ローコード開発を疑似マンツーマン支援 動くアプリが作れます！ 　マイクロソフトのローコード開発ツール「Power Platform」は、アプリ画面を開発する「Power Apps」、処理を自動化する「Power Automate」、データ集計・分析に適した「Power BI」などからなります。本書では「備品予約システム」を題材に、Power Apps、Power Automate、Power BIを組み合わせて、実際に動くものを作ります。さらに、Microsoft Teamsとの連携も図ります。 　本書でこだわったのは、「Power Platformらしく」作ることです。実際、Power Platformらしく作るにはコツがあります。それはPower AppsとPower Automateをうまく組み合わせ、アクションの処理ロジックをPower Automateにまとめることです。Power Automateは処理ロジックが得意で、様々なアプリと連係する機能もあります。対してPower Appsにはそうした機能がないため、Power Appsだけにこだわると複雑化します。あとから処理ロジックの差し替えもできなくなり、Power Platformの良さを生かせない作り方になってしまうのです。 　ほかにも、システム開発の常識ではあり得ないような作り方が求められます。それらはPower Platformが未成熟なのではなく、Power Platformの思想と捉えたほうがいいでしょう。理解してしまえばそういう前提でアプリを作ることができますが、システム開発の常識があるほど理解しづらいかもしれません。まずは本書で一通り「さわって学ぶ」ことをお勧めします。

※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。 本書ではMicrosoft 365サービスのビジネス活用を業務シナリオに沿ったサンプルで実践しながら解説します。最初にMicrosoft 365の全体像や各アプリの役割を確認し、テレワークなどの多様な働き方において中心となるTeamsの活用手法を紹介します。次に、Microsoft 365の基盤技術となるSharePointを社内ポータルとして活用するための知識と手順を紹介します。後半の章では、それらをPower Platformと組み合わせて活用する方法を解説します。Power Apps、Power Automateなどのサービスを用いてローコード/ノーコードで業務を効率化する実例を解説しています。最後に、テレワーク環境での人材育成や今後に想定されるワークスタイルとMicrosoft 365について考察します。 　Microsoft 365をすでに導入している、またはこれから導入するみなさまが、現在のビジネスシーンで各サービスをより使いこなすために本書をご活用ください。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13005-3)も合わせてご覧ください。 Microsoft Power Platformは「Power Apps」「Power Automate」「Power BI」「Power Virtual Agents」から構成され，「Office 365」「Microsoft Azure」などと接続できるビジネスプラットフォームです。本書ではPower Platformの導入を考える情報システム担当者，プログラミングの知識はないけれど業務のアプリ化・作業の自動化を行いたいビジネスパーソンなどの方に向けて，各サービスの基礎から具体的なアプリの作成方法までをサンプルアプリのレシピとして解説します。「メール添付ファイルの自動格納」「帳票出力」など，普段の業務をノーコード／ローコードでアプリ化しましょう！　なお，Officeライセンスがない方も評価版（1ヵ月有効）でアプリ開発を試すことができます。

AIやIoTが実用化フェーズに入りつつあるのみならず，デジタルトランスフォーメーション（DX）への注目の高まりによって，事業やサービスを取り巻くデータを分析・活用・管理するためのインフラであるデータ基盤の重要性が増しています。 データ基盤を構築するにあたり，先行する事例から，Google Cloud（Google Cloud Platform, GCP）はデータ領域に強みがある，あるいは，BigQueryは高速に動作するデータウェアハウスである，と聞いたことがある方は多いでしょう。 本書では「データ基盤」そのものを体系的に整理しながら，Google Cloudの各サービスをどのように活用することで実用的なデータ基盤を構築できるか，また発展的なデータ分析ニーズに応えるデータ基盤をどのように設計できるか，といった点について解説しています。 特にGoogle Cloudはマネージドサービスを中心として提供されているため，その特性を正しくとらえることで，最大限の価値を発揮できるようになります。 実際にGoogle Cloudやオンプレミス，他のクラウドサービスを用いたデータ基盤の構築や設計に携わってきた筆者らによる一歩踏み込んだ解説が本書の特徴です。 本書は以下のような方におすすめです。 これからデータ基盤の構築に関わる可能性があるエンジニア Google Cloudや他のクラウドサービスを利用しており，これからデータ領域での活用を広げようとしている方 また，すでにGoogle Cloudを利用しているエンジニアやデータ基盤に携わっているエンジニアにとっても，より洗練されたデータ基盤の設計を行うための知識やノウハウを得ることができるでしょう。 本書は近年のビジネス要件の変化からデータ基盤に求められる要件，一般的なデータ基盤のアーキテクチャを紹介した後，Google Cloudでの設計として以下のようなトピックを取り扱います。 データウェアハウス データレイク/ETL/ELT データパイプラインマネジメント/データ統合 データ基盤のセキュリティとコスト管理（アクセス制御，データ持ち出しの防止，重要データ検知） BI，データの可視化 発展的な分析（地理情報分析，機械学習，リアルタイム分析）

本書は、Raspberry Piを使ってあなたの猫との生活をより豊かにするために、「猫の餌監視システム」と、「猫のおもちゃ作り」を取り上げています。 ・猫エサ監視システムの作り方 猫の餌って気づいたらなくなってませんか？そんなときRaspberry Piとウェブカメラがあれば監視システムが作れます。今回はRaspberry Zeroを用いウェブカメラから猫エサ上部から定期的に撮影を行いました。その画像をImageJという画像解析ツールを使いエサの残量を数値化しました。数値化したデータはGoogle Cloud PlatformのひとつのData Portalにアップロードすることにしました。これによりサーバーレスでシステムを構築が可能です。この本ではラズパイの初期設定からGoogle Data Portalの繋ぎ方までを初心者向けに書いています。ぜひ何かのアイディアの種にしてください。 ・猫のおもちゃの作り方 今回は猫のおもちゃを作りました。Raspberry Pi zeroを使いサーボを動かして猫と遊び、遊んでいる様子を撮影する仕組みを作りました。この本を読めばRaspberry Piのセットアップからサーボモータの固定方法、動体検知の仕組みまで簡単に始めることが出来ます。この本は初心者向けになっていて、1からしっかりと説明しているつもりです！

特集1の前半では，TypeScriptの基礎を学びます。後半では，JavaScriptで構築されたアプリケーションをTypeScriptへと段階的に移行する過程を通して，実践的な使い方を身に付けます。 特集2では，Amazonが提供するAWS（Amazon Web Services）とGoogle が提供するGCP（Google Cloud Platform）のコストコントロールについて解説します。 特集3ではWindows10ユーザーのために開発環境の今を紹介します。

最新の18.04 LTSに対応！サーバーとしてのUbuntuを基礎から徹底解説 Linuxをサーバーとして活用するのはクラウドサービスの普及により、以前よりハードルが低くなってきています。 特にUbuntuはAmazon AWS、Microsoft Azure、Google Cloud PlatformといったクラウドにおけるゲストOSとして認証を受けており、それらのクラウド上で利用することができます。 また、IoTで使用されているOSがデフォルトとしてUbuntuがインストールされていることが数多くあります。 一方で、Ubuntuデスクトップ版はデスクトップ環境がインストールされますが、サーバー版はGUI環境がインストールされていません。 Ubuntuサーバーを使用する場合ユーザーはコマンドを使って操作することになり、入門者にとってはやや扱いにくさがあります。 この書籍では、Ubuntuサーバーのインストールからはじまり、パッケージの管理から代表的なアプリケーションの設定まで、 Ubuntuをサーバーとして活用したい人に向けて基礎から徹底的に解説をしています。 本書は『CentOS徹底入門』、『Linuxサーバーセキュリティ』等でご好評いただいている執筆者の中島能和氏が執筆しています。 2018年4月に2年ぶりにリリースされた長期サポート版のバージョン18.04に対応していますので、これから入門する方におすすめの1冊です。 ※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。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております】 データ分析のためのシステム作り 「ビッグデータ」や「データサイエンティスト」という言葉が、書店やWeb、テレビを賑わしており、組織や企業が持つデータを分析して日々の活動に生かしたいという機運が高まっています。Business Objectsは、データ分析を行うための専用ソフトで、さまざまなデータソースからユーザー自身が分析を行い、ビジネスの状況を把握することができます。 本書は、このBusiness Objectsを中心に、データ分析を実現するためのシステムをどう構築するかを解説します。データ分析システムの基本的な知識から、Business Objectsのさまざまな機能を使ったレポート、状況を把握するためのダッシュボードなどの作成方法を解説するものです。SAP の新しいインメモリデータベースHanaの利用についても説明するなど、ビジネスインテリジェンスを実現する最新のデータ活用のノウハウをお届けします。 ※本電子書籍は同名出版物を底本とし作成しました。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。 Web API設計のベストプラクティス集 APIとはアプリケーション、サービス、コンポーネントがどのように通信するかを定義する仕様です。本書『APIデザイン・パターン』は、Web APIを構築するための安全かつ柔軟で再利用可能なパターンを提供するために執筆されました。一般的な設計原則の説明からはじめ、APIを構築する際の仕様、デザイン・パターンを紹介していきます。Manning Publishing: API Design Patterns の翻訳書。 本書 "APIデザイン・パターン（API Design Patterns）" は、Web APIを構築するための一連の設計原則、安全かつ柔軟で再利用可能なパターンを提供するために書かれました。Google Cloud PlatformとそのAPI設計に取り組む著者が、 ・APIの一貫性、拡張性、可用性を確保する方法について ・安全かつ柔軟で再利用可能なAPIパターン ・一般的なAPIの設計を改善する手法 について解説します。コード例はTypeScriptで解説。詳細なシナリオ・図解により、API設計についての理解が深まります。 提供するAPIが他の開発者から信頼され、便利に使ってもらえるようにするためのベストプラクティスを提供します。 ［本書まえがきより］ ソフトウェアが「うまく設計されている」とはどういうことなのか、「よく設計されたWeb API」とは何か。 私は自分自身で答えを出そうとし、実際に使ってみた情報などを何年もかけ集約し、Luke Sneeringerと私でGoogleのルールとして明文化し、それは最終的にAIP.dev（google.aip.dev）という形で提供することになりました。これらのルールはある種の法律のようなもので「何をすべきか」は書かれていても、「なぜそうすべきか」は書かれていません。この本で私が目指したのは実践的なガイドラインと、その理由を論理的に説明することです。この本で取り上げたトピックが、APIデザインという魅力的かつ複雑な世界において、多くの会話や将来の仕事のきっかけとなることを願っています。

本書はWebページ上でマイクからの音声をリアルタイムに音声認識する技術の解説書です。 AWSのS3にHTMLとJavaScriptを用いて音声を取り込み、Amazon Transcribe、Google Chrome、Microsoft Azureの音声サービス、AmiVoice Cloud Platformを使用して音声認識する方法を説明しています。その際、Webページが悪用されないようにAmazon Cognitoを使った簡単な認証についても紹介しています。

OpenShiftの仕組みと基本を一通り学べる実践的な入門書 本書は、エンタープライズ向けKubernetesディストリビューションの1つである、 Red Hat OpenShift Container Platform（OpenShift）に関する技術解説書です。 エキスパートの経験に基づき、OpenShiftを実際に使うにあたって有用な情報を インフラとアプリケーションの両面から集大成しています。 また、環境構築の章では自分でOpenShiftをインストールして利用するための手順も 解説しており、これからOpenShiftに触れる方にとっても役立つ内容になっています。 〈主な対象読者〉 ●これからOpenShiftを使う方 ●OpenShiftの基盤設計や運用に関わる方 ●OpenShift上で稼働するアプリケーションの設計・開発・運用に関わる方 三部構成で、OpenShiftの概要から、基本操作・手順、基盤設計やOperatorの基礎、 マルチクラウド・ハイブリッドクラウド対応、デプロイ、監視・ロギング、 マイクロサービス・サーバレス等のクラウドネイティブ対応まで、 コンテナアプリ開発に必要な内容を一冊にまとめています。 ■■本書の特長■■ ○OpenShiftの実践経験豊富な著者陣が執筆。 ○陳腐化しにくい、OpenShiftのキモ（概念・考え方等）をしっかり解説。 ■■本書の部構成■■ ■第1部　入門編 ■第2部　インフラ実践編 ■第3部　アプリ実践編 ※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。 AWS、Azure、Google Cloudを一気に知りたい、欲張りなあなたへ！ 本書は、AWS（Amazon Web Services）、Azure、Google Cloudという、現在よく使われているクラウドサービスについて、横断的に学習できる書籍です。 「クラウドサービスの全体像を理解したい」 「3つの違いをしっかり把握してから、どれを使うか選びたい」 「Amazon Web Servicesのこのサービスについては知っているけれど、他のサービスではどうなっているのかな？」 そんな風に思っている方に、ぴったりの1冊です。 AWS（Amazon Web Services）、Azure、Google Cloudという3つのクラウドサービスは、その手軽さや利便性、汎用性から、今や非常に有名です。エンジニアであれば名前はもちろん知っているでしょうし、エンジニアでなくても仕事上システムに関係する立場の方であれば、何かしら関わりがある方も多いでしょう。 しかし、この3つのクラウドサービスは、それぞれがたくさんのサービスを提供しており、ほぼ同じようなサービスもあれば、異なるサービスもあり、全部を把握するのは大変です。 そこで本書では、この3つのクラウドサービスについて、分かりやすく体系立ててサービスを解説した上で、それがどのようなサービスであるのかという概要や特徴も細かく説明しています。そして、3つのクラウドサービスでは何という名前で提供されているのか、どのような違いがあるかについてもまとめています。 クラウドを学ぶ際につまづきやすいのが概念や用語ですが、初めて学ぶ方でも理解しやすいように、平易な言葉を使い、豊富な図解を用意しました。 今後は、用途に応じて複数のクラウドサービスを組み合わせて使うことや、途中で乗り換えることも増えていくでしょう。 そのようなマルチクラウド時代に備えるために、ぜひ本書をお役立てください。 Chapter 1　AWS・Azure・Google Cloudの概要と特徴 Chapter 2　クラウドの仕組みと使い方 Chapter 3　インフラを構成する基本サービス Chapter 4　クラウドのデータにかかわるサービス Chapter 5　コンテナとサーバーレスなサービス Chapter 6　チームでの開発と運用を助けるサービス Appendix 各サービス・機能の補足資料 Chapter 1　AWS・Azure・Google Cloudの概要と特徴 Chapter 2　クラウドの仕組みと使い方 Chapter 3　インフラを構成する基本サービス Chapter 4　クラウドのデータにかかわるサービス Chapter 5　コンテナとサーバーレスなサービス Chapter 6　チームでの開発と運用を助けるサービス 髙橋 秀一郎（たかはし しゅういちろう） 1981年長崎生まれ、神奈川育ち。大学卒業後SIerに所属、約16年間IT 系の業務に従事する。メガバンクのシステム更改やDWH更改に携わり、現在は地域自治体の課題の発見・ITを活用した課題解決を行う。エッヂデバイスからクラウドを使用したサービスまで、一通りの実装が可能な技術をもとに、現実世界の情報を電子データ化する技術を磨く。Google Cloud Platform 認定 Professional Cloud Architect。 大澤 文孝（おおさわ ふみたか） 技術ライター。プログラマー。 情報処理技術者（「情報セキュリティスペシャリスト」「ネットワークスペシャリスト」）。 雑誌や書籍などで開発者向けの記事を中心に執筆。主にサーバやネットワーク、Webプログラミング、セキュリティの記事を担当する。近年は、Webシステムの設計・開発に従事。 主な著書に、『ちゃんと使える力を身につける Webとプログラミングのきほんのきほん』（マイナビ出版）、『いちばんやさしい Python入門教室』（ソーテック社）、『AWS Lambda実践ガイド』（インプレス）、『さわって学ぶクラウドインフラ docker 基礎からのコンテナ構築』（日経BP）、『ゼロからわかる Amazon Web Services超入門 はじめてのクラウド』（技術評論社）、『UIまで手の回らないプログラマのためのBootstrap 3実用ガイド』（翔泳社）、『Jupyter NoteBookレシピ』（工学社）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。 ※本ムックはカラーページを含みます。お使いの端末によっては、一部読みづらい場合がございます。 LOOKING FOR NEW JAPANESE CONTEMPORARY ART 日本の現代アート名鑑100 日本が世界に誇る現代美術作家100組！ 日本が世界に誇る現代美術作家が集結した『STARS展』や『Chim↑Pom展』が活況を呈する一方、オークションやNFTなどのマーケットも新しい世代を巻き込んで大きな賑わいを見せています。 現代アートはもはや、建築、デザイン、ファッション、食と同じく、豊かな暮らしに必要な教養のひとつ。 そこで、巨匠から若手まで、今、知っておくべき日本の現代美術作家100組をまとめました！ EXHIBITION 日本の現代美術史に残るアーティストの展覧会。 Chim↑Pom ／塩田千春／内藤礼／森村泰昌／菅木志雄／大竹伸朗／横尾忠則／KYNE STARS 日本が世界に誇る現代美術のスターが集結。 村上隆／西洋が作ったアートのルールで戦い、勝ち続けるということ。 李禹煥／目の前に見えているものだけが見るべきすべてのものではない。 草間彌生／世界からリスペクトを集める唯一無二の天才アーティスト。 宮島達男／無機質なデジタルカウンターにかけがえのない命の暗喩を込めて。 奈良美智／かつてナイフを握り睨んだ少女はいま、慈しみの目で見つめ返す。 杉本博司／50年前アメリカに渡った青年の才能と信念、天恵と幸運を見る。 TIMELINE 1950年代に始まる日本の現代美術史。 ART MATRIX 現代アート見取り図。 MOVEMENT 日本のアートムーブから生まれた作家たち。 具体美術協会／ダムタイプ PLATFORM NFTは何がすごいのか？ STUDIO VISIT 現代美術のトップランナーと、作品が生まれる場所。 五木田智央／名和晃平／目［me］／金氏徹平／加藤泉／宮永愛子／杉戸洋／水戸部七絵 MASTERPIECE アーティストたちのあの名作に出会う。 川俣正／三島喜美代／中谷芙二子／ヤノベケンジ／会田誠／山口晃／鬼頭健吾 COLLECTION アートコレクターたちが部屋に飾る、あの作品。 高橋龍太郎／桶田俊二・聖子 MY FAVORITE 目利きたちが選んだいま、知ってほしいアーティスト。 藤原ヒロシ／片山正通／かしゆか

DXが期待通りの成果をあげている企業は、たった5%。 最前線で働く著者が解説するDXの教科書! 2020年春、5Gの普及が本格的にスタートし、 DXを迫る流れは加速する。 こうした時流のなかで、企業はどんな戦略を描けばいいのだろうか。 元リクルート最年少執行役員で、 現在はDXの専門集団Kaizen PlatformのCEOを務める須藤憲司氏が 豊富な事例と共に解説! 【DXを成功させるための5つのステップ】 1 モバイルファースト 2 動画活用 3 データ活用 4 リアル接続 5 ビジネスモデル変革 【掲載事例】 ・SOMPOひまわり生命保険 ・パーソルキャリア ・吉本興業 ・NTT東日本 ・ネスレ日本 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。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております】 コストパフォーマンスに優れた注目の国産クラウドサービスを徹底解説! NTTコミュニケーションズ株式会社が提供する「Cloudn」(クラウド・エヌ)は、「スケーラブルで信頼性の高いITリソース」「低価格で豊富なサービスラインナップ」「セルフマネジメント」「グローバルなパブリッククラウド」「充実したサポート」といった特徴を持つ、Webサービス基盤に最適なパブリッククラウドサービスです。 本書では、Cloudnのサービスの特徴を紹介するとともに、仮想サーバーの機能を提供するCompute(コンピュート)などIaaSの基本機能から、ロードバランサーやオートスケールといった付加機能、RDB(Relational DataBase)やPaaS(Platform as a Service)といったミドルウェアの機能まで幅広い内容を網羅しています。 また、スケーラブルで安定性の高いWebシステムの構築やコンテンツ配信システム、キャリアクラウドである特性を生かしてシームレスな閉域網接続を実現するVPC(Virtual Private Cloud)といったように、利用用途に応じたCloudnのシステム構成例やAPIの活用法、業界ごとの利用事例などについても紹介しています。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

本書はクラウドを学ぶ際に一番最初に読むのに適した本を目指して執筆しました。クラウドサービスについて一通り説明をしているのはもちろんのこと、他の本では省かれるような周辺知識でも、初学者が知っておくべきことについてはきちんと盛り込んで丁寧に説明するよう心掛けました。 クラウドについて書かれた本は山ほどありますが、他の多くの本ではクラウドのすべてのサービスや機能を網羅的に説明しようとするあまり、クラウドの概要や学び方について理解してもらうための本というよりはベンダーのマニュアルやカタログのような本になってしまっているように感じます。本書では網羅性よりは初学者にとって特に大事な事象に関してわかりやすさに重きをおいて執筆しているため、クラウドのすべてのサービスや機能を紹介しきれているわけではありません。その代わりクラウドの世界観や最初のとっかかりを知るための本としては他のどの本よりも優れていると自負しています。 本書では世界3大クラウドであるAWS(Amazon Web Services)、Azure(Microsoft Azure)、およびGCP(Google Cloud Platform)をできるだけ公平に扱って執筆しました。各社クラウドの違いについて知りたいという方も本書は適していると思います。

「これから最新のクラウドを活用していきたい」「クラウドベースのシステムの全体を把握したい」という新人エンジニアやこれからクラウドベースのシステムに取り組むエンジニアのための一冊です。Amazon Web Services，Google Cloud Platform，Microsoft Azureといった大手クラウドサービスの全体像の紹介から，IoTやエンタープライズなど，現場でクラウドを活用している各種企業での事例まで，クラウドの構築＆運用のノウハウを本書で学びましょう！

WEB+DBPRESS plus徹底攻略シリーズでは、Webアプリケーション開発のためのプログラミング技術情報誌『WEB+DB PRESS』の掲載記事をテーマ別に厳選し、再編集してお届けします。『クラウド徹底攻略』では、いまやWebサービスのインフラ構築には必須となったAmazon Web ServicesやGoogle Cloud PlatformなどのIaaS、HerokuをはじめとしたSaaSや、クラウドサービスとともに使われることの多いDockerの知識など、エンジニアにとって必須のノウハウを1冊にギュッとまとめました。

Googleが提供するクラウドサービス AWSとの違いを軸に徹底解説 　「Google Cloud Platform」（GCP）は、Amazon Web Services（AWS）やMicrosoft Azureと同じく、企業向けのクラウドサービスとして提供されている。後発であることは否めないが、後発であるからこその特徴を備えている。 　一般的な用途では「マネージドサービス」の充実が特徴と言える。そのほか、今注目の「機械学習」「ビッグデータ」関連のサービスが特に充実しており、AI関連のシステム基盤として要注目であることは間違いない。 　本書では、「コンピューティング」「ストレージ」「ネットワーキング」「ビッグデータ」「機械学習」「アカウント管理」「運用監視」という７つのカテゴリーに分類し、GCPの特徴を、AWSとの違いを軸に解説している。 　また、GCPのサービスを解説するほか、エンタープライズ用途のユースケースに基づいて、GCPを用いた設計ガイドをまとめている。技術力に定評のあるGoogleのクラウドサービスを検討するのに最適な１冊である。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、Google Cloud Platform（GCP）のプレミアムパートナーである株式会社トップゲートが、Google App Engine（GAE）とその周辺サービスの活用方法を紹介する実践開発入門書です。クラウド開発経験のない新人君が、プラットフォームの選択・開発・リリースなどの基礎から、運用・パフォーマンス改善・既存環境連携などの応用まで、総合的なアプリ開発をひとつひとつ体験していくストーリー仕立てのわかりやすい解説が特徴です。

※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。 Google BigQuery（ビッグクエリ）は、Googleが自社で保有している膨大なデータを効率的かつ高速に分析するために構築した社内データ分析基盤を一般提供したサービスです。その内部ではBorg、Colossus、Jupiter、DremelなどのGoogle独自のコアテクノロジーが活用されており、実行されたクエリはGoogleの保有する膨大なインフラリソース上で瞬時に並列・分散処理されます。 　その処理速度は1000億行のデータセットに対してインタラクティブに数十秒で結果を返してしまう程です。 　本書では、社内に蓄積されているビッグデータを、新人さんがBigQueryを駆使してその優れた機能に感動しながらも悪戦苦闘し、分析基盤として利用していくサンプルケースを通して、BigQueryの利用方法を具体的に解説していきます。まずは気を楽にして物語を楽しみながら、登場人物達と共にBigQueryや関連するGCPサービスについて理解を深めていただければと思います。

Google Cloudは、すぐにクラウドでアプリを開発できるので、ビジネスをすばやくIT化できます。フルマネージド（サーバー管理が要らない！）なので、Googleの技術基盤にフルに任せながら、安心してソフトウェア開発に注力できます。しかもGoogle App Engineを使うならば、必要なプログラミング言語はPythonだけです。しかもWebブラウザだけで開発できます。本書はGoogle Cloudの優れた機能を紹介しながら、Python＋Flaskフレームワークを使いWebアプリ方を紹介します。この開発工程をともに学ぶことでクラウド上でのソフトウェア開発の要諦を学ぶことができるでしょう。Google Cloudのパワーとテクノロジーを習得しましょう！

本書は、GoogleがGCP(Google Cloud Platform)上で提供している機械学習関連のツールやAPIを活用し、実際に機械学習の環境やデータに触れながら、その原理と動作を体験的に学ぶことができる機械学習入門書です。 ●Googleは、機械学習にも有用な優れた環境を提供しており、特にDatalabはブラウザ上でPythonのコードを実行でき、グラフ・表を出力できるほか、ビッグデータを高速で処理するBigQueryや便利な各種APIにも簡単にアクセスできるツールです。 ●本書では、Datalabを通じて、Googleが膨大なリソースを使い初めから用意している機械学習環境にアクセスし、高度な機能と豊富な資源を十分に活用できるよう読者を導いていきます。 ●本書の学習では、数式はほとんど使わず、簡単なコードとそのグラフィカルな実行結果により、理解を深めていきます。 まずは識別の基礎から入り、各種識別関数を通じて機械学習の原理や手法を学びます。 続いて実践的にデータを扱いながら、データの評価方法やチューニングを学び、さらに深層学習(ディープラーニング)へと進んでいきます。 深層学習では、画像識別による具体例から始まり、より高度なニューラルネットワークまで学んだ後、実際にGoogleの深層学習用ライブラリー(TensorFlow)を使ってニューラルネットワークをモデリングする方法を学びます。 最後に、画像識別を代表するCNN(畳み込みニューラルネットワーク)の実装法を学び、実運用の入り口へと案内します。

【概要】 本書は、深層学習の開発環境の準備とPythonの基本、各種深層学習モデルの解説、そして実際の現場での利用方法について解説した書籍です。 ニーズの高い、人気の深層学習モデルを利用した画像処理モデルの構築方法を解説しています。 また最終章では深層学習のモデルをGoogle Cloud Platform（GCP）にデプロイする手法を解説しています。 【読者対象】 人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者 【著者】 株式会社アイデミー　木村優志（きむら・まさし） 博士（工学）。ATR-trek、富士通を経て、現在はConvergence Lab.の代表として多数のAI案件を手がける。 アイデミー技術顧問。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

本書はゲームインフラエンジニア向けのGCP解説書です。AWS一本のインフラ構築からマルチクラウドへとニーズが変化していく中でゲーム業界でもGCPの検討は進みつつあります。コンソール系、アーケード系、モバイル系などそれぞれの分野で必要な情報を横断的な情報をまとめ、GCPの全体的な紹介から事例までをわかりやすく解説します。【執筆者：野下 洋、芝尾 幸一郎（株式会社Aiming）、野邉 宏一郎、岡田 正之、渡邊 宏樹（シリコンスタジオ株式会社）、長谷川 祐介（株式会社grasys）、橋口 剛】

本書はGCP（Google Cloud Platform）のゲーム基盤としての活用を、ゲーム業界のエンジニアが解説します。各社のエンジニアが寄稿により生の声を寄せ、さらにGCPのディープな情報も盛り込んでいます。

本書はGoogleによるクラウド環境Google Cloud Platform（GCP）を仕事の現場に導入し、生産性と効率を高めるためのガイドブックです。GCPのしくみと特徴、その強みをはじめとして、ビッグデータ処理に定評のあるBigQueryなど各サービスの概要を紹介しています。現在AWSやAzureなど他社サービスからの乗り換えを検討していたり、オンプレミス環境からクラウドへの移行を考えている方にまず最初に読んでいただきたい一冊です。

本書は、異なるサービスやアプリ同士をつないで情報を連携できるiPaaS（Integration Platform as a Service）の1つであるIntegromatの解説書です。iPaaSを使った業務の自動化（RPA）を進めるために必要な基礎知識と、Integromatの機能を詳細に解説しています。本書を通じて、より高度なシナリオを簡単に作ることができるようになります。

クラウドのAIをレベル別に詳解！ 現在ではAI（人工知能）は、社会に溶け込むまで普及してきました。 スマホでのテキスト入力時の変換予測、あるいはカメラ撮影時の顔認 識など、生活のあらゆる場面に出てきます。 このようなAI技術は、機械学習のアルゴリズムや統計学などの高度な 技術で構成されており、開発者にとって高いハードルでした。それを 「ヒョイと」乗り越えられるのが、Google Cloud のAIプロダクト です。 本書では様々なAIプロダクトをレベル別に詳しく解説しました。 ◆本書の内容（抜粋） 第1章　GCPのAIについて　 　1.1　GCPとは 　1.2　機械学習とは 　1.3　GCPのAIとは 　1.4　GCPの機械学習APIとは 　1.5　AutoMLとは 　1.6　BigQuery MLとは 　1.7　AI Platformとは 第2章　機械学習API 　2.1　機械学習APIを利用するために 　2.2　Cloud Vision API 　2.3　Cloud Video Intelligence API 　2.4　Cloud Speech-to-Text API 第3章　AutoML概要 　3.1　AutoMLの概要 　3.2　AutoMLの種類 　3.3　AutoMLモデルのエクスポート 第4章　AutoML（視覚系） 　4.1　Cloud AutoML Vision 　4.2　Cloud AutoML Vision Object Detection 　4.3　Cloud AutoML Video Intelligence 第5章　AutoML（言語系） 　5.1　Cloud AutoML Natural Language（テキスト分類） 　5.2　Cloud AutoML Natural Language（感情分析） 　5.3　Cloud AutoML Translation 第6章　AutoML（テーブルデータ・Edge） 　6.1　Cloud AutoML Tables 　6.2　Cloud AutoML Vision Edge 第7章　BigQuery ML 　7.1　BigQuery MLとは 　7.2　BigQueryMLでできること 第8章　AI Platform I 　8.1　概要 　8.2　AI Platformでデータ探索 　8.3　画像ラベリング 第9章　AI Platform II

身近な例からデータサイエンスの深淵を体感し スケールさせるノウハウを学ぶ 【本書の内容】 「膨大なデータを分析して傾向を探り意思決定に援用する」とはよく耳にするフレーズですが、「膨大なデータ」から「援用する」までの間に、どのようなことがなされているのでしょうか。その各段階における必要な知識や技能やツールやインフラにはなにがあるのでしょうか。 本書はそういった疑問を、身近な例（フライトスケジュールからミーティングの参加・不参加確定）から説き起こします。とはいえ、それは単に米国運輸省のデータをダウンロードし、フライトの傾向を時間軸に合わせて分析し、スケジュールとして提示する、という“シンプル”なストーリーではありません。 「データ分析を実行してビジネスで成果を出す」ことができる人を「データエンジニア」と呼ぶ、Googleならではの文化が色濃く出た1冊です。すなわち、クエリの構築やレポート、グラフ化が最終目標ではなく、それらをひっくるめたスケーラブルで反復可能なシステムを構築できる人材への足がかりとなる1冊であり、肩書としての「データサイエンティスト」から、真に求められているデータサイエンティストへと、自身をスケールしていくための手引書です。 本書は、 Valliappa Lakshmanan, Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-to-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning, O'Reilly Media, January 12, 2018. の邦訳版です。 【本書のポイント】 ・Google Cloud Platformの具体的な活用方法 ・データ分析からサービス構築まで、必要な知識 ・データサイエンスをスケールするという考え方 【読者が得られること】 ・データサイエンスに必要な知識を段階を追って習得できる ・データ収集からサービス構築までの一連の流れを理解できる ・各ステージにおける勘所や肝となる考え方を学べる ・Google Cloud Platformにある一群のツールを使えるようになる ・統計学や機械学習を理解していれば、モデルをコード化できるようになる 【対象読者】 ・データエンジニア、データサイエンティスト ・データアナリスト、データベース管理者 ・システムプログラマ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

本書は，Googleのクラウドコンピューティングサービス「Google Cloud」（旧称：Google Cloud Platform，GCP）のしくみや関連技術をフルカラー図解した解説書です。エンジニア1年生や転職・就職を目指す人，クラウドサービスの導入を検討している人が，「Google Cloud」に関する技術を一通り学ぶことができるよう，クラウドコンピューティングの基礎から，サーバーサービス，ネットワークサービス，ストレージサービス，サーバーレスサービス，データベースサービス，データ分析サービスについて，具体的な製品や重要用語をイラストを交えてわかりやすく解説します。今までのGoogle Cloudの解説書では難しかったという人も，本書なら安心して学ぶことができます！

本書は、IoTサービスに興味のある方や、 IoTサービスを提供することになるかもしれない方向けに、 IoTの世界を楽しく体験できるレシピを紹介します。 できるだけ手軽に「かじってみる（体験してみる）」ため、 手に入りやすく高性能でプロトタイピングしやすいmbed というマイコンを使用します。 また、IoTに関連した基本的な知識も、できるだけトピックを 厳選して紹介します。 【目次】 第1章　mbedの概要とオンラインIDEの使い方 第2章　mbedから取得したセンサーデータをWebアプリケーションで可視化する 第3章　センサーのデータをWebサーバーに送付するmbedアプリケーションを作成する 第4章　PHPアプリケーションをクラウド上のDockerコンテナで稼働させる 第5章　オフラインIDEを使ってmbedアプリケーションをデバッグする 第6章　Node-RED in Bluemix for IBM Watson IoT Platformによる開発とIoTアプリケーション開発の留意点 第7章　mbedを使って音声認識でデバイスを制御する ※本電子書籍は同名オンデマンド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。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。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。ご購入前に、無料サンプル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】 昨今、コンピュータシステムの情報漏えいが社会的な関心を集めており、「標的型攻撃」というキーワードが注目されるようになってきました。標的型攻撃では特定の組織に侵入するために対象に特化した攻撃を行うため、汎用のウィルス対策ソフトには検知されにくいという問題がありました。これに対し、ハミングヘッズ社のDefense Platform（DeP）はプログラムの詳細な挙動を監視し、許可された動作のみを許可し、怪しい動きをシャットアウトしたうえで記録します。 本書はこうした新しいタイプのセキュリティソフトウェアDePについて、企業での実践的な利用方法を解説します。セキュリティに関する概念的な知識から、ユーザーのコンピュータの利用を妨げない現実的なセッティングの方法、クライアントの集中管理など、企業のセキュリティを高めるためのさまざまな情報をまとめました。年々複雑化し、厳しさを増す企業セキュリティの現状に対応するために、ぜひお読みいただきたい1冊です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

デジタルマーケティングを推進する企業の多くが導入している DMP（Data Management Platform）は、デジタルマーケティングに欠かせないツールです。 本書は「データセラー型（パブリック）」と「プライベート型」の2つのDMPの違いを わかりやすく解説しています。 特に「プライベートDMP」が、自社で保有する「広告データ」「Webログデータ」「CRMデータ」 の3つをひとりの顧客に集約する「名寄せ」のプロセスを、図解で徹底解説。 そうして整理されたデータ＝「オーディエンスデータ」を活用して、顧客とのコミュニケーション シナリオを構築していくための基本も紹介しています。 今回の電子書籍化にともない、付録として「セグメンテーション」の考え方も加筆。 マーケティング情報サイト「MarkeZine」で大きな反響を呼んだ連載で、DMPとオーディエンス データの基本を学びましょう。 ※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。

Professional Cloud Architectとは、GCP（Google Cloud Platform） における基本的な操作に加え、全体のアーキテクチャ、インフラストラクチャについての知識があることを証明する資格です。本書ではGCPの主要なサービスの使い方の詳細を解説し、多数あるGCPのサービスについても紹介します。Google Workspace（旧G Suite）など、GCPを語る上で外せないGoogleのサービスについても、どのようにGCPと関連するかを解説しています。

.NET Frameworkと.NET Coreが統合された.NET 6が登場しました。 .NET 6は、将来的にWindows/Mac/Linuxのデスクトップアプリ、サーバーアプリ、Webアプリなどをすべて開発可能とするアプリケーションフレームワークです。 Xamarinとの統合は、 .NET 6にて.NET MAUI（.NET Multi-platform App UI）として統合されつつあります。 今後、Windows、Linux、Xamarin.iOS/Androidで使われる .NET Standardの各種パッケージは .NET 6に移行されています。 また、 .NET 6はLTS（Long Term Support）であり、3年間という長期間にわたりサポートが保証されています。 .NET 5から.NET 6に移行すると、安定的な動作環境を得られます。 　本書は、C#言語を例にして、 .NET 6で「どのようなアプリを開発できるのか？」を中心に解説したものです。 また、 .NET 6の特徴でもあるWindowsとLinuxの共用、Azureの活用、ターミナルでのdotnetコマンドによるプロジェクト作成やビルド、.NET MAUIによるモバイルアプリ開発なども解説しています。

.NET 6から使用可能になった .NET MAUI（Multi-platform App UI）は、従来のXamarin.Formsの後継となるマルチプラットフォームアプリを開発するためのフレームワークで、Android/iOS/Windows/macOS対応のアプリをC#を使って開発できます。 従来のXamarin.Formsでは、 .NET Standardという機能限定版のクラスライブラリしか使用できませんでしが、 .NET MAUIでは、 .NET 6で使用可能な完全なクラスライブラリが使用できるようになりました。 さらに、これまでは開発できなかったmacOSのアプリも開発できるようになりました。 　本書の前半では、 .NET MAUIを利用した、 iOS/Androidなどのマルチプラットフォーム対応の共通アプリケーションの作り方を解説します。 6章では、従来のXamarin.FormsではサポートされていなかったMVU（Model-View-Update）モデルという新たな開発パターンについても言及します。 後半では、プラットフォーム特有の操作（データベースやファイル操作など）を利用したアプリの開発を解説します。 11章では、加速センサー、GPS、カメラ、QRコードの利用方法を説明します。 MAUI自体はユーザーインターフェイスの機能しか持たないのですが、モバイルアプリを作成するときにWeb APIの利用や内部でのデータベース（SQLite）の利用が必須となるため、周辺技術も含めて解説しています。

クラウドのサービスが高度化を続けています。素の仮想コンピューターに一からシステムを構築するというのはもはや時代遅れ。用意されたさまざまなサービスを組み合わせて短期間で目的のシステムを構築することが重要になっています。 　Google Cloud（旧名称Google Cloud Platform＝GCP）にはさまざまなサービスがあり、これらを活用することで、開発・運用・保守の短縮化・低コスト化・安定化が可能です。本書はGoogleの監修を受けており、2巻構成でGoogle Cloudの「AI・機械学習」「ビッグデータ」「コンテナ」の機能と使い方を解説します。本巻ではこの中で「AI・機械学習」に焦点を当てます。 　AI・機械学習は自分で一から作るのが困難な分野です。モデルを構築するのに専門知識が必要なだけでなく、数多くのデータを用意したり、それを学習させたりと、大変な労力がかかり、ノウハウも必要です。Google CloudではGoogleが培ってきた学習済みのモデルを使ったり、ユーザーが学習させたりすることで容易にシステムを構築できます。 　本書ではハンズオンでこれらを学習できます。データはGoogleがビッグデータとして用意しているものを使っているので、実際に試すのも容易です。

クラウドのサービスが高度化を続けています。素の仮想コンピューターに一からシステムを構築するというのはもはや時代遅れ。用意されたさまざまなサービスを組み合わせて短期間で目的のシステムを構築することが重要になっています。 　Google Cloud（旧名称Google Cloud Platform＝GCP）にはさまざまなサービスがあり、これらを活用することで、開発・運用・保守の短縮化・低コスト化・安定化が可能です。本書はGoogleの監修を受けており、2巻構成でGoogle Cloudの「AI・機械学習」「ビッグデータ」「コンテナ」の機能と使い方を解説します。本巻ではこの中で「ビッグデータ」と「コンテナ」に焦点を当てます。 　ビッグデータを管理するBigQueryは従来のデータベースと異なり、インデックスを作る必要がないのが特徴。データ分析に力を発揮します。コンテナを管理するオーケストレーション・ツールではGoogleが開発したKubernetesが業界標準となっていますが、Google CloudではKubernetesを使いやすくするGoogle Kubernetes Engine（GKE）を用意しています。 　本書ではハンズオンでこれらを学習できます。データはGoogleが用意しているものを使っているので、実際に試すのも容易です。

　最近のAI開発では、サーバー上でプログラムを直接実行するよりも、GCPのAI PlatformやAWSのSageMakerのような、クラウド上のPaaS（Platform as a Service）を使うことが多くなっています。その際には、GCPであればGCSやBigQuery、AWSであればS3などの、ストレージサービスと接続し、データパイプラインのループ内に機械学習モデルと学習プロセスを埋め込みます。 　本書では、Google Cloud Platformでサーバーレスのディープラーニングを行い、GCSやBigQueryなどのストレージとデータパイプラインで接続する方法を紹介します。 　また、バックエンド側の経験はあるもののAI開発の経験はない読者のために、TensorFlowの基礎と、AI Platform上での実行方法を紹介します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 OpenAI API は、ChatGPTの開発元が提供するAIモデル利用のためのAPIです。 これを利用することで、ChatGPTで使われている高度なAIモデルを自分のプログラムから簡単に利用できるようになります。 ただ「質問して答える」だけではありません。チャットのようにAIと連続したやり取りをする。 特定の用途に特化したAI ボットを作る。イメージ生成を行わせる。 自社製品の情報を学習させたオリジナルのAIモデルを作成し利用する。用意したデータを分析し、「意味」を調べて処理をする。 こうしたことがAPIを使えば驚くほど簡単に行えます。 本書では「Python」と「Node.js」を使い、API利用の方法を説明していきます。 それ以外の言語から利用する場合についても、各AIモデルごとにAPIを直接コールする方法を説明しています。 また、昨今のノーコードブームを考慮し、Power Automate、PowerApps、AppSheet、Click といったノーコードツールや、 Excel/OfficeスクリプトやGoogle Apps ScriptからAPIを利用する方法についても説明しています。 AI を避けては通れない時代。その時代にプログラムを組むためには、「AI を使いこなす武器」が必要です。 OpenAI APIというAI界最強の武器を使って、あなたのプログラムをAI化しましょう！ Chapter 1 OpenAI APIを開始しよう 1.1. OpenAI APIの利用準備 1.2. OpenAIのアカウント設定 1.3. Python/Node.jsによるAPI利用 1.4. WebアプリケーションにおけるAPIの利用 Chapter 2 API利用の基本をマスターしよう 2.1. PythonにおけるAPI利用の基本 2.2. Node.js におけるAPI利用の基本 2.3. Web APIを直接利用する Chapter 3 プロンプトデザイン 3.1. 基本のプロンプト 3.2. IDとキャラクタ設定 3.3. その他のプロンプト機能 3.4. コマンド定義と出力形式 Chapter 4 Completionを探究する 4.1. エラー処理・モデル・編集API 4.2. オプション引数の利用 Chapter 5 Chat CompletionとTranscription 5.1. Chat Completionの基本をマスターする 5.2. Speech to textによる音声入力 Chapter 6 Image Generation 6.1. Image Generationの基本 6.2. イメージの編集 6.3. イメージのバリエーション Chapter 7 モデルとデータのチューニング 7.1. ファインチューニング 7.2. モデレーションによるポリシーチェック 7.3. Embeddingとセマンティック類似性 Chapter 8 Power Platform環境からのAPI利用 8.1. Power Automateでの利用 8.2. PowerAppsでの利用 8.3. Power Automate for Desktopでの利用 Chapter 9 ノーコード／マクロからの利用 9.1. Clickでの利用 9.2. Google Apps Scriptでの利用 9.3. Google AppSheetでの利用 9.4. Excel/Officeスクリプトでの利用

※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。 Power Appsはマイクロソフト社が提供するクラウドサービスで、Power Platformというローコードプラットフォームに含まれるサービスの1つです。コーディングを必要とせず、あらかじめ用意された部品（コントロール）をPowerPointのように画面上に配置し、Excelのように数式を用いて動作を設定しながらアプリ作成が行えます。業務のデジタル化・効率化への関心が高まるなか、Power Appsへの注目もますます高まっています。 　本書は、Power Appsを使って業務アプリを作成する方法や、作成したアプリの共有・管理、Power Automate、SharePoint、Teamsとの連携に関する内容をまとめた解説書です。アプリ作成に使用するデータソース（Excelファイル）はダウンロードできるので、本書の手順を実際に操作しながら読み進むことができます。 　本書は『ひと目でわかるPowerApps　ノンコーディングでのビジネスアプリ作成入門』（2018年）、『ひと目でわかるPowerApps　ローコードで作成するビジネスアプリ入門　改訂新版』（2020年）に続く第3版になります。今回の改訂では以前よりも有償ライセンスでの利用ニーズが増加したことを反映し、Microsoft Dataverseを含めた利用方法、およびモデル駆動型アプリについて大幅に加筆しました。その一方でこれまで同様、Microsoft 365ライセンスでの利用ニーズも大きいため、SharePointおよびTeamsとの連携についても扱っています。

なぜ、プラットフォームは既存のビジネスを打ち負かすことができるのか？　なぜ、こんなにも速く、大きく成長できるのか？　世界を席巻するプラットフォーム企業に共通する戦略を解体する！

Adobe JavaScriptを使ってPremiere ProとMedia Encoder、Prelude、Encoreの作業を自動化するための解説書です。映像制作者・クリエイターなどを対象に、よく使われる操作のスクリプトをジャンルに分けて掲載し、それぞれ解説しています。また、Adobe CC以降のバージョンで共通して利用できるCEP (Common Extensibility Platform・共通拡張プラットフォーム) についても取り扱っています。自動化スクリプトとCEPを利用することでPremiere Proユーザーの作業の効率化、省力化に大きく役立ちます。なお本書はCS6～CC2014に対応しています。

インフラ基礎知識とセットで学ぶ！ Google Cloud Platformの機能＆システム構築パターン！ 本書は、Google Cloud Platform（GCP）でシステム、アプリケーションを 構築するための実践的な入門書です。 GCPを初めて利用する開発者をメインターゲットとし、GCPの提供する サービス（コンポーネント）の全体像と、サービスを組み合わせて最適な アプリケーションアーキテクチャを実現する方法を、具体的なサンプルを 使ってわかりやすく解説します。 Webアプリケーションを動かす具体的な手順の解説に加えて、コンテナ、 オーケストレーションといったテーマもカバーするため、業務で本格的な 利用を考えている方にも適しています。 単にGCPの使い方を説明する手順書にとどまらず、GCPを利用する上で 理解しておきたいインフラの基礎技術などを解説することで、技術動向の 変化が激しいクラウドの解説書でありながらも陳腐化を最小化するよう 工夫しています。 また、GCPの強みであるクラウドネイティブなアーキテクチャによる アプリケーション実行環境の構築をサンプルとして挙げているのも 大きな特徴です。本書の強みは、具体的なサンプルを使って丁寧に 説明することで、GCPの良さを体得してもらえるところにあります。 GCPの利用や導入を検討している／初めて使う、あるいは、AWSなど 他のクラウドを使ったことがあるプログラマ／開発者の方におすすめの 一冊です。 ※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。

この電子書籍は、「プログラミングXamarin」の上下巻を1冊にしたお得な合本版です。 本書は、2016年4月に無償配布が開始された“Creating Mobile Apps with Xamarin.Forms Cross-platform C# programming for iOS, Android, and Windows”（Microsoft Press）の日本語翻訳版です。 原著者のCharles Petzold氏は、Windows開発者のバイブル『プログラミングWindows』（1988年に初版、2012年に第6版、通称「ペゾルド本」）の著者として知られ、本書でもXamarin.Formsを使ったクロスプラットフォームアプリ開発を、基礎から高度なトピックまで存分に解説しています。 　日本語版は上巻（第1章～第19章）と下巻（第20章以降）の2分冊で、選りすぐりの監訳メンバーの強力なサポートのもとに、原書発行後の最新情報をできるだけ反映させるように努めました。

※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。 Pepperが街中で活躍する姿が多数見られるようになってきました。すでにPepperは物珍しいものではなくなりつつあります。そうなると、次の段階としてPepperを使ってどのようなユーザー体験を作るかが重要になってきます。 一方で、Pepper単体だとハードウェア上の制約などから実現困難なことも数多くあります。Pepper単体でできないことを実現するための1つの答えがクラウドとの連携です。クラウドでは、たくさんの計算資源やストレージを確保でき、また最近では、いわゆるIaaS的なリソース貸しだけでなく、PaaSとしてアプリケーションをホストする、SaaSとして特定の機能を提供するなども行えます。Pepperをネットワークにつなげられる環境なら、さまざまなクラウドのメリットを享受できます。 本書では、クラウドの中でも機械学習やビッグデータ解析の先端的な技術を提供するGoolge Cloud Platformとの連携を取り上げます。Google Cloud Platformが提供している画像解析サービスであるGoogle Cloud Vision APIでは、写真内の人物の感情を推定する機能やOCRによる画像からの文字認識、セーフサーチ機能による有害コンテンツの判断などが行えます。 いずれもGoogleが独自に構築した機械学習のモデルを核としたサービスで、たいへん高精度の結果が得られます。これ以外にも音声認識や翻訳、自然言語処理などの機能も提供されています。最近では動画の分析を行うサービスも登場しました。今後、Google Cloud Platformからより多くの便利な機械学習やデータ分析のサービスが登場することが予想されます。これらの機能をPepperと組み合わせることで、Pepper単体では実現できなかったアプリケーション開発が可能になるでしょう。

【BI初心者でもすぐできる、Power BIによるリアルタイム分析・可視化】 ビジネスパーソンが簡単にデータの収集、変換、可視化、リアルタイム分析を行うことができるのがMicrosoft Power BIです。Excel初心者でもすぐできる手軽さで、本格的なBI（Business Intelligence）ツールとして利用できることから、非常に高い人気を誇っています。本書では、Power BI初心者でも現場ですぐに利用できるように、「基本編」「リファレンス編」「ハンズオン編」の3 部構成で解説します。 ■こんな方におすすめ ・データ分析を自分で行ってみたいビジネスパーソン ・Power BIに触ってみたい、より使いこなしたい方 ■目次 ＜Part 1：基本編＞ Power BIの基礎知識、インストール・設定と使い方、データ分析に必要なデータモデリング、データクレンジング、視覚化について、基礎からわかりやすく解説します。 ＜Part 2：リファレンス編＞ データ分析・可視化の実現の仕方が目的別にわかる「ビジュアルリファレンス」、Power BI 上のデータ集計に役立つDAXの基本と使い方を解説した「DAXリファレンス」、Power BIで作成したレポートの活用、運用がわかる「レポート管理・運用リファレンス」で、実践的な利用方法を解説します。 ＜Part 3：ハンズオン編＞ 前章までで学んだ知識を活用して、「契約分析レポート」の作成を行うハンズオンです。データの取得、加工、リレーションシップの構築、可視化、Power BI Service への発行、共有までの一連の流れを学ぶことができます。 ■執筆者プロフィール 株式会社FIXER：株式会社FIXERは、クラウドを活用したエンタープライズシステム構築に強みを持つクラウドインテグレーターである。2021年にはMicrosoft CorporationよりCloud Native App DevelopmentのカテゴリーでWinnerに選定されている。市場と真のビジネスニーズとのギャップを常に意識し、最先端の技術的アプローチを含むベストプラクティスを用いて、顧客とユーザーの両方に最高のサービスを届けている。著書に『Microsoft Power Apps ローコード開発［実践］入門』(技術評論社）などがある。オウンドメディアの『世界一クラウドネイティブな技術メディア cloud.config Tech Blog』(https://tech-blog.cloud-config.jp/)では、明日の仕事に役立つPower Platform ノウハウ情報を発信している。 青井航平（あおいこうへい）：Cloud Solutions Engineer。営業管理アプリ（Sales Force Automation）開発を経て、現在は行政向けシステム開発業務に従事している。 萩原広揮（はぎはらひろき）：Cloud Solutions Engineer/DX Consultant。FIXERの社内BPR&DX業務に従事し、営業管理アプリ（Sales Force Automation）開発や、経理業務の自動化、費用予測システムの開発などバックオフィス全体の業務効率化を推進している。 荒井隆徳（あらいたかのり）：FY23 Microsoft Top Partner Engineer （Business Applications）／Microsoft Certified Trainer／Microsoft Power Platform Solution Architect。すべての人がクラウドとAIをもっと身近に・もっと簡単に使えるよう、メディアへの技術記事の寄稿や自社オウンドメディアの『cloud.config Tech Blog』でのノウハウの発信を通じた啓蒙活動を積極的に行っている。 ■監修者プロフィール 春原朋幸（すのはらともゆき）：Partner Technology Storategist/日本マイクロソフト株式会社。Microsoftのクラウドサービスを提供しているSystem Integrator（パートナー）の技術戦略を支援し、パートナーのソリューション開発やクラウド人材の育成を推進している。 西村栄次（にしむら えいじ）：Sr Partner Solution Architect / 日本マイクロソフト株式会社。パートナー事業本部に所属し、ソリューションアーキテクトとして活動している。パートナー様がAzure のデータ分析関連製品や Power BIを使用してAnalyticsソリューションを開発するための支援を行っている。

身近なデータを、シンプルに活用する技術 「データは日に日に増えているが、お客様の顔はどんどんわからなくなっている」 「データの海に溺れてしまって、かえって意思決定が難しくなっている」 この言葉には昨今のマーケターの悩みや、データとの向き合いかた・データ分析の課題が顕著に現れていると思います。 マーケターが向き合うデータ量は加速度的に増加しており、ビジネスやマーケティングを行う上でデータ・ドリブンであること(データに基づいて判断・アクションをする)が当たり前になってきました。 マーケティング自体がデジタル化していく時代において、データリテラシー(情報や知識を活用する基礎能力)・データ分析のスキルは必要不可欠になりつつあります。 ビジネスメディアでは毎日のように、「データサイエンティストの価値」「DMP(Data Management Platform:ネット上に蓄積されているユーザーデータを統合的に管理するプラットフォーム)の導入」「AI活用の成功事例」などが紙面を飾っています。 実際にはビッグデータ活用どころか、社内の売上データや顧客データの分析もままならず、「マーケティングやマーケティングリサーチを体系的に始めることさえできていない」と嘆く方も多いのではないでしょうか。ビジネスにおけるデータ活用の度合いは二極化しているように思います。 本書では「これからマーケティングリサーチやデータ分析を始めたい」「始める必要があると思うが、何をどうやって始めたらよいかわからない」「デジタルマーケティングやデータ・ドリブン・マーケティングの始めかたがよくわからない」というビジネスパーソンやマーケターの方に向けて、データとの向き合いかたや、データ分析の基本、データを活用したビジネスの意思決定の第一歩を踏み出すキッカケを提供できればと思います。 私はリサーチ会社に務めていますが、統計の専門家でもなければ、ビッグデータを解析する高度なスキルも持ち合わせていません。 そんな私の経験から強く思っているのが、「リサーチやデータ分析はポイントを押さえれば誰でもできる」ということです。 世に出ているリサーチ関連書籍の多くは、統計やリサーチの専門家の立場から書かれているため、文系人間や業務でリサーチに馴染んでいない人には敷居が高いように思います。 そこで本書では、文系出身のどちらかと言えば数字が苦手な方や、主たる業務がリサーチやデータ分析ではないものの最近リサーチやデータを使った報告やプレゼンの機会が増えてきた…というビジネスパーソン向けに、「とりあえずこれだけ押えておけば大丈夫」という、リサーチ・データ分析のポイントをシンプルにお伝えしたいと思います。 (本書「はじめに」より)

ベンチャー企業と大企業をつなぐ元銀行マンが教える 数字だけでは測りきれない優良ベンチャー25社 60社もの顧問先を抱える元興銀マンの森部好樹氏が、社会や常識を変える可能性を秘めた日本の優良ベンチャー企業を厳選して紹介します。インターネット事業、リアルビジネス、若手、40～50代での起業・・・登場する企業は実に様々。スピード、柔軟性、熱意に優れた25社のストーリーの中には、リアルなノウハウや知恵が詰まっています。 【逆転の発想―弱点を武器に】 ■河村公紀・ARS ■木下公貴・エコスタイル ■清水祐孝・鎌倉新書 ■伊藤邦生・ゴールドスワンキャピタル ■田中雅也・チエノワ ■大塚逸平・四五コーポレーション 【ユニークな発想・目の付けどころ】 ■大塚庸平・イングリツシュイノベーションズ ■杉本光生・インベスター・ネットワークス ■吉村英毅・エボラブルアジア ■佐藤和則・サウンドファン ■米田哲郎・シーピーユー ■沖有人・スタイルアクト ■山本治樹・日本リファレンスサービス 【先進的IT事業で突き被ける】 ■小島梨揮・ウィルゲート ■本山功・オレンジアーチ ■須藤憲司・ Kaizen Platform ■小山文彦・ゴーガ ■和田怜・シマント ■金田和也・フルアウト ■松本淳志・メディアリンク 【人・モノ・ビジネスをマッチング】 ■井上一生・さくら相談UNITED ■御幡勇気・三聖トラストコンサルタンツ ■古川エドワード英太郎・ストラテジック・デシジョン・イニシアティブ ■新村祐三・ブティックス ■白田康則・ライセンスアカデミー

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、CDPをビジネスに活用するための知識を一冊にまとめました。CDPに関する技術的な知見から、企業の活用事例までを読み解きながら、「データを活用したマーケティング」について学べる本です。 ■CDP（Customer Data Platform）とは CDPは、オンラインとオフラインの両チャネルにおける顧客の行動データを統合して蓄積し、利活用することのできるデータ分析基盤です。 これからの時代において、増え続ける顧客データを適切に管理し、顧客体験を向上させるために必要不可欠なものとなります。 ■本書の特徴 □特徴1：CDPの基礎から丁寧に学べます！ データ活用基盤の構築からデータ収集方法、状態把握まで紹介しています。 ・デジタルマーケティングの基礎から丁寧に解説 ・マーケティング基盤を構築するための「型」を紹介 ・データを活用した顧客把握、分析方法も丁寧に図解 □特徴2：マーケティングへのAI活用方法が身につきます！ データサイエンティストやエンジニアでなくてもすぐに実践できるAI活用方法を解説しています。 ・実務に役立つAIツールを紹介 ・AIに利用するためのデータのつくり方を解説 ・Cloud AutoML Tablesを利用したハンズオンを掲載 □特徴3：豊富な導入事例を紹介！ 異なる業種の導入事例を4社掲載しています。 ・流通、飲食、金融、エンターテインメント業界の4社を紹介 ・CDP導入の背景や活用方法、組織変革を徹底解説 ・データ活用による顧客体験を向上させる取り組みを掲載 ■本書の構成 1章　ユーザー起点マーケティングの概要 2章　CDPの基本理解 3章　データ活用基盤の構築フロー 4章　データ活用による状態把握・可視化 5章　顧客育成方法 6章　データ活用の効率化 7章　AIを活用した顧客行動予測 8章　業種別にみる導入事例 　8-1　流通 　8-2　飲食 　8-3　金融 　8-4　エンターテインメント