉄槌は下り、紅き執行者は断罪の撃鉄を上げる。 繰り広げられるは《指》に魅入られた愚者達の輪舞曲――。 新房昭之監督がゲスト審査員として参加し「映像として見せたい」と絶賛した、第8回小学館ライトノベル大賞ガガガ大賞受賞作!! ※この作品は廉価版です。廉価版にはイラストが入りません。
-
4.0人間なんてキライよ。大ッッ嫌い――人間を疎み、機械にしか心を開かない少女・メルディーナは、ある日、廃棄場で巨大な機械とめぐり合う。それは偶然か、それとも必然か。その出会いはやがて彼女の運命を険しく、過酷なものに変えていく。美しい少女と巨大メカが巻き起こすロシアン・スチームパンク第1弾。
-
3.02023年6月16日(金)公開 清水崇 監督・西畑大吾(なにわ男子)主演 映画「忌怪島/キカイジマ」を完全小説化! 恐怖は、〝村〟から〝島〟へ── バグじゃない! 呪いだ! 絶海の孤島で起こる謎の連続死 現実と仮想が交わり始める時 最恐の呪いが再起動する…… あんたらが見たっちゅう赤い女ね…… そりゃイマジョだよ。 この島が生んで、 こびりついた罪穢れさぁね…… 〈あらすじ〉 同日、同時刻、同じ死に方をした男女 全く別の場所の室内で、2人は海水に溺れて死んだ…… 未だシャーマンが棲む島。 その島でVR研究を行う片岡友彦とチーム「シンセカイ」。 突然のシステムエラー、突如出現する赤いバグ。 シャーマンは語る──「それは〝イマジョ〟じゃ」 交わり始める異世界と現実世界。 瞬く間に島を覆う怪奇と死──。 〝イマジョ〟との関係は? 彼らは謎を解き明かし、生きて島を脱出することができるのか……!
-
2.0
-
-『機械性放棄ホワイトボックス』は「機械性放棄(クリーニング)」という作品と、 「デトックスインザホワイトボックス」という2つの作品を収録しました。 コンセプトとしては「綺麗になる、綺麗にする」をテーマに、 ポップな絵柄の中にコーヒーのような苦味を混ぜて固めた砂糖菓子のような作品づくりを目指しました。 メカメカしい機械の表現や、自己犠牲する魔法少女の話など、一つ一つに答えがあるようでないような、 そんな話を収録しましたので、普段考えないようなことを考えさせるような、不思議な余韻を感じていただければ幸いです。 (作品紹介) 「機械性放棄(クリーニング)」 私の他作品でも登場しているケモミミの黒服の褐色女の子の話です。ここでは他作品とは違い作品の世界に少しだけ踏み込んだ内容となっています。機械や天使、聖なるものと歪なものが複雑に入り混じったものとなっています。ここに答えはないので、ドントシンクフィールの精神で、自分なりの答えを導き出していただければ幸いです。 「デトックスインザホワイトボックス」 アメゾン(某通販サイト)から届いた大きな白い箱の中で、ある女性が怯えながらあるものを見ている。その白い箱を別の女性が掃除しながら外から眺めている。二人の女性とデトックスに関するお話です。
-
-※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。 失敗事例を通して機械設計の神髄を学ぶ! 本書は、機器の不具合等によって発生した重大事故や、著者の身近で起きた失敗事例を通して、事故発生原因の技術的な深掘りと対策案を示すことで、同様の不具合を起こさないために設計段階で何をすべきかを、具体的にわかりやすく解説した書籍です。「失敗」と聞くとネガティブなイメージを持つかもしれませんが、本書では「失敗は開発にはつきもの。失敗=ノウハウ」というスタンスの元、前向きな気持ちで機械設計に挑めるよう構成しています。 また、設計に必要な基本データなどを掲載していますので、ハンドブックのように日常の業務で使用することもできます。 「失敗事例」を紹介する書籍は他にも数多くありますが、本書のように対策・技術まで深く踏み込んだものはほぼ存在せず、唯一無二の書籍として長く使用いただけます。 1章 機械設計と失敗概論 2章 重大事件・事故となった失敗 2-01 整備不良を起こしやすい設計による失敗 2-02 操縦者・作業者による失敗 2-03 設計者の知識不足による失敗 2-04 組織的な不正による失敗 3章 起こしやすい失敗と克服技術 3-01 強度設計の失敗 3-02 熱の影響による失敗 3-03 腐食による失敗 3-04 締結による失敗 3-05 組立や整備による失敗 3-06 シール部の失敗 3-07 ゴム・樹脂製品の失敗 3-08 潤滑や摩耗関連の失敗 3-09 寒冷地対応の失敗 3-10 オーバフィルによる失敗 3-11 電気関連の失敗 3-12 鋳造技術上の失敗 3-13 コスト・投資による失敗
-
-※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。 大人気作『機界戦隊ゼンカイジャー』の1年間をメインキャスト、スタッフのインタビューで綴るムック本が発売! スーパー戦隊シリーズ45作記念作品。史上最もエキセントリックなスーパー戦隊をここに総括――。 テレビシリーズから最新作Vシネクストまで、『機界戦隊ゼンカイジャー』の全軌跡をメインキャスト&スタッフの徹底取材で辿る、公式完全読本シリーズ最新版。 全力全開で発売!! 【キャストインタビュー】 駒木根葵汰/増子敦貴/森日菜美/世古口凌 榊原郁恵/川岡大次郎/甲斐まり恵 【声優インタビュー】 浅沼晋太郎/梶 裕貴/宮本侑芽/佐藤拓也 福圓美里/鈴木崚汰/松田颯水 中田譲治/乃村健次/竹田雅則/福西勝也 【スーツアクターインタビュー】 [座談会]高田将司×伊藤茂騎×神前 元 [座談会]竹内康博×蔦宗正人×下園愛弓×岡田和也 清家利一/村岡弘之/藤田洋平 草野伸介/森 博嗣/齊藤謙也 【スタッフインタビュー】 [プロデューサー]白倉伸一郎×武部直美 [メインライター]香村純子 [監督]中澤祥次郎/山口恭平/田﨑竜太/諸田 敏/加藤弘之/渡辺勝也 [脚本]毛利亘宏 [音楽]渡辺宙明/大石憲一郎 [アクション監督]福沢博文 [特撮監督]佛田 洋 [視覚効果]斉藤幸一(日本映像クリエイティブ) [キャラクターデザイン/玩具開発]寺野 彰(バンダイ)×鶴巻拓也(PLEX) [怪人デザイン]K-SuKe×松井 大(企画者104)/篠原 保
-
4.0意思決定、データ分析、後悔…… 戦略的とは、機会損失を考えることだ! 本当に重要なことは、目に見えないことが多い。特に、「何かをやること」のコストとリターンはよく見えるが、それによって見えなくなること、つまり、「やらなかったこと」や「できなくなったこと」がより重要であったりする。これが機会損失である。機会損失を考えるとは、意思決定の基準、価値観を考えることにほかならない。自分、自社がどの目的を、どの時間軸で達成したいのか、そのためには限られた資源をどう配分したらよいのか。本書では、仮説思考やデータ分析など、流行りの手法や、企業によくある習性などを批判しながら、見えないコストとそこを見直すことでチャンスが生まれてくることを、多くの事例を挙げながら多面的に論じていく。そして、企業経営だけでなく、個人にとっても機会損失の概念を持つことで、より戦略的な意思決定と行動ができることを説き明かす。
-
-私たちの暮らしのすみずみまでを支える「ものづくり」の仕事。 本書では,日本の「ものづくり」を支える機械・電気の資格について,分野別に種類や特徴,取得方法などを紹介しています。資格の位置づけや学校についても掲載していますので,自分に向いている仕事を見つたり,キャリアアップのための資格を探す手助けとなるでしょう。これから「ものづくり」に関わっていきたいと考えている方のためには,仕事の面白さややりがい,業界の現状と将来性なども解説しています。資格は自分らしく働いていくための武器です。資格がないとできない仕事もたくさんあります。進学・就職・転職や自分のキャリアプランを考えるときに,本書を役立ててください。
-
-
-
3.8「これからがデジタル革命の後半戦。飛躍的に能力を拡大していくコンピュータに人間はますます仕事を奪われる」 MITスローン・スクール、デジタル・ビジネス・センターの研究者2人が2011年に自費出版した本書の原書であるRace Against The Machineの未来予測は、アメリカ国内外で大きな反響を呼んだ。 本書の2人は、技術の進歩が速すぎて起きる雇用喪失説の立場をとる。つまり、コンピュータとの競争に人間が負け始めていることこそ、雇用が回復しない真の原因であると主張する。
-
-
-
5.0※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。 マイナーでも優秀!とっておきの2戦法のバイブル復活!! プロの公式戦であまり見られないものの、アマ大会やネット将棋では頻繁に指されている戦法があります。それが本書に収められている「雁木戦法」であり、「右玉戦法」です。ともに古くから指されている戦法であり、相手が対応を知らなければ楽勝、もし最善の対応をされたとしても互角に持ち込める非常に優秀な戦法であり、これらを極めたスペシャリストたちがアマ棋界で活躍した例は枚挙にいとまがありません。 本書はこの2つの戦法のバイブルとして知られる「雁木伝説」と「右玉伝説」の2冊を合わせて文庫化したものです。破壊力の雁木をバランスの右玉。二つの秘法を体得して、ぜひ実戦で大暴れしてください。
-
5.0精工で愛らしい容姿から一部の男性を中心に爆発的に売れた「機械人形」。 ただ、人形に依存しすぎることで引き篭もりの増加など多くの社会問題が表面化し、政府は人形の強制処分を決定する。 両親を亡くし、機械人形のナナミとともに生きてきたノリコにも破棄要請令状「赤紙」が届き… 構想10年、数々の不幸で陽の目を見ることがなかった著者の魂作が WEB公開、ネットニュース、炎上などの爆風とともに電撃単行本化!! 不要の烙印を押された機械人形と孤独な少女のSFドラマ。
-
-労働力として人間の生活に機械人形が欠かせない世界。とある村で成人の儀を終えた人間の少年・レイと機械人形の少女・ココは、ある日こっそり旅に出た! 昔の記憶がないココは、自分が他の機械人形と違う理由を知るために、自分のパーツの持ち主達を探そうとするけど――? 機械人形と人間が紡ぐ絆と成長の旅物語が開幕!
-
4.0※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。 読んだ瞬間、大爆笑!台湾で大ブレイクしたベストセラーついに日本上陸!似てそうだけど、なんだか違う日本と台湾。さて、どんな内容かというと、たとえばカラオケ。日本人の場合は、「人の18番はとらない」「歌はしっかり聞く」「手拍子をつける」……などなど暗黙のルールがいっぱいありますが、台湾人は「カラオケに行くと各自が勝手に歌う」「人の歌をきかず、しまいには歌わずに他の遊びで大騒ぎ」……とか。日本人だからこそ気付いた台湾人のちょっと「ゆるくて」「奇怪」な日常をコミカルに解説しています。一見、毒舌にも見えますが、台湾の人たちの人情が随所に読み取れ、ホロっとしてしまうのです。
-
-
-
3.6「新しい製品やサービスをつくるという、きわめてクリエイティブな行為を、 この上なく理詰めで、しっかり筋道を立てて説明している。 完成された、市場創造の〈技術書〉だ。」 ――三宅秀道(『新しい市場のつくりかた』著者、専修大学経営学部准教授) 「いまよりいいもの」ではなく、「いままでにないもの」を生み出すためには、 「MECE」「定量調査」「分析・分解」といった慣れ親しんだやり方をいったん脇に置く必要がある。 むしろその真逆の考え方をすることが、新しい市場をつくるためには不可欠なのだ。 社会学×デザインシンキング×マーケティング 生活の現場を取材し、未知の視点を探る「社会学」起点の調査手法。 「デザインシンキング」の本場で培った、人間理解+創造的アプローチ。 国内外、多業界、営利非営利の数多のプロジェクトで磨いた「マーケティング」の実践知。 ――トリプルキャリアから生まれた、「生活者起点イノベーション」を初めて体系化する。 ステップ明快、図版多数、ツール満載、ケース豊富 「1. 課題リフレーミング」「2. 定性調査(エスノグラフィ調査、デプスインタビュー、日記調査)」、 「3. 情報の共有と整理」「4. 機会フレーミング」「5. 機会コミュニケーション」の5つのステップで、 自社のプロダクトや事業に対する「課題認識」が、新しいビジネスの「機会」に変わる。
-
3.8ベストセラー『格差社会』の著者が、貧富の格差に象徴される「結果の格差」ではなく、その差を生むことになるかもしれない「機会の格差」に焦点を合わせて、思想的・経済学的な理論背景を論ずる。すでに格差社会に突入した日本において、機会の不平等は社会のさまざまな分野において見られる。男性と女性の違い、世代間の違い、家族構成(結婚、子育て)、生まれ育つ地域……。問題なのは、これらの機会平等を追求すれば、費用が多額になって経済効率を疎外することがあり、必ずしも機会不平等が批判の対象とはならないことである。社会の公正不公正に関しては、心理学や倫理学の助けを借りてしっかり議論する必要がある。第一章「機会不均等と公正さ」、第二章「男女の機会不均等」、第三章「教育の機会不均等」、第四章「家族を持てない機会不均等」、第五章「世代間の機会不均等」、第六章「地域間の機会不均等」、第七章「その他の機会不均等」
-
4.5純粋無垢の機械兵士×心優しいメカニック。ひとの心を慈しみ、愛する気持ちはラーニング出来ます。担当イチオシ異種愛物語! ※本書は電子配信中の「小説ビーボーイ 世紀の恋特集(2020年春号)」に収録されております。
-
5.0「不自然ではありません。我々はセックスするべき関係です」戦争の終わった平和な世界。失業中の機械整備工・ジェフリーは廃棄されていた機械兵士を拾った。気まぐれに修理してみたらなんと家事スキル最高! 彼の焼くアップルパイは絶品! ジェフリーにとって大事な存在になった彼だけど、彼はジェフリーを抱きたいと性器まで増設してきて…!? 絆されるジェフリーだがHの絶頂までをカウントダウンされるなんてロケット発射じゃないんだよ!? イチオシの異種ラブストーリー! (※本書収録の「機械兵士と愛あるブレックファースト」は、電子配信中のビーボーイデジタルノベルズ「機械兵士と愛あるブレックファースト【イラスト入り】」と同内容のものです。)
-
-※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。 機械要素設計の基礎概念を理解するためのテキスト 本書は、大学・高専における「機械設計」「機械要素」などの科目を対象とし、機械要素設計の本質を習得できるようにわかりやすく解説したものです。 とくに、これらに関する[例題]と[解答]における「数式」の導出過程に配慮して記述し、各章末に「演習問題」、巻末に「演習問題解答」を掲載し、理解を深めるための工夫をしています。 このたびの改訂では、現状の機械系教育機関のカリキュラムに沿って内容構成と解説の見直しを行いました。機械系大学・高専の教科書として、機械系技術者の参考書として好適です。 ※本書籍は,日本理工出版会から発行されていた『機械要素設計』(2011年11月)を改訂し,第2版としてオーム社から版数を継承して発行するものです。 1章 機械要素設計の基礎 2章 ねじ 3章 軸・軸継手 4章 軸受 5章 歯車 6章 ベルト・チェーン 7章 クラッチ・ブレーキ 8章 ばね 9章 管・継手・バルブ・シール 演習問題解答 付表/参考文献/索引
-
-
-
-20世紀の数学はヒルベルトを抜きにしては語れない、と言われるドイツ数学界の巨峰37歳の処女作。没後に改訂第8版が刊行されたほど、重要かつ長く読み継がれてきた書。ユークリッド幾何学の全公理を結合・順序・合同・平行・連続の5種の公理群にまとめ、相互の独立性を完全に証明した。公理論的方法が成功を収めた典型例であり、数学全般の公理化への出発点となった記念碑的著作。またユークリッド「原論」同様、影響は数学にとどまらなかった。なお本書には、論文「数の概念について」と著名な講演「公理論的思惟」を併収。【解説:佐々木力】
-
-
-
-イタリアでの幾何学史のベストセラーが待望の日本語版に!古代エジプトの測量幾何学から中世まで、幾何学の歴史を美しい図版とともに丁寧に紐解く。天才数学者の非凡な逸話や絵画・音楽・建築などにひそむ図形のマジックは、数学が苦手な文系でも思わず引きこまれる。解説や紹介のために用いられる数多くの図版や写真は、読者の理解を助けるだけでなく、イタリアらしい美しい色彩で眼に楽しい。読んで見て楽しい幾何学の入門書。
-
4.8※この商品は固定レイアウトで作成されています。お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいたうえでのご購入をお願いいたします。 ※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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 パターンづくりの原則を解説した、パターンメイキングの決定版! ファッション、テキスタイル、手工芸、インテリア、建築、デザイン、ジェネラティブアート、マスアートなど、様々な分野で求められるパターン生成。 本書では、シンプルな操作を用いるだけで無限のリピートパターンを作成できる原則を教えます。 パターンづくりの基礎を学びたい方や、表現の引き出しを増やしたい方におすすめ。 デザインの経験がない方でも、文字やシンプルな図形を用いて操作を行うことで、さまざまな魅力的なパターンが制作できます。 30年以上にわたって世界中で「折り」のコンサルタントとして指導・活躍してきた著者のポール・ジャクソンが、対称性の法則を用いて、ステップバイステップで解説。 数学的要素を省いたやさしい説明により、初心者でも簡単にたのしく習得できる、とっておきの指南書です。
-
3.6今、あらゆる場所で「企画できる人」が求められている Web、SNSがインフラ化し、誰もが情報発信できる現代は、1億総クリエイター時代とも言われる。ブロガー、YouTuber、インスタグラマーなど、様々な「つくる人」から熱狂的な支持を集め、今なお売れ続けるロングセラー書『人がうごくコンテンツのつくり方』から3年。本書では「逃走中」「ヌメロン」など、さまざまなヒット企画を生み出してきた著者が、コンテンツの源ともなり、今、あらゆる企業・人が求めているもの、「企画」をテーマに書き下ろす。 「企画=アイデア」ではない。企画とは「決めること」である。 企画という言葉から「アイデア」や「発想」を思い浮かべる人も多いのではないだろうか。つまり、企画ができる人とは、素晴らしいアイデアを閃く一部の「特別な才能の持ち主」だと。本書ではそういった従来の企画に対するイメージや常識を覆す。企画とは、端的にいえば「決めること」であり、どんな人でもできるようになるものである。本書では、「企画とは何か」を再定義し、企画力の正体を解き明かす。また、「企画」と「コンテンツ」の違いから、いかにして企画ができる人になるか、その具体的方法までを伝授する。 ■本書の構成 序章 企画とは何か 第1章 生まれる企画 第2章 人と企画 第3章 伝わる企画 第4章 進む企画 第5章 企画を受け取る 第6章 企画力の正体
-
5.0▼第1話/“タコ”な奴!?▼第2話/秘策アリ▼第3話/“安易”な手法▼第4話/老ジャズメン▼第5話/裏切りの真意▼第6話/失踪▼第7話/父と子▼第8話/憎しみ▼第9話/帝都広告●登場人物/工藤駿介(イベント屋、タコプランニング社長。元大手広告代理店「帝都広告」のバリバリのイベントプロデューサー)西園寺静香(帝都広告の社員。工藤と結婚するはずだったが、式の当日に裏切られたという過去を持つ)●あらすじ/内容に妥協するくらいなら、大きな仕事でも断ってしまう“タコ”な奴!?、工藤。そんな彼がゲットした大きな仕事はハツダの新車発表会。彼の考えた企画とは…(第1話)。▼「ハッピーハート博」に行った工藤は「トウジョウハウス」のパビリオンに全く客が入っていないのを不信に思う。帝都のプロデュースする「ハツダ」の建物がはみ出し、「トウジョウ…」への道をふさいでいたからだ(第2話)。▼「ハツダ」のイベントに出ているアイドル、名美野陽子が帝都とぶつかり、ステージに出ないと言い出す。工藤は、「トウジョウ…」の奥に陽子のグッズを売る店を出していいならステージをすると帝都と取引すれば、と彼女に提案。陽子の店に群がる大勢の客の足は、自然に「トウジョウ…」へも向かっていった…(第3話)。●その他の登場キャラクター/寺坂義明(第1、8、9話)、名美野陽子(第2、3話)、エディ窪田(第4、5、6、7、話)
-
-庭山由紀は子供の頃からアイドルに憧れていた。しかし、地味で平凡な由紀は普通の主婦になるのもいいかなと考えるようになったが、親に認めてもらえず。地元を出てやり直そうと上京。実際にアイドルを目指してみたが、結局は全て持ち出しのいわゆる地下アイドルにしなれなかった。芸名は萌野夢乃。整形もしたが人気は出ず、ファン相手に風俗まがいの個室撮影をするようになる。自称プロデューサーには騙され肉体関係も持った。誕生日会を開催してもみじめな思いをしただけ。ただ、そこに参加してくれた熱心なファンだと思っていた男にAVへスカウトされた。由紀は初めて事務所に所属することになり……。
-
3.0※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。 「ダウンロード数が伸びない」「DAUが増えない」「リテンションが低い」「課金されない」スマホアプリビジネスの現場の悩みを解決。エキサイトが企画・開発したiOS/Androidアプリの豊富な事例をもとに、企画立案、ASO、PR/広報、広告運用、アナリティクス、グロースハック、収益化の成功ノウハウを紹介。実施フェーズ別アプリマーケティングの全体像が1冊で丸ごとつかめる。
-
-考えすぎない、肩肘張らない、計算しない―――篠原流、ご機嫌に生きるヒント 人生のほとんどを人よりも顔2つ分飛び出してきた。流され続けて好きでもない柔道をやって、シドニーオリンピックでは無念の銀メダル。日本代表の監督になってA級戦犯と言われたり、会社を立ち上げてみたり、バラエティー番組に出たり。デカさと生き方は「規格外」かもしれないけど、「規格外」に幸せな僕の人生の、ちょっとしたコツやヒントのようなもの。 項目 酒場で仕事を語るな/人にされたことは覚えておけ、自分のしたことは忘れてよし/恋愛にロマンチックを求めない/尊敬の念は「真似っこ」で表す/実って垂れるほどの頭はあるか/隠れファンの存在を信じる/「好き」というモチベーションに頼らない/ミーハーに大物なし/男たるもの「かっさら」であれ/放牧教育論/「弱いから負けた」の真相/齢40からの再スタート
-
3.8
-
-巨根が理由で会社を退職した大雨の日、熊野は小柄でカワイイ男・三宅とぶつかってびしょぬれに!! お詫びに自宅に招かれた熊野は、あざといエロさに当てられて大きなムスコが勃ってしまう…!! すると「コレ挿れたら、俺のカラダ壊れちゃうかもしれませんね!」自ら腰を揺らし始めて…!? 逃げるように帰った熊野だったが、新しい職場には先日激しく交わった三宅の姿がーー!! 隠れSの巨根後輩×セクハラビッチ先輩のセクハラすれすれ★刺激たっぷりなリーマンラブ! 【※この作品は話売り「規格外サイズの俺、ビッチ先輩に襲われる!?」の電子単行本版です】 【収録内容】「規格外サイズの俺、ビッチ先輩に襲われる!?」第1話~第6話 描き下ろし漫画4P収録
-
4.0ある日突然異世界に転移してしまった瑠璃。人見知りの幼女・リーナ(3才)に懐かれ、先生として侯爵家に迎えられる。保育士だった知識を活かして活躍する瑠璃だったが、なにげなくステータスを確認すると魔力レベルが規格外の「癒しの聖女」だった!? 自分を慕ってくれるちびっこの側で平穏に暮らしたいだけなのに、チートな魔力で次々と画期的なアイテムを生み出す瑠璃を周りは放っておいてくれなくて…!? WEB発、ちびっこに癒されたい聖女の異世界ファンタジー、待望の書籍化!
-
5.0
-
-※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。 麻雀の戦術には流行がありますが、今、最も重視されているのが打点です。 高い打点の手をアガるためには、門前で作ってリーチして、というのが一般的な戦術です。 しかし、現雀王・矢島亨プロは「鳴いて高い手をアガる」という一見矛盾しているような戦術で今、勝ちまくっています。 その構想力、鳴きのスタート地点、アガるための捨て牌作りなどは、必ずあなたの麻雀に役立ちます。 また「鳴き読み」「相手を動かす鳴き」など、打点作り以外の戦略的な部分においても、矢島プロは超一流です。 本書は矢島プロが培ってきた「鳴き」に関する全てを余すことなく伝えています。 第1章 鳴きの基本 ホンイツ 第2章 鳴きの基本 トイトイ 第3章 鳴きの基本 チャンタ 第4章 鳴きの基本 とにかくアガれ! 第5章 鳴きの基本 相手の鳴き 第6章 鳴きの応用編
-
4.0小国マッティアの王女セレンは、ぜひにと望まれて大国クラッセに嫁ぐことになった。 しかしセレンは幼い頃に、クラッセ王城で開催された舞踏会で大暴れした経験があり、なぜ自分が王妃にと望まれたのかがわからない。 「ああ、なんか面倒なことに巻き込まれているんじゃないわよねえ」 「怖いこと言わないでくださいよ、姫さま……」 疑問を抱いたまま入城し、気弱だけど心優しい王、レグルスとあいさつを交わす。 おてんばを隠し、猫をかぶって妃らしくあろうとするセレンだったのだが……後宮には一人の謎の女性が住んでいた。 絡んでくるその女性に業を煮やし、「寵愛を受けるって、どうやったらいいの?」と、そんな女には負けないと鼻息荒くするセレン。 気弱で優しすぎる王レグルスと、おてんばで猫かぶりのセレンが、永遠の愛を見つけるまでの物語。 書き下ろしの番外編、後日譚にあたる『王は王妃の邪魔をする』を収録。
-
-小国マッティアの王女セレンは、ぜひにと望まれて大国クラッセに嫁ぐことになった。 しかしセレンは幼い頃に、クラッセ王城で開催された舞踏会で大暴れした経験があり、なぜ自分が王妃にと望まれたのかがわからない。 「ああ、なんか面倒なことに巻き込まれているんじゃないわよねえ」 「怖いこと言わないでくださいよ、姫さま……」 疑問を抱いたまま入城し、気弱だけど心優しい王、レグルスとあいさつを交わす。 おてんばを隠し、猫をかぶって妃らしくあろうとするセレンだったのだが……後宮には一人の謎の女性が住んでいた。 絡んでくるその女性に業を煮やし、「寵愛を受けるって、どうやったらいいの?」と、そんな女には負けないと鼻息荒くするセレン。 気弱で優しすぎる王レグルスと、おてんばで猫かぶりのセレンが、永遠の愛を見つけるまでの物語。 書き下ろしの番外編、後日譚にあたる『王は王妃の邪魔をする』を収録。 『規格外のおてんば王女ですが、猫をかぶって寵愛を受けます!【分冊版】1』には「1 王女はおしりの痛みを我慢する」~「2 王女は永遠の愛を誓う」(前半)までを収録
-
-※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。 矢倉の歴史を変えた超攻撃戦法! 本書は矢倉に対して後手が左美濃から急戦を仕掛けていく画期的な戦法を斎藤慎太郎七段が紹介した「矢倉左美濃急戦基本編」の続編です。 基本編では左美濃急戦の狙い筋や成功例が中心でしたが、本書ではそれに対する先手工夫をまず解説します。早囲い、横歩取り、一直線棒銀など、それぞれ先手の有力手段といえます。 そして第2章は後手の工夫が展開されます。△7四歩早突き、△8五歩保留などで先手の対策を迎え撃ちます。 さらに第3章では5手目▲7七銀、第4章では対雁木、先手左美濃急戦といった形を解説、まさにこの1冊に矢倉左美濃急戦をめぐる最新の攻防が凝縮されているといって過言ではありません。 基本編同様、本書でも斎藤七段の妥協なき解説は健在。自らの研究を余すところなく披露しており、その深さと正確さは驚嘆の一言につきます。 本書の内容をマスターして、矢倉左美濃急戦を完全に自分のものにしてください。
-
-人類と吸血鬼による闘争に終止符を打つ存在──銀のアルケミスト。伝説の錬金術を操ることになる少年ハギオは、養成学校に通いながらも、いまだ目覚めぬ錬『銀』術を秘めた一人の学生だった。 授業ではトップクラスの錬金術の遣い手ながら、『領域』と呼ばれる固有の能力が開花しないハギオは、ある日、街で純血吸血鬼の美少女、九炉と出会う。人類に恨みを持っている彼女と、吸血鬼に家族を殺されたハギオは、やがてお互いの立場を理解し始めるが──。 ハギオの錬銀術を巡り、錬金術師集団『薔薇十字団』と伝説の吸血鬼一族が鎬を削る、ブラッドバトルファンタジー!