ブロックチェーンの技術は，ビットコインに代表される仮想通貨に使用されるだけではありません。従来のように中央集中管理型のシステムに比べて，改ざんが難しく，かつ低予算で構築できることから，幅広い分野への応用が期待されています。例えば，地域通貨や電子クーポン，有価証券，投票，電子チケットの偽造・転売防止などです。 本書では，ブロックチェーンの暗号化技術のほか，スマートコントラクト開発で注目されるEthereum（イーサリアム）のセキュリティ対策まで言及しています。

※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。 本書は，高校数学全般をビジュアルな1冊に凝縮した，初学者向けの“高校数学大全”です。数IA，数IIB，数IIIだけでなく，行列も取り上げています。大判オールカラーの見やすい紙面，豊富な図解と例題，わかりやすい解説で，高校数学をひととおり学びたい人，学びなおしたい人に最適です。全158項目がすべて見開き単位になっているので，苦手な分野をチェックしたり，辞書がわりにさっと調べるのにも便利に使えます。また，各項目の最後には「まとめ問題」があり，プラスアルファの解答・解説をスマホで読むことができます。

「サービスのデザインはログのデザインから。」良いサービスを作り上げるには，ログデータを収集し，改善を続けるシステムの構築が必要です。本書は，ログデータを効率的に収集するFluentdをはじめ，データストアとして注目を集めているElasticsearch，可視化ツールのKibanaを解説します。本書を通して，ログ収集，データストア，可視化の役割を理解しながらデータ分析基盤を構築できます。2014年に刊行した「サーバ／インフラエンジニア養成読本ログ収集　可視化編」の記事をもとに最新の内容に加筆しています。

※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。 変形菌。それは，アメーバのごとく移動しながら微生物を食べる“動物的性質”，キノコのように子実体を形成して胞子で増える“菌類的性質”を併せもつ，とても奇妙な生物。じみーに動き回って狩りをしているのに，ある日ひっそりキノコ化して佇む。。。この“わけのわからない”生態だけでも惹かれるのに，さらに魅力的なことが！変形菌がつくる子実体が，言い表すことができない素晴らしさ！！たった一つの細胞からできたと思えない，複雑な構造。丸いもの，円柱系，網の目，ひだひだ……多種多様な形。そして，赤，白，青，黄……果てはメタリックな金属光沢を放つ多様な色彩。これほど不思議あふれる変形菌とは，一体どんなものなのか？本書は，そんな変形菌の魅力を1冊に凝縮。多種多様な変形菌を，1種1種丁寧に撮り下ろし。魅力ある変形菌の姿に，大判で迫力ある美しい写真で迫ります。変形菌の美しさにふれたい初心者はもとより，ドップリはまった愛好家にも大いにご満足いただける大人向けビジュアル図鑑。変形菌が放つ不思議な世界を，存分にご堪能ください。

syslogは，Linux／UNIX系OSで標準的に使われているログ管理のしくみです。古くからsyslogdが使われてきましたが，現在ではrsyslogやsyslog-ngといった新世代のログ管理システムに置き換えられつつあります。本書では，Fedora，Ubuntu，Debianなどといった主要なLinuxディストリビューションにも標準採用されているrsyslogを取り上げ，その導入・基本設定から応用までを解説します。Linux/UNIXサーバーのユーザー・管理者にとって必ず役立つ，実運用に即したログ管理のノウハウが満載の1冊です。

「Edison」はIntel製のコンピュータモジュールです。乾電池で動作する省電力性を持ちながら，無線LANやBluetooth，高性能プロセッサを搭載していて，話題のIoT関連のハードウェア/ソフトウェア開発に役立ちます。本書では基本となるセットアップやLチカから，気温センサーや加速度センサーの活用，得られたデータの処理方法まで扱っているので，Intel Edisonの様々な可能性を試すことができます。

誕生から20年を迎え，幅広い分野のプログラミングに欠かせないJavaの基礎から応用までをしっかり解説。Javaの最新仕様（Java 8）に基づく文法から，オブジェクト指向やデザインパターン，そしてビルド，ドキュメンテーション，品質への配慮などまで，現場の開発で避けてはとおれない話もきちんとおさえました。開発やトラブルシュート経験の豊富なアクロクエストテクノロジーのメンバーが，保守性，堅牢性，性能，開発効率などの観点をふまえて書き下ろした，Java開発者必携の1冊。

「ネットワークスペシャリスト」試験対策のテキストです。幅広い午前問題の出題範囲をカバー。文面だけでは理解しづらい技術の仕組みなどは豊富な図解で解説しています。難関の午後問題対策として，問題文の分析とポイントのつかみ方を徹底解説。過去問の中でも重要テーマからの出題を題材に長文問題への対応力を身に付けられます。見落としがちな午前I分野の確認用として，試験対策問題集を別冊で添付しました。付属の学習ソフト「DEKIDAS-2」（CD-ROM）は，午前I・IIの両方の問題を用意。自己採点機能も付いて苦手克服や直前対策に役立ちます。

C#のプログラムを作成するには，解こうとする問題の手順と利用するデータ構造を考え，それをC#のコードとして記述するスキルが必要になってきますが，そういったスキルは，現場で利用されているイディオムや定石といったパターンを学習することで得られます。「パターン」を自分の中に叩き込むことが上達の早道なのです。また，さらには，実際に自分でプログラムを書いてみることも必要。本書には章ごとに練習問題も用意されていますので，実地に自分で書くことにより，確固としたプログラミングの力を身につけてください。

WordPressを使った開発案件は依然多く，それに携わるWebエンジニアも多数存在します。ただし，モダンな開発手法に慣れたWebエンジニアがWordPressに初めて触れたとき，その独特のアーキテクチャやシステムの構成に戸惑いを感じることがあるかもしれません。だが，WordPressは，それらを補ったうえにさらに強力なメリットを持ち合わせています。本書は，PHPプログラマがWordPressで開発する際に必要な基礎知識から，現場で役立つ具体的なカスタマイズ手法や開発のポイントについて詳しく解説しています。

応用情報技術者試験の出題範囲を全網羅した午前・午後試験両対応の超定番テキストを最新の出題傾向に合わせて改訂しました。応用情報技術者試験だけでなく旧試験や高度試験を網羅的に詳しく分析した「いちばん詳しく，わかりやすい，何でも調べられる」教科書です。巻末にはサンプル問題を掲載。付属のCD-ROMには午前問題演習ソフト「DEKIDAS-2」と過去20回分の過去問題＋解答のPDFデータを収録しています。応用情報技術者試験受験者必携の一冊です！

本書は，モデリング言語UMLを基礎から学ぶことのできる，入門者向け学習書です。やさしい解説とわかりやすいイラストで，プログラミングの初心者でも読みやすく，安心して学習を進められます。前半ではUMLの基本と各UMLの図の概要と描き方を解説し，後半では現場で行われているビジネス系と組み込み系のシステム開発の例をもとに，UMLの実際の活用方法を詳しく解説します。UML 2.0の学習だけでなく，オブジェクト指向の考え方や各種開発プロセスについても解説した，UML学習書の決定版です！

※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。 応用情報技術者試験の出題範囲を全網羅した午前・午後試験両対応の超定番テキストを最新の出題傾向に合わせて改訂しました。応用情報技術者試験だけでなく旧試験や高度試験を網羅的に詳しく分析した「いちばん詳しく，わかりやすい，何でも調べられる」教科書です。巻末には最新の平成26年度秋期の過去問題と解説・解答を掲載。付属のCD-ROMには午前問題演習ソフト「DEKIDAS-2」と過去17回分の過去問題＋解答のPDFデータを収録しています。応用情報技術者試験受験者必携の一冊です！

※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。 「ネットワークスペシャリスト」試験対策の合格テキストです。幅広い午前問題の出題範囲をカバーし，豊富な図解が理解を助けます。難関の午後問題対策として，問題文の分析とポイントのつかみ方を徹底解説。長文問題への対応力が身に付きます。見落としがちな午前I分野の確認用として，試験対策問題集を別冊で添付しました。付属の学習ソフト「DEKIDAS-2」（CD-ROM）は，午前I・IIの両方の問題を用意，自己採点機能も付いて，苦手克服や直前対策に役立ちます。

世の中には多くの人が間違ってしまう、操作に悩んでしまうBADUI（バッドユーアイ）が溢れています。会社内で使用するエクセルのフォームからECサイトのボタンまで、すべての人がBADUIの作り手になりえます。本書では、たくさんのBADUI事例を紹介して「使いにくいことの原因は何なのか」を考察する中で、ユーザインターフェースについて興味を持ってもらい、ユーザインタフェースのトレーニングをすることで、悩んだり、困ってしまう人を少なくすることを目的としています。

「ECMAScript 2015」によって，いっそう進化をつづけるJavaScriptの新記法はもちろんのこと，基本からオブジェクト指向構文，Ajax，クライアントサイド開発まで，そしてテスト，ドキュメンテーション，コーディング規約など，現場で避けられない知識もしっかり押さえました。これからのJavaScript開発者必携の1冊です。

好評につき重版してきた『プロになるためのLinuxシステム構築・運用』が，最新版のRed Hat Enterprise Linux（ver.7）に対応し全面的な改訂を行った。これまでと同様に懇切丁寧にLinuxのシステムを根底から解説する。そして運用については，現場で得られた知見をもとに「なぜそうするのか」といったそもそも論から解説をしており，無駄なオペレーションをせずに実運用での可用性の向上をねらった運用をするためのノウハウをあますことなく公開した。もちろん，systemdもその機能を詳細にまとめあげている。

本書は，プログラム言語Perlの入門書です。Perlは，気楽に書けて超強力な言語として，長く親しまれています。本書ではデータ構造，アルゴリズム，ファイル処理，日本語処理，正規表現をまったくの初歩から学ぶことで，基本的な考え方から，実用的なプログラミングまで，楽しく身につけられることを目的としています。

応用情報技術者試験の出題範囲を全網羅した午前・午後試験両対応の超定番テキストを最新の出題傾向に合わせて改訂しました。応用情報技術者試験だけでなく旧試験や高度試験を網羅的に詳しく分析した「いちばん詳しく，わかりやすい，何でも調べられる」教科書です。巻末にはサンプル問題として，平成27年度春期試験の過去問題と回答・解説を掲載。

※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。 短時間で基礎知識を習得することを目指した独習形式の解説書で，実はよくわかってない人向けのレベルアップ指南書の位置づけです。「基礎編」「実践編」と分け，基礎編ではSwiftの言語知識とXcodeの使い方の習得を目的とし，実践編でiPhone用アプリを作成し，最終的にApple Watchに対応したアプリ開発を解説していきます。最新のiOS9，Xcode7に対応。

※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。 「しばらくパスワードを変更していないユーザーを一覧にしたい」「ドメインが正常に動いているか確かめたい」「バッチの実行状況をイベントログに書き込みたい」「削除情報も含めてファイルを複製したい」－GUIの管理ツールではできないこんな操作もコマンドならたった1行で全部できる。Windows使いにとってコマンドは魔法の呪文ようなもの。本書を携えて呪文を使いこなせば，マウス操作では得られないWindowsの本当のパワーを引き出すことができる。Windows10まで完全網羅した本書は，Windows使いのよきパートナーだ。

※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。 ◆コンポーネント指向開発の仕組みが身に付く◆ ReactはWebアプリケーション開発におけるUI開発に特化した人気のJavaScriptライブラリです。本書では最新の安定版であるReact19をベースに、「環境構築」「コンポーネントの使い方」「プロパティ（props)の使い方」「フックの使い方」「アクションの使い方」などReactの押さえておくべきポイントを体系的に学べます。また、集大成として、実際にアプリケーションを開発することで最新のWebアプリケーション開発の一連の流れが学べるため、近年需要が高まっているセミナーや研修でも利用できます。 ■目次 1章　Reactの世界へようこそ ・1-1　Reactとは ・1-2　開発環境の整備 ・1-3　Vite の活用 ・1-4　Reactプロジェクトの構造理解 2章　コンポーネント ・2-1　JSXの基礎 ・2-2　コンポーネント指向 ・2-3　コンポーネントの作成 3章　props（プロップス）とstate（ステート） ・3-1　props（プロップス）の基礎 ・3-2　state（ステート）の基礎 4章　状態のリフトアップとイベント ・4-1　状態のリフトアップの基礎 ・4-2　イベント処理の基礎 5章　副作用（サイドエフェクト）の理解 ・5-1　useEffectの基礎 ・5-2　クリーンアップ関数の基礎 6章　Context（コンテキスト）の理解 ・6-1　プロップスドリリング（props drilling） ・6-2　Context（コンテキスト）の基礎 7章　React Routerによるページ遷移 ・7-1　React Router DOMの基礎 ・7-2　パラメーターを使った動的ルート ・7-3　ネストされたルートと<Outlet /> ・7-4　NotFound ページの実装 8章　フォームと入力値の管理 ・8-1　フォームの基本と値の管理 ・8-2　React Hook Formの活用 9章　非同期処理とAPI ・9-1　非同期処理とAPIの基礎 ・9-2　非同期処理によるAPIの活用 10章　MUI ・10-1　MUIの導入 ・10-2　MUIの活用方法 11章　AxiosによるAPI通信の最適化 ・11-1　JSON Serverの活用 ・11-2　Axiosの活用 12章　基盤ファイルの作成（総合演習） ・12-1　作成するアプリケーションの説明と準備 ・12-2　独立性の高いファイルの作成 13章　コンポーネントの作成（総合演習） ・13-1　UIコンポーネントの作成 ・13-2　ページコンポーネントの作成 14章　ルーティング処理とテスト（総合演習） ・14-1　ルーティングの設定 ・14-2　全機能の動作確認 ■著者プロフィール 樹下 雅章（きのした まさあき）：大学卒業後、ITベンチャー企業にてエンジニアとしてキャリアを開始。要件定義から保守まで開発工程を一通り経験し、SES・自社パッケージ開発など多様なプロジェクトに携わる。その後、大手食品会社で社内SEとして業務改善やベンダー管理を担当。事業部撤退を機に「教える道」へ転向し、現在はIT講師として新人・企業研修を担当している。「難しいことを、誰にでもわかるように」を信条に、初学者の“最初の一歩”を支える教材づくりに情熱を注いでいる。

※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。 ◆長文問題の読解や記述式解答の勘所がわかる！◆ 応用技術者の科目B（旧午後）試験によくでる問題を厳選し、ていねいに解説したテーマ別問題集。最新の試験問題からはもちろん、前身であるⅠ種、ソフトウェア開発技術者や高度試験出題問題など、広範な問題を徹底的に分析して、頻出傾向の問題や身につけたい基礎知識をカバーできる良問を選り抜いて掲載しています。解説には図解を多く配置し、あいまいな部分を残すことなく苦手分野を集中的にトレーニングできます。 ■こんな方におすすめ ・科目B（旧午後）試験の過去問を集中的に勉強したい受験者 ■目次 受験の手引き 第1章 情報セキュリティ 第2章 ストラテジ系 第3章 プログラミング（アルゴリズム） 第4章 システムアーキテクチャ 第5章 ネットワーク 第6章 データベース 第7章 組込みシステム開発 第8章 情報システム開発 第9章 プロジェクトマネジメント 第10章 サービスマネジメント 第11章 システム監査 ■著者プロフィール 大滝みや子（おおたき みやこ）：IT企業にて地球科学分野を中心としたソフトウェア開発に従事した後，日本工学院八王子専門学校ITスペシャリスト科の教員を経て，現在は資格対策書籍の執筆に専念するかたわら，IT企業における研修・教育を担当するなど，IT人材育成のための活動を幅広く行っている。「応用情報技術者 合格教本」，「応用情報技術者 試験によくでる問題集【科目A】」，「要点・用語早わかり 応用情報技術者ポケット攻略本（改訂5版）」，「基本情報技術者【科目B】 アルゴリズム×擬似言語 トレーニングブック（改訂新版）」（以上，技術評論社），「かんたんアルゴリズム解法−流れ図と擬似言語（第4版）」（リックテレコム）など，著書多数。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆午後試験対策に必携の一冊！◆ 　ネットワークスペシャリスト試験午後対策の定番書『ネスペ』シリーズの著者陣による姉妹シリーズです。 　令和7年度（春期・秋期）情報処理安全確保支援士試験の午後試験（記述式）に的を絞って徹底的に分析し、午後問題への取り組み方を解説した一冊です。問題文で取り上げられている攻撃手法やセキュリティ対策、ネットワーク技術について、本質的な知識も含めて身に付けられるよう詳しく説明しています。答えを導き出す思考プロセスや記述式解答の組み立て方を丁寧に指導。試験に合格できる力とコツが身に付きます。 　また、単なる過去問解説だけでなく、実機での試行結果や実際の設定なども紹介し、実務に繋がる深い知識と経験を身に付けられるように導きます。 　IPA発表の解答例と比較することができるよう複数の合格者の復元答案（著者による予想採点あり）を掲載。復元答案からは、合格する答案とはどういうものかがわかり、答えがわからなくても部分点をもらえる（かもしれない）記述の例も読み取ることができます。 ■こんな方におすすめ ・詳しい過去問解説書を探している情報処理安全確保支援士試験受験者 ・午後対策に活用したい受験者 ・午後試験の攻略法を知りたい受験者 ■目次 令和7年度【春期】 ・午後問1 ・午後問2 ・午後問3 ・午後問4 令和7年度【秋期】 ・午後問1 ・午後問2 ・午後問3 ・午後問4 ■著者プロフィール ●左門 至峰（さもん しほう）：ネットワークおよびセキュリティの専門家。執筆実績として、情報処理安全確保支援士試験対策書『支援士』シリーズ、ネットワークスペシャリスト試験対策書『ネスペ』シリーズ、『マンガ＋図解で基礎がよくわかる 情報セキュリティの教科書』（以上、技術評論社）『FortiGateで始める 企業ネットワークセキュリティ』（日経BP社）などがある。そのほか、Webメディアや専門誌での連載・寄稿も多数。保有資格は、情報処理安全確保支援士、CISSP、ネットワークスペシャリスト、技術士（情報工学）、プロジェクトマネージャ、システム監査技術者など。2025年10月より、ラジオ大阪（OBC）にて「女と男 市川×左門の『資格大好き！』」を放送中。 ●平田 賀一（ひらた のりかず）：ビジネス向けSaaS/PaaSの開発・運用に従事するかたわら、情報処理技術者試験の受験者教育に携わる。執筆実績として『ネスペ』『支援士』シリーズ（技術評論社）、『ITサービスマネージャ「専門知識＋午後問題」の重点対策』（アイテック）などがある。保有資格はネットワークスペシャリスト、情報処理安全確保支援士、技術士（情報工学部門、電気電子部門、総合技術監理部門）など。2025 Japan All AWS Certifications Engineers。

※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。 ◆脳の解明に挑んだ数々の研究者たちの功績をたどる一冊◆ 読者を魅了しつつも平易であり、夢中にさせる科学史であると同時に、神経科学の最前線への優れた案内役ともなっている。　―――リアム・ドリュー（サイエンスライター、神経生物学博士） 脳に関する我々の研究と、脳を理解するための科学的洞察を集めた一冊。 ―――ラリー・アボット（コロンビア大学理論神経科学センター教授） グレース・リンゼイはこの研究分野の魅力を十二分に語っており、難解なテーマを巧みな筆致と機知に富んだ表現で解き明かしている。 ―――ショーン・キャロル（ジョンズ・ホプキンズ大学自然哲学科教授） 　人間の脳は約850億個のニューロンで構成されており、それらは100兆以上のシナプスによって結びついている。1世紀以上にわたり、たくさんの研究者たちが、これらのニューロンが何をしているのか、どのように情報をやりとりし、どのようにして思考や知覚、行動を生み出すのかを記述するための「言語」を探し求めてきた。そして求めていた言語こそ数学であり、数学なしには今日のように脳を理解することはできなかっただろう。 　『Models of the Mind』では、著者であり計算論的神経科学者のグレース・リンゼイが、数学的モデルがどのようにして意思決定や感覚処理、記憶の定量化など、脳のさまざまなプロセスの解明に貢献してきたのかを解説する。現代神経科学の最も重要な概念を紹介するとともに、数学的モデリングという抽象的な世界と、生物学の複雑で混沌とした現実とがぶつかることで生じる緊張関係にも光を当てる。 　各章では、神経科学の特定の分野に適用されてきた数学的手法に焦点を当て、脳の最も基本的な構成要素である個々のニューロンから始まり、相互作用するニューロンの回路、脳の領域全体、そして脳が制御する行動へと進んでいく。 　リンゼイはこの分野の歴史を振り返り、18世紀後半にカエルの脚を使って行われた実験から始まり、現代の人工知能の基盤となる大規模な人工ニューラルネットワークのモデルへと至る過程を探求する。そして、神経科学という精緻な機構を記述するうえで、数学という優雅な言語が持つ価値を明らかにしていく。 ■目次 1章 球形の牛～数学が提供するもの 2章 ニューロンが発火する仕組み～漏れ積分発火モデルとホジキン・ハクスリーニューロン 3章 計算能力の獲得～マカロック・ピッツモデル、パーセプトロン、人工ニューラルネットワーク 4章 記憶の形成と維持～ホップフィールドネットワークとアトラクター 5章 興奮と抑制～バランスのとれたネットワークと振動 6章 視覚の発達～ネオコグニトロンと畳み込みニューラルネットワーク 7章 神経符号の解読～情報理論と効率的符号化 8章 低次元空間における運動制御～動力学、運動学、そして次元削減 9章 構造から機能へ～グラフ理論とネットワーク神経科学 10章 合理的な意思決定の方法～確率とベイズの法則 11章 報酬が行動選択に与える影響～時間差分と強化学習 12章 脳の大統一理論～自由エネルギー原理、1000の脳理論、そして統合情報理論 ■著者プロフィール Grace Lindsay（グレース・リンゼイ）：ニューヨーク大学アシスタントプロフェッサー。2018年にコロンビア大学の理論神経科学センターで博士号を取得。その後、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンで博士研究員を務め、感覚処理を探求する数理モデルの構築に焦点を当てた研究を行う。それ以前は、ピッツバーグ大学で神経科学の学士号を取得し、ドイツのフライブルクにあるベルンシュタイン計算神経科学センターに在籍。2016年には、計算神経科学のGoogle PhDフェローシップを授与され、複数の国際会議で講演を行った。 ■訳者プロフィール 市川太祐（いちかわだいすけ）：医師・医学博士。現職は キバロク株式会社 代表取締役。医師としての知見と、電子カルテ／健診／レセプト等の医療ビッグデータを統計解析・AIで扱うデータサイエンスの専門性を併せ持ち、医療の質と効率を改善するソリューションの提供に注力している。 高柳 慎一（たかやなぎしんいち）：2020 年 総合研究大学院大学複合科学研究科博士課程修了、博士（統計科学）。著書、監修書等多数。 牧山幸史（まきやまこうじ）：LINEヤフー株式会社データサイエンティスト 兼 株式会社ホクソエム代表取締役社長。翻訳書多数

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆最大の脆弱性は、「人間」だ。ソーシャルエンジニアリング手法を知り、防衛するための基礎を解説！◆ 　人間の心理を悪用したソーシャルエンジニアリングは、いつどんな時代においても最も重要で基本的なハッキング手法です。本書では、ソーシャルエンジニアリングにおける基本的な概念はもちろん、実際のハッカーがどのように攻撃を行うのか、逆にその攻撃をどう防御すべきかについて解説します。 ■こんな方におすすめ ・ソーシャルエンジニアリングについて学びたいセキュリティの専門家 ・ユーザーのセキュリティ意識向上を目指したいシステム管理者 ・詐欺やフィッシング攻撃から身を守りたい一般のビジネスパーソン ■目次 ●Part I：ソーシャルエンジニアリングの基本 Chapter 1：ソーシャルエンジニアリングとは？ ・ソーシャルエンジニアリングにおける重要な概念 ・ソーシャルエンジニアリングにおける心理学的概念 Chapter 2：ソーシャルエンジニアリングにおける倫理的考察 ・倫理的なソーシャルエンジニアリング ・Case Study：行き過ぎたソーシャルエンジニアリング ・倫理的なOSINT収集 ・Case Study：ソーシャルエンジニアリングの倫理的限界 ●Part II：攻撃的なソーシャルエンジニアリング Chapter 3：攻撃の準備 ・クライアントとの調整 ・上手くいく口実を作る ・ソーシャルエンジニアリングに特化したOSを使う ・攻撃フェーズに続く ・Case Study：なぜスコープが重要なのか Chapter4：ビジネスOSINTの収集 ・Case Study：OSINTが重要な理由 ・OSINTの種類を理解する ・ビジネスOSINT Chapter 5：ソーシャルメディアと公開文書 ・OSINTのためのソーシャルメディア分析 ・OSINTにおけるShodanの活用 ・Hunchlyによる自動スクリーンショットの取得 ・SECフォームの盗用 Chapter 6：人々に関するOSINTの収集 ・電子メールアドレスの分析におけるOSINTツールの使用 ・Pwdlogyによるパスワードの分析 ・ターゲットの画像の分析 ・ツールを使用しないソーシャルメディアの分析 ・Case Study：すべての貴重な情報を手放した晩餐 Chapter 7：フィッシング ・フィッシング攻撃の準備 ・フィッシングの追加手順 ・タイミングと配信に関する考慮事項 ・Case Study：25ドルの高度で執拗なフィッシング Chapter 8：ランディングページのクローン ・クローンサイトの例 ・Webサイトのクローン Chapter 9：検知、測定、およびレポート ・検知 ・測定 ・レポート ●Part III：ソーシャルエンジニアリングに対する防御 Chapter 10：積極的な防御テクニック ・意識向上プログラム ・レピュテーションおよびOSINTモニタリング ・インシデント対応 Chapter 11：技術的なメールの管理 ・標準規格 ・楽観的TLS ・MTA-STS ・TLS-RPT ・メールフィルタリング技術 ・その他の保護 Chapter 12：脅威インテリジェンスの作成 ・Alien Labs OTXの使用 ・OTXにおけるフィッシングメールの分析 ・脅威インテリジェンスのためのOSINTの実施 Appendix A：スコープワークシート Appendix B：報告書のテンプレート Appendix C：情報収集ワークシート Appendix D：ソーシャルエンジニアリングに用いる口実の例 Appendix E：ソーシャルエンジニアリングのスキルを向上させるための演習 ■著者プロフィール ●原著者-Joe Gray：OSINTionの創設者兼主任講師、Transparent Intelligence Servicesの創設者兼主任調査員。OSINTとOPSECツールであるDECEPTICON BotとWikiLeakerの開発も手掛ける。 ●訳者-Jin Maeda：学生時代から国内の技術書を利用してサイバーセキュリティを学習し、卒業後はモバイルセキュリティ業務やサイバーセキュリティの発展途上国支援業務に携わる。

※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。 ◆OpenID Connectを基礎から応用まで着実に学ぶ◆ 　昨今のアプリケーションの開発では、OpenID Connectを使用してユーザ認証を行うケースが多くなっています。しかし、OpenID Connectについてよく知らずに使用している開発者も多いのではないのでしょうか？ きちんと理解しないままOpenID Connectを使用すると、上手く動かないときの調査に時間がかかったり、重大なセキュリティホールを潜ませてしまうリスクにつながります。 OpenID Connectをよく知らない開発者が多い理由として、その難しさがあります。筆者自身、OpenID Connectを理解するのに多くの時間を要しました。概念的な難しさに加え、数多くの用語が登場して複雑に関係しています。また、きちんと理解するにはOpenID Connectの仕様書を参照する必要がありますが、説明が機械的で学習向きとは言えません。 　本書は、OpenID Connectの知識がほとんどない方でも、OpenID Connectを理解してもらえるような内容です。OpenID Connectが登場した背景から始まり、各種フローを丁寧に説明します。代表的なセキュリティの脆弱性や対応方法についても説明します。また、サンプルアプリケーションを通して実装のイメージを伝えつつ、具体的にやりとりされるデータを示しながら説明します。 本書を読むことで、OpenID Connectを使用したアプリケーション開発に従事するための十分な知識を得ることができます。 ■こんな方におすすめ OpenID Connectを利用してアプリケーションへの実装を考えているプログラマー、エンジニア、セキュリティ担当者など。もしくはアプリケーションのセキュリティチェックをしている方など。 ■目次 第1章　OpenID Connectの概要 第2章　OIDCの利用シーン 第3章　エンドポイントとフローの種類 第4章　トークンの種類と形式 第5章　認可コードフローの詳細 第6章　アクセストークン取得後に行われる処理 第7章　ログアウトの方法 第8章　アプリケーションの実装例 第9章　ClientがSPAの認可コードフローの サンプルプログラム 第10章　ClientがBFFの認可コードフローのサンプルプログラム 第11章　Clientがネイティブアプリ（Androidアプリ）の認可コードフローのサンプルプログラム 第12章　クライアントクレデンシャルフローのサンプルプログラム 第13章　セキュリティの脅威と対応 付録A　デバイスフロー 付録B　外部IdP連携 付録C　OIDC関連の公式ドキュメント ■著者プロフィール ●著者―土岐 孝平 （とき こうへい）：1976年宮崎生まれ。大学で情報工学を専攻。卒業後、いくつかの会社で働くが、いづれも上司とぶつかりすぐに退社。しばらく派遣社員としてさまざまな現場を経験したあと、2012年に合同会社 現場指向を設立。Javaをメインとしたアプリケーション開発の支援、教育をしている。主な著書として、「プロになるためのSpring入門」「間違いだらけのソフトウェア・アーキテクチャ」共著(小社)、「ITアーキテクトのためのクラウド設計・構築実践ガイド」共著(日経BP社)、「OpenID Connect入門」(Kindle ダイレクト・パブリッシング)などがある。 ●監修者―倉林 雅（くらはやし まさる）：　一般社団法人OpenIDファウンデーション・ジャパン 理事・エバンジェリスト。OpenID、OAuth、パスキー（Passkeys）などの認証・認可技術の普及啓発および教育活動に従事。国内大手インターネット企業において長年、大規模な認証・認可基盤の開発・運用を経験。現在はプロダクトマネージャーとして、安全で利便性の高いデジタルアイデンティティ基盤の構築を牽引している。主な著書として、『パスキーのすべて 導入・UX設計・実装』（当社刊行）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。 ◆１冊で重要ポイントの学習と過去問対策ができる！◆ 本書では、1級土木施工管理技士第一次検定の令和4年度から令和7年度までの4年分の試験問題A・Bの全問題と解答・解説を収録しています。頻出のポイントをまとめた重要ポイント総整理と、付録の令和3年度分の問題解答解説PDFを合わせて学習することで、1冊で合格を目指せる書籍です。 ■こんな方におすすめ ・１級土木施工管理技士第一次検定の受験者 ・１冊で過去問対策と重要ポイントの学習両方抑えたい方 ■目次 １級土木施工管理技士試験の概要 試験の分析と出題傾向 試験問題の分析と出題傾向 重要ポイント総整理 ・土木の基礎知識 ・土木一般 ・土木法規 ・施工管理の基本 ・施工管理法（基本・応用） 試験問題 ・令和7年　問題　１級土木施工管理第一次検定　試験問題A・B ・令和6年　問題　１級土木施工管理第一次検定　試験問題A・B ・令和5年　問題　１級土木施工管理第一次検定　試験問題A・B ・令和4年　問題　１級土木施工管理第一次検定　試験問題A・B ■著者プロフィール 桜門技術士会：1992年6月30日に発足した日本大学校友会組織。学内外の資格の取得支援と講演会等の各種企画の開催運営を行っている。

◆「LLMの挙動を左右するコンテキストをどう扱うか」AI時代のエンジニアの最重要スキル◆ 大規模言語モデル（LLM）へ与える、プロンプトを含む多様な入力情報である「コンテキスト」。LLMの挙動を健全にコントロールするために、どんなコンテキストを構築するか――限られた入力領域において、何を与え、何を捨て、どのようにして良いコンディションを保つのか――この技術の総体が「コンテキストエンジニアリング」であり、LLM活用を目指すエンジニアが知るべき最重要トピックです。本書では、AIモデルの基礎の仕組みやAPIの挙動をコンテキストの観点から順にひも解き、RAG（Retrieval-Augmented Generation）やAIエージェントなど実践的な開発において発生し得るコンテキストエンジニアリングのテクニックを存分に紹介します。 ■目次 第1章　LLMの仕組みから見るコンテキストの正体 ・1.1 LLMの動作を知る意義 ・1.2 LLMを構成するニューラルネットワークの基本 ・1.3 LLMによるトークン生成のしくみ ・1.4 対話型LLMに施された工夫や注意点 ・1.5 Reasoningモデルの進化へ ・1.6 まとめ 第2章　APIサービス利用におけるコンテキストの扱いと基礎機能 ・2.1 LLMのAPIサービスの概要 ・2.2 LLMベンダーが直接提供するAPIサービス ・2.3 クラウドベンダーが提供するAPIサービス ・2.4 APIやモデルの選定基準 ・2.5 APIの基本的な使い方 ・2.6 LLMによるツール利用 ・2.7 出力スキーマの固定化 ・2.8 Function CallingとStructured Output使用時のテクニック ・2.9 コンテキストキャッシュの仕組み 第3章　指示プロンプト開発の基礎 ・3.1 前提となるリファレンス ・3.2 指示プロンプト開発時に把握しておくべき全体指針 ・3.3 指示プロンプトの記述に活用される記法 ・3.4 指示プロンプトの基本構造 ・3.5 指示プロンプトの管理 ・3.6 指示プロンプトの精度向上の技法 第4章　RAGにおけるコンテキスト整備 ・4.1 RAGとは ・4.2 検索エンジン関連用語の整理 ・4.3 RAGの全体のフロー ・4.4 RAGを使うかどうかの判断 ・4.5 RAGで用いられる基盤技術 ・4.6 検索を伴うRAGの精度向上のための工夫 ・4.7 その他の話題 第5章　AIエージェント×ワークフローによる作業自動化 ・5.1 AIエージェントはなぜ注目されたのか ・5.2 ワークフロー化によるコンテキストの分散 ・5.3 市場が期待した「AIエージェント」の正体 ・5.4 エージェントワークフローに関連するリファレンス ・5.5 具体例を見ながらエージェントワークフロー設計を学ぶ ・5.6 コンテキスト肥大化に伴うその他の課題と対策 ■著者プロフィール 蒲生 弘郷（がもう ひろさと）：外資系IT企業所属のクラウドソリューションアーキテクト、エバンジェリスト。上智大学大学院 応用データサイエンス学位プログラム 非常勤講師。大手システムインテグレーターにてキャリアをスタート。社会インフラ関連領域のデータサイエンティストとしての活動、ブロックチェーンを活用した異業種間データ流通サービスの立ち上げなどを経て現職へ。ChatGPTの登場した2022年以来、Azure OpenAI Serviceなどを使ったLLMアプリケーションの構築支援・アドバイザリーおよび技術情報の発信に従事。「ChatGPT - Azure OpenAI大全」などの資料が「2023 Most Viewed Deck 25」に選出。共著に『Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門』。

※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。 ◆仮説の答えを探る。◆ 「Pythonで実践へアウトプットする」をテーマに、いまのデータ可視化・データ分析を学ぶ本。 　データ可視化は、複雑なデータを人が見てわかる表現に変換できる技術です。現実のデータは想像を超える複雑さがあり、扱う量も巨大です。本書・下巻は、現実に即した複雑かつ膨大なデータセットを対象とし、実践を見据えたデータ可視化の世界へと踏み込みます。 下巻は可視化手法のリファレンスと実践ハンズオンの二部構成です。最終的に「メディア展開」というテーマに解説を集約していきます。マンガ・アニメ・ゲームを筆頭に、コンテンツが発展・浸透する局面を考えると、メディア展開は、いま、そしてこれから先も、多くの人にとって関心のある重要なテーマの一つと言えるでしょう。さらには、業界を限定せず、複数の領域を横断しながら目の前の現実や予測を描き出す力・技術は、まさにいま注目を集めているスキルです。 　実践で求められる、データに対して自ら問いを立てる「問う力」と、分析の過程や結果を自身で捉え、他者に届けるための「伝える技術」を磨く1冊をお届けします。 ■こんな方におすすめ ・実用につながるデータ可視化・データ分析について基本から知りたい初学者の方々 ・Pythonによるデータ可視化・データ分析に興味をお持ちの方々 ・データ分析・データ可視化分野でステップアップしたい方々 ・データサイエンスでオリジナリティを発揮したい方々 ・日本のデータサイエンス教育や教育機関の「情報」科目に携わっている方々 ■目次 1章 〈量〉を見るための可視化手法　数字より伝わる表現を目指して 2章 〈分布〉を見るための可視化手法　粗すぎず、でも細かすぎず 3章 〈内訳〉を見るための可視化手法　相対と絶対を使いこなす 4章 〈関係〉を見るための可視化手法　XとY、縦と横、原因と結果 5章 データ取得・前処理・基礎分析の実践スキル　［メディア展開データによるハンズオン❶］最後の旅の支度 6章 データ可視化の実践スキル　［メディア展開データによるハンズオン❷］この旅で得たものすべて ■著者プロフィール Kakeami　かけあみ：都内マーケティング会社で数理モデルの研究に従事する傍ら、ジョージア工科大学大学院で計算機科学を専攻。少年時代はマンガ家に憧れ、現在はデータ分析という形で日本のポップカルチャーに向き合う。難解な概念を身近なデータで解き明かし、学習者が直面する理論と実践の壁を取り払うことを目指す。二児の父。

◆「はじめてのAIコーディング」からスペック駆動開発へ！ AI時代のソフトウェアエンジニアリングの教科書◆ 　本書は、Claude Codeの基本的な使い方からはじめ、スペック駆動開発をマスターすることで、大規模言語モデル（LLM）とソフトウェアエンジニアリングを統合する方法を解説した書籍です。Claude Codeをはじめとしたさまざまなコーディングエージェントは、単なる「魔法のようにコードを生成するAI機能」ではありません。LLMの自律的な推論能力とエージェントフレームワークの機能性を統合することで、要求の精緻化 → 達成するための計画立案 → タスクの実行 → 実行結果の検証というソフトウェア開発における一連の作業を効率化・最適化および自動化するためのツールなのです。 　コーディングエージェントは、「ツールがAIを使うワークフロー時代」から「AIがツールを使うエージェント時代」へ転換するための代表的なAI製品と捉えることができます。チャットやワークフローの内部でAIを使うアーキテクチャの場合、一連の制御を人間が事前に想定して構築しておく必要があります。それに比べてエージェントは、AIがループし続けながら適切なタスクを推論し、ツールの選択と実行を繰り返します。―本書で取り扱うClaude Codeはコーディングエージェントという形で、その強力な仕組みを実行するフレームワークであるという点が核心となります。 　よって、コーディングエージェントの利用用途はソフトウェア開発だけではなく、テキスト分析や多種多様なコンピューター処理を自動化ができる汎用エージェントでもあり、AIを活用した高速なプロトタイピングにおいて最適なツールとも言えます。 　本書では、Claude Codeの基本的な使い方とMCPの活用について解説し、さらに、作りたい目的に沿ったソフトウェアの構築を達成するために、どのような工程・手順でClaude Codeを使ったらよいか、スペック駆動開発の具体的な手順を実践して理解できます。さらにClaude Code Actionによるレビュー自動化や、Claude Codeをより深く理解するための動作原理を解説したうえで、Claude Codeを活用して開発プロセスをしくみ化するための考え方を、スペック駆動開発を題材に解説しています。 ■こんな方におすすめ ・ソフトウェアエンジニア：開発生産性を向上させたい実務者 ・技術リーダー：チームにAIツールを導入したいマネージャー ・プロダクトマネージャー：AIを活用した開発プロセスを理解したい方 ■目次 第1部 手を動かして学ぶClaude Codeの基本 ・第1章 Claude Codeをソフトウェアエンジニアリングと統合する ・第2章 Claude Codeの基礎 ・第3章 MCPを使いこなせ！ ・第4章 達人に学ぶスペック駆動開発 ・第5章 Claude Code Actionの活用 第2部 動作原理を理解して開発フローをしくみ化する ・第6章 Claude Codeの動作原理を理解する ・第7章 Claude Codeを意図通りに動かす ・第8章 スペック駆動開発のフローをしくみ化する【設計編】 ・第9章 スペック駆動開発のフローをしくみ化する【実践編】 付録 各種サービスの設定手順 Anthropic社の概要・コンプライアンス・法的な規約 ■著者プロフィール ●西見公宏：株式会社ジェネラティブエージェンツ 代表取締役 CEO。アジャイルによるソフトウェア開発のスペシャリスト。AIエージェントを中心とした事業経営を体現するため、吉田・大嶋と共に株式会社ジェネラティブエージェンツを共同創業。AIエージェントを経営に導入することにより、あらゆる業種業態の生産性を高めるための活動に尽力している。 ●吉田真吾：株式会社ジェネラティブエージェンツ 取締役 COO / 株式会社セクションナイン 代表取締役 CEO。LangChain Expert/AmbassadorやAWS Serverless Hero として日本におけるAIエージェントとサーバーレスの普及を促進。Serverless Community（JP）、LangChain Community（JP）、ChatGPT Community（JP）主催。 ●大嶋勇樹：株式会社ジェネラティブエージェンツ 取締役 CTO。大規模言語モデルを組み込んだアプリケーションや AI エージェントの開発を実施。個人ではエンジニア向けの勉強会開催や教材作成など。オンラインコース Udemy ではベストセラー講座多数。勉強会コミュニティ StudyCo 運営。

※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。 ◆応用情報のいちばん詳しいテキストです！◆ 情報処理技術者試験の応用情報技術者試験用の合格教本の改訂版です。応用情報技術者試験にとどまらず，旧試験（第一種／ソフ開）や高度試験における出題傾向も網羅的に分析した，応用情報試験のための「いちばん詳しくてわかりやすい，何でも調べられる」教科書です。巻末にはサンプル問題を掲載。また，購入特典として過去25回分の午前問題が解ける問題演習アプリ「DEKIDAS-Web」を利用できます。応用情報技術者試験受験者必携の一冊です！ ■こんな方におすすめ ・応用情報技術者試験を受験される方，出題範囲を体系的にきちんと理解しながら学習したい方 ■目次 第1章　基礎理論 第2章　アルゴリズムとプログラミング 第3章　ハードウェアとコンピュータ構成要素 第4章　システム構成要素 第5章　ソフトウェア 第6章　データベース 第7章　ネットワーク 第8章　セキュリティ 第9章　システム開発技術 第10章　マネジメント 第11章　ストラテジ 応用情報技術者試験　サンプル問題 ■著者プロフィール ●大滝 みや子（おおたき みやこ）：IT企業にて地球科学分野を中心としたソフトウェア開発に従事した後、日本工学院八王子専門学校ITスペシャリスト科の教員を経て、現在は資格対策書籍の執筆に専念するかたわら、IT企業における研修・教育を担当するなど、IT人材育成のための活動を幅広く行っている。著書：「応用情報技術者 試験によくでる問題集【科目A】」、「［改訂新版］基本情報技術者【科目B】アルゴリズム×擬似言語 トレーニングブック」（技術評論社）ほか多数。 ●岡嶋 裕史（おかじま ゆうし）：中央大学国際情報学部教授、中央大学政策文化総合研究所所長、学校法人神戸学園顧問。基本情報技術者試験（FE）科目A試験免除制度免除対象講座管理責任者、情報処理安全確保支援士試験免除制度 学科責任者。著書：「ネットワークスペシャリスト合格教本」「情報処理安全確保支援士合格教本」（技術評論社）、「ChatGPTの全貌」（光文社新書）ほか多数。

◆プロトタイプから一歩進んだ実践的なMCPサーバー◆ 　MCP（Model Context Protocol）は、LLM（大規模言語モデル）とツールを連携させる革新的なプロトコルとして急速に普及しています。MCPによってAIエージェントに各種のタスクを任せることが現実になりました。同時に重要性を増しているのが、自サービスのMCPサーバーを完備してAIフレンドリーにすることです。サービスやデータベースは「AIから使えるかどうか」によってその価値が大きく変わります。 　本書はMCPの基礎概念からMCPサーバー開発のための環境構築、基本的な実装、複雑なドメインヘの応用、そして品質保証を扱います。書籍内では実例として、初歩的な天気予報サーバーや、実践的な社内ドキュメントサーバーを作成します。また、著者が独自に考案した「4層テスト戦略」は、従来のAPIテストでは対応困難なMCP特有の課題に対する解決策を提示します。さらにはCI/CDおよび自動テストの構築という運用面まで、MCPサーバー開発のすべてを学べる1冊です！ ■こんな方におすすめ ・実践的なMCPサーバーを作りたい方 ・自身や自社の持つデータ資源をAIエージェントに活用させたい方 ・LLMが介在するシステムのテストや品質保証に関心のある方 ■目次 第1章　MCPサーバー開発の基礎知識 ・1.1　MCPとは何か ・1.2　MCPサーバーの基本アーキテクチャ ・1.3　開発環境の構築 ・1.4　まとめ 第2章　MCPアーキテクチャの理解 ・2.1　MCPプロトコルの全体像 ・2.2　MCPサーバーの設計パターン ・2.3　MCPサーバーのスケーラビリティ ・2.4　セキュリティアーキテクチャ ・2.5　他のプロトコル・アーキテクチャとの比較 ・2.6　まとめ 第3章　基本的なサーバー実装 ・3.1　公式サンプルの解析 ・3.2　HTTP APIとの連携 ・3.3　天気予報MCPサーバーの構築 ・3.4　まとめ 第4章　複雑なサーバー設計 ・4.1　複雑な処理フローの設計 ・4.2　実例：過ごし方提案MCPサーバー ・4.3　応用：社内ドキュメントサーバー ・4.4　スケーラビリティとパフォーマンス ・4.5　設定管理とデプロイメント ・4.6　まとめ 第5章　MCPサーバーのテスト戦略 ・5.1　4層テスト戦略 ・5.2　Layer 1：単体テストの実装 ・5.3　Layer 2：プロトコルテストの実装 ・5.4　Layer 3：カスケードテストの実装 ・5.5　Layer 4：E2Eテストの実装 ・5.6　まとめ 第6章　CI/CD統合 ・6.1　GitHub Actionsでの自動テスト ・6.2　テストカバレッジの測定と改善 ・6.3　デプロイメント自動化 ・6.4　その他の品質保証のベストプラクティス ・6.5　まとめ ■著者プロフィール ●岡 翔子（おか しょうこ）：大阪在住。AWSジャパンを経て現在はLINEヤフー株式会社でエンジニアとして勤務。LLMの応答に関する論文執筆経験をもち、個人でMCPサーバーの開発を行っている。趣味は読書と現代美術鑑賞。X：@0xshooka ●高山 洪銘（たかやま こうめい）：どちらかといえばソフトウェアエンジニア。モバイルアプリケーション開発やSDK開発のほか、ソフトウェアテストの自動化にも長年従事。近年は開発者支援や組織的なナレッジ共有にも注力する傍ら、機械学習やデータ分析にも関心を持ち、一部のAI作曲コンテスト等にも出没している。 ●餌打 優太（えうち ゆうた）：LINEヤフー株式会社でエンジニアとして勤務。LINE公式アカウントのMCP Server（line-bot-mcp-server）の立ち上げを行う。また、株式会社Bocekでエンジニアリングマネージャーを務める。ポートフォリオ：https://euchi.jp

※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。

※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。 ◆難関試験の合格を目指して！◆ 情報処理技術者試験の高度試験のひとつである「ネットワークスペシャリスト」に挑戦する方のための試験対策テキストです。2026年度からすべての情報処理技術者試験がCBT方式に移行することが発表されました。受験方法は大きく変わりますが、試験内容に関しては、試験科目名が科目A-1／科目A-2／科目B-1／科目B-2（旧 午前Ⅰ／午前Ⅱ／午後Ⅰ／午後Ⅱ）に変更されること以外、大きな変化はありません。出題範囲や出題形式、出題数などは従来どおりとなります。本書は特にネットワークの専門知識が必要となる科目A-2（旧午前Ⅱ）以降の対策に最適です。科目B-1・B-2の長文問題に対しても、過去問演習に250ページ以上を充てて、手厚く解説します。付録の演習ソフト「DEKIDAS」には16年分の旧午前Ⅰ・午前Ⅱの過去問を収録しており、スキマ時間に何度でも挑戦できます。 ■目次 ●第Ⅰ部　知識のまとめ　－科目A-2、科目B-1・科目B-2対策－ ・第1章　ネットワークの基礎知識と情報技術 ・第2章　符号化と伝送 ・第3章　LANとWAN ・第4章　インターネットの技術 ・第5章　信頼性向上 ・第6章　セキュリティ ●第Ⅱ部　長文問題演習　－科目B-1・科目B-2対策－ ・科目B-1 試験の対策 ・科目B-2 試験の対策 ■著者プロフィール ●岡嶋 裕史（おかじま ゆうし）：中央大学大学院総合政策研究科博士後期課程修了。博士（総合政策）。富士総合研究所、関東学院大学准教授／情報科学センター所長を経て、中央大学国際情報学部教授／政策文化総合研究所所長。基本情報技術者試験（FE）午前試験免除制度免除対象講座管理責任者、情報処理安全確保支援士試験免除制度学科等責任者。

※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との協働でアプリ開発の常識が変わる！◆ Replitはクラウドベースのオンライン統合開発環境です。サポートAI機能であるAgent/Assistantに対して自然言語で指示を出すだけで、データベースとの連携などを含む本格的なWebアプリケーションを開発可能です。コーディングが不要で、自然言語を使って開発できるという特徴から、初心者や非エンジニアであっても自分のアイデアをすぐに形にできますし、Webアプリケーション開発者がプロトタイプの作成を手早く行うといった用途にも活用できるでしょう。本書では、ReplitによるWebアプリケーション開発について基本からわかりやすく解説します。実際にいくつかのアプリを開発する手順を解説する中で、外部サービスとの連携やデータベース活用、画像認識、翻訳機能、決済機能などといった高度な機能を実装するノウハウを学べます。 ■こんな方におすすめ Webアプリケーションを作ってみたい人、Replitを活用したAI駆動開発について学びたい人、Webアプリケーション開発者 ■目次 序章　Webアプリケーション開発の歴史と現状 ・0.1　Webアプリケーション開発の歴史 ・0.2　AIによるコーディング支援からVibe Codingへ ・0.3　Replitが変えるWebアプリケーション開発 ・0.4　本書の構成 第1章　Replitの基礎知識 ・1.1　Replitとは ・1.2　開発環境の特徴 ・1.3　Replitを構成する要素 第2章　Replitによるアプリケーション開発の基本 ・2.1　アカウントの登録方法 ・2.2　最初のアプリケーション開発 ・2.3　ワークスペースの画面構成 第3章　外部APIやライブラリを活用した開発 ・3.1　「イベント企画書クリエイター」の開発 ・3.2　「ドキュメントマスター」の開発―あらゆる文書を自在に変換 ・3.3　高品質ランディングページの作成 第4章　データ活用型アプリケーションの開発 ・4.1　「食事バランスナビ」の開発 ・4.2　「スマート名刺管理」の開発 ・4.3　「AIリアルタイム翻訳機」の開発 第5章　本格的なビジネスアプリケーションの開発 ・5.1　「YouTubeトランスレーターPlus」の開発①―コア機能開発 ・5.2　「YouTubeトランスレーターPlus」の開発②―Stripeによる収益化と高度な機能 第6章　アプリケーションの公開／他ツールとの連携 ・6.1　アプリケーションのデプロイ ・6.2　セキュリティスキャナーによる脆弱性診断 ・6.3　組み込みアクセス解析機能 ・6.4　他ツールとの連携と共同作業 第7章　効果的なAI活用のテクニック ・7.1　Webアプリケーションのアイデア創出法 ・7.2　AIツールでデザイン制作 ・7.3　Replitへの効果的な指示の出し方 第8章　応用的な開発手法と参考情報 ・8.1　スマートフォンからの開発 ・8.2　ネイティブアプリの開発 ・8.3　Replit以外のAI開発ツール紹介 ・8.4　継続的な学びのためのリソース Appendix ・A.1　Replitで利用可能なツール一覧 ・A.2　Replitと連携可能なサービス一覧 ・A.3　本書のサポートサイトについて ■著者プロフィール 佐藤亮：株式会社パールライト 代表取締役。立命館大学卒業後、株式会社アイティーブーストにて約10年間、インフラエンジニアとしてLinuxサーバの構築・運用、などに従事。その後、株式会社サイバーエージェントにて約5年、大規模Webサービスのインフラ設計・構築などの運用に携わる。2024年、Replitが提唱する「ソフトウェアの民主化」の理念に強く共感し、Replitを用いた開発ノウハウの共有に本格的に取り組み始める。現在は株式会社パールライトの代表取締役を務めるとともに、Webメディア「Replit解体新書」を運営し、Replitの活用法や最新のAI開発トレンドを発信している。Replitのハッカソンにて最優秀賞を受賞。著書に『TECHNICAL MASTER はじめてのRed Hat Linux 7.3サーバ構築編』（秀和システム、共著、2002年）。

◆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

◆データの分析・活用に必要な基本の力を身につける！◆ 　本書は、Pythonによるプログラミングの基本とともに、データサイエンス関連のPythonライブラリの基本的な使い方を1冊で学べる入門書です。書籍の前半では、Pythonの基本文法はもちろん、Pythonならではの表現方法や機能についても解説します。また、さまざまな問題解決に必要となる「プログラミング的思考」「データ構造とアルゴリズム」についても取り上げることで、単に便利なライブラリを使えるようになるだけではなく、問題を解決するための本質的な力を身につけられるようにします。書籍の後半では、ここまで学んできたPythonの知識をもとに、Matplotlib/seaborn/NumPy/NLTK/spaCy/Pandas/scikit-learn/BeautifulSoupの使い方を学んでいきます。 ■こんな方におすすめ ・実戦で使えるPythonの知識を身につけたい人 ・データサイエンス関連ライブラリの基本を身につけたい人 ■目次 序章 本書の3つのテーマと構成 第1章 Python文法の基本 第2章 Python流プログラミング 第3章 Pythonの機能を使った各種処理 第4章 ColabTurtleを使ったプログラミング的思考 第5章 データ構造とアルゴリズム 第6章 Matplotlibによる可視化 第7章 seabornによる統計的グラフの作成 第8章 NumPyによる科学技術計算 第9章 NLTKとspaCyを用いた自然言語処理 第10章 Pandasによるデータフレームとデータ操作 第11章 scikit-learnによる機械学習 第12章 BeautifulSoupを用いたWebスクレイピング ■著者プロフィール 河西朝雄：山梨大学工学部電子工学科卒（1974年）。長野県岡谷工業高等学校情報技術科教諭、長野県松本工業高等学校電子工業科教諭を経て、現在は「カサイ.ソフトウエアラボ」代表。著書多数。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆数理最適化×数理モデル×データの力で最適な意思決定を導出する◆ 　現代のビジネスシーンにおいて、データサイエンスの活用は競争優位性を確立するための鍵となっています。しかし、多くの企業が「データをどうビジネス価値に結びつけるか」という共通の課題に直面しています。特に、生成AIの進化により分析技術が身近になった今、データサイエンティストには単なる技術力以上に、「曖昧なビジネス課題を、データサイエンスで解決可能な具体的な問題へと的確に変換する能力」が強く求められています。 　本書は、この重要な「問題変換能力」を養い、データに基づいた最適な意思決定を導くための実践的な指南書です。その核となるのが、著者が提案する「3ステップフレームワーク」です。このフレームワークは、複雑で捉えどころのないビジネス課題を前に、数理最適化、数理モデル、そしてデータの力を統合的に活用することで、具体的なアクションを導出するための体系的なアプローチを提示します。 ステップ1：ビジネス課題を数理最適化問題として定式化する 　最初のステップでは、解決すべきビジネス課題を数理最適化問題として明確に定義します。具体的には、「何を最大化または最小化したいのか」、「そのためにどのようなアクションが取れるのか」、そして「守らなければならない条件は何か」を数式を用いて具体的に表現します。このプロセスを通じて、課題の核心が明らかになり、分析の方向性が定まります ステップ2：数理モデルを構築し、未知のパラメータをデータから推定する 　次に、ステップ1で定式化した最適化問題を解くために不可欠な「アクションと成果の関係性」を明らかにします。多くの場合、この関係性は未知であるため、数理モデルを構築し、手元のデータを用いてモデル内の未知のパラメータを推定します。この際、分析対象のデータ生成過程に対するドメイン知識を活用し、分析者の仮説を数理モデルに反映させることで、現実に即した妥当性の高い推論を可能にします ステップ3：数理最適化問題を解いて最適なアクションを導出する 　最後のステップでは、ステップ2で関係性が明らかになった数理最適化問題を実際に解くことで、ビジネス課題に対する最適なアクションを導出します。これにより、勘や経験だけに頼るのではなく、データに基づいた客観的で合理的な意思決定を行うことが可能になります 　本書では、この3ステップフレームワークを、テレビCMの効果測定といった具体的なビジネス事例を通じて詳細に解説します。読者は、単なる理論学習に留まらず、実務の現場でどのようにフレームワークを適用し、具体的なビジネス価値を生み出していくのかを深く学ぶことができます。 　データサイエンティスト、データアナリスト、機械学習エンジニア、そしてデータサイエンスをビジネス成果に繋げたいと考えるすべての人にとって、本書は課題解決のための強力な思考ツールとなるでしょう。 ■こんな方におすすめ - データサイエンティスト - データアナリスト - 機械学習エンジニア ■目次 はじめに 1章ビジネス課題を解決する技術 2章 マーケティングにデータサイエンスを導入する 3章 認知形成を数理モデリングする 4章 連続最適化で広告予算を配分する 5章 離散最適化で広告出稿番組を選択する ■著者プロフィール 森下光之助（もりした　みつのすけ）：REVISIO株式会社 執行役員CDO データ・テクノロジー本部長。東京大学大学院にて経済学修士号を取得後、データサイエンティストとして活動。現在はREVISIOにてデータ戦略の策定・実行を統括。データサイエンスの知見を活かした実践的なデータ活用を推進している。REVISIOでのデータ基盤移行プロジェクトはSnowflake社の「DATA DRIVERS AWARDS 2023」で最高賞を受賞。機械学習モデルの解釈性を扱った著書『機械学習を解釈する技術』は「ITエンジニア本大賞 2022」技術書部門ベスト3に選出された。

◆Power Automateで業務改善の一歩を踏み出そう！◆ 繰り返し行う単純作業を手作業で行っていませんか？ 　本書は、Microsoftが提供するローコードでの自動化フロー開発ツールPower Automateの入門書です。Power Automateには、デスクトップ操作の自動化を行うデスクトップフローとWebサービス同士を連携させて一連の処理を実行させるクラウドフローがありますが、本書ではクラウドフローを使った自動化について解説します。初心者が現場ですぐに利用できる実践的な内容を、ITに不慣れな方でも業務改善の第一歩を踏み出せるよう、3部構成でやさしく解説しています。 ■こんな方におすすめ ・IT部門ではなく、現場で日々の業務を効率化したいビジネスパーソン ・Microsoft 365 を利用中だが、Power Automate は初めてという方 ・Microsoft 365 のライセンスの範囲内ですぐに試してみたい方 ■目次 Part 1　基本編 ・Chapter 1　ローコードとは何か ・Chapter 2　Power Automate入門 ・Chapter 3　環境の準備 Part 2　リファレンス編 ・Chapter 4　フロー作成の基本 ・Chapter 5　データの保存・更新・削除 ・Chapter 6　日付の操作 ・Chapter 7　計算 ・Chapter 8　変数とデータ型 ・Chapter 9　テキスト操作 Part 3　ハンズオン編 ・Chapter 10　通知の設定 ・Chapter 11　ファイルのコピー ・Chapter 12　タスクの管理 ・Chapter 13　データの管理 ・Chapter 14　ステータスの管理 ■著者プロフィール ギークフジワラ：システム導入会社でERPの導入コンサルタント、プロジェクトマネージャー、プリセールスを経験後、その経験を活かし日本マイクロソフト株式会社に入社。現在は同社にてエンタープライズの企業向けのPower Platformの技術営業のリード、およびエバンジェリストとして活動。個人でもPower Platformの活用を広く進めるため、Power PlatformおよびAIに関するYouTuber & Udemy Instructorとしても活動。

◆DockerとKubernetesの通信のしくみがわかる◆ 　ある程度大きな規模のWebシステム開発では、DockerやKubernetesなどのコンテナ仮想化技術を使ってクラウド上にシステムを構築することが主流です。クラウドサービスの普及により、現在のシステム開発では網羅的な低レイヤーのネットワーク知識は必ずしも必要とされません。しかし、複数のコンテナを連携させて想定どおりに動かしたいときや、コンテナとの通信で問題が発生して原因を調査するときには、ある程度のネットワークの知識が欠かせません。 　本書は、DockerやKubernetesを利用する際に必要なネットワークの知識を解説します。コンテナネットワーク構築の実践を通じて、コンテナやホストがどのように連携して動いているのかを学べます。また、より柔軟で拡張性のあるネットワーク環境を構築するためのCNI（Container Network Interface）やサービスメッシュといった技術についても扱います。本書を活用することで、広く奥深いネットワーク技術の中から、効率的にクラウドネイティブの時代に必要とされるネットワーク技術を学べるでしょう。 ■こんな方におすすめ ・Docker、Kubernetesを使ってアプリ開発を行っている方 ・Docker、Kubernetesを使ってクラスタシステムやマイクロサービスを構築／運用している方 ・クラウドネイティブを支えるネットワーク技術を学びたい方 ■目次 第1章イントロダクション ・1-1 本書の目的と概要 ・1-2 対象読者 ・1-3 本書の読み方 ・1-4 使用する環境とソフトウェア ・1-5 注意点 ・1-6 本書のリポジトリとサポートページ ・1-7 まとめ 第2章Dockerネットワークの要素技術 ・2-1 Dockerネットワークの全体像と技術 ・2-2 インターネットの通信の全体像 ・2-3 VXLAN ・2-4 Network Namespace ・2-5 iptables 第3章 Dockerネットワークのしくみ ・3-1 Dockerのネットワーク構成 ・3-2 Dockerネットワークドライバ ・3-3 ログからわかるコンテナ間の通信 ・3-4 ログからわかるコンテナ外部との通信 ・3-5 マルチホストネットワークの構築 ・3-6 チャットアプリ開発を通じた実践的なネットワーク構築 第4章 Kubernetesネットワークのしくみ ・4-1 Kubernetesネットワークの全体像 ・4-2 Kubernetesの環境構築 ・4-3 Podの通信のしくみ ・4-4 Serviceのしくみ ・4-5 Ingressのしくみ ・4-6 リソースを適用するときの各コンポーネントの動き方 第5章 CNI（Container Network Interface） ・5-1 CNIのしくみ ・5-2 CNIプラグインの裏側のしくみ ・5-3 Network Policy 第6章 サービスメッシュを支える技術 ・6-1 サービスメッシュとIstio ・6-2 Istioの使い方としくみ ■著者プロフィール 大隈 峻太郎（おおくま しゅんたろう）：株式会社Soitto代表取締役。Webシステムの設計／実装を専門としている。株式会社野村総合研究所や株式会社グリッドなどで10年以上にわたりシステム開発を経験。グリッドにて社内のGPUサーバをDockerで仮想化し、機械学習の分析環境を構築したことで、DockerとKubernetesの沼にハマり始める。現在は独立し、さまざまなプロジェクトに参加しながら、AWSやGoogle Cloudを用いたインフラ構築や、アプリケーションの設計／実装に従事している。好きな業界はエネルギーと宇宙。

◆MSXで基礎から学べるBASICプログラミングの入門書◆ 当時はプログラミングに挫折した人に贈る、MSX-BASICを使用したゲームプログラミングの入門書です。制御構文や変数といったプログラミングの基礎から表現の幅を広げる工夫まで、まだプログラミングをしたことがない人でも理解できるように解説します。MSX-BASICは簡単な記述でゲームを作れるように設計されており、テキストベースのゲームからシューティング、アクション、RPGと、BASICの基礎を身につけながらステップアップすることで自分の作品を作れるようになります。特典として、MSX公式エミュレーター「MSXPLAYer」をダウンロードできます。 ■こんな方におすすめ ・あの頃はゲーム開発者になりたかった大人 ・新MSXからレトロゲーム開発をやってみたい人 ■目次 第1章 MSXとは ・MSXの概要 ・MSXのエミュレーター ・MSXPLAYerの使い方 ・MSX0 Stack ・MSX0 Stackの使い方 ・以前販売されていたMSX実機を利用する 第2章 MSX-BASICをはじめよう ・BASICとは ・まずは簡単なプログラムから ・MSXの基本操作 ・変数とは ・BASICの基本命令・構文 第3章 ブロックくずし ・テキストベースのブロック崩し ・しくみを考える ・ラケットの表示と移動 ・ボールの表示と移動 ・ラケットとボールの当たり判定 ・残機とスコアの表示 ・ブロックの表示と当たり判定 第4章 シューティング ・スプライトを使ったシューティング ・しくみを考える ・スプライトについて ・自機の処理 ・敵の処理 ・撃墜とゲームオーバー処理 ・効果音をつける 第5章 アクション ・PCGを使ったアクション ・スプライト定義 ・壁等のグラフィック定義 ・足場の処理 ・プレイヤーの処理 ・残機の管理とゲームオーバー処理 第6章 タイピング ・MSXでは珍しいタイピングゲーム ・課題文字列をまとめる ・キーボード入力の処理 ・その他の処理 第7章 アドベンチャー ・謎解きアドベンチャー ・図形を描く ・画面を作成する ・コマンド入力を実装する ・各コマンドでフラグを管理する 第8章 RPGのバトル画面 ・コマンド選択式バトル ・ゲーム画面を作成する ・メインループを作成する ・勇者のコマンドを実装する ・ドラゴンの行動を実装する 付録A VRAMアクセス 付録B MSXのドキュメント 付録C 便利なツール類 付録D BASIC命令まとめ ■著者プロフィール 山田 直樹（やまだ なおき）：インディゲームクリエイター。スマホ向けのゲームアプリの個人製作を経て、2018年からMSX-BASIC等の再学習をはじめブログにまとめる。MSX用同人カートリッジゲーム「大仏パラダイス」やMSXゲーム製作解説の同人誌を製作。 米澤 遼（よねざわ りょう）：「余熱」名義で、同人誌や同人ハードウェアの製作・販売を行う。近年はFPGA評価ボード向けMSX互換I/O拡張ボード「DEOCM」などMSX関連のアイテムを多くリリース。山田氏とは「大仏パラダイス」の製作を通じて交流を深め、その後の同人誌執筆などもサポート。著書：『CPU自作入門』（共著、技術評論社）

◆公式ドキュメント理解のガイドブック◆ 　本書の最大の目的は「Microsoftが公開しているAzureの公式ドキュメントに書いてあることがわかるようになる」ことです。公式ドキュメントは無料でWeb上に公開されていますが、固有のサービス名や専門用語が使われているため、初学者が全体像を把握するには時間を要します。また、クラウドサービスは頻繁に更新され、新機能や新しい考え方が生まれます。そのため、本書は「すぐにAzureを使いこなす」ことよりも「変化するドキュメントや仕様を理解できる基礎知識を身につける」ことを目指します。 ■こんな方におすすめ ・今までパブリッククラウドを使ったことがない方 ・Azureの基礎と全体像を体系的に学びたい方 ■目次 第1章 クラウドサービスとAzureの基礎 ・1.1 クラウドサービスについて知ろう ・1.2 Azureの基本を知ろう！ ・1.3 Azureの無料枠と利用料金の見積もり ・1.4 Azureへのサインアップ ・1.5 はじめてのAzure portal操作とリソースグループ作成 第2章 AzureのIaaSを知ろう ・2.1 Azure上にネットワーク環境を作りたい ・2.2 Azure上に仮想マシンを立てたい ・2.3 Azureとオンプレミスネットワークを接続したい ・2.4 【ハンズオン】仮想マシンをデプロイしてみよう ・2.5 【ハンズオン】ハンズオンリソースの削除 第3章 AzureのPaaSを知ろう ・3.1 Web上にアプリケーションを作りたい ・3.2 データを保存したい ・3.3 サービス間を連携したい ・3.4 分析をしたい ・3.5 IoTをしたい ・3.6 AIを使いたい ・3.7 セキュアなPaaS環境の構築 ・3.8 アプリケーションの開発環境を知る ・3.9 【ハンズオン】オリジナルChatGPTアプリケーションをデプロイしてみよう 第4章 Azureでシステムを構築・運用しよう ・4.1 セキュリティ、ガバナンスを強化したい ・4.2 運用と管理を効率化したい ・4.3 Azureを実務で使うためのよくあるアーキテクチャを押さえる 第5章 Azureの知識の深め方を知ろう ・5.1 Azureの知識の深め方を知ろう 付録 本書をより深く理解するためのMicrosoft Learnトレーニング ■著者プロフィール 土田純平：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト 兼 エバンジェリスト。アプリケーション開発を軸にDevOpsやIaC、アーキテクチャ設計を主に仕事にしている。JDLA E資格を保持し、AI案件にも時折従事している。 永田祥平：元 Microsoft Corporation Cloud Solution Architect (Data & AI)。2020年に日本マイクロソフト株式会社に入社。クラウドソリューションアーキテクト(Data & AI)として、エンタープライズのお客様を対象にAzureデータ分析・機械学習基盤や生成AIアプリケーションの導入・活用支援を行う。2024年より米国系SaaS企業に移り、プロダクトマネージャーとして日本、韓国、台湾市場に向けた生成AI・エージェント機能の企画開発を行っている。 栗本美穂：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。現職ではKubernetesやIaC、運用監視を支援することが多い。 石塚航希：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。2020年4月にData/AI領域のプリセールスとして同社に新卒入社後、社内転職にてインフラ領域のソリューションアーキテクトに転身。 乃村翼：Microsoft Corporation Azure Site Reliability Engineer。日本マイクロソフトにはPremier Field Engineerとして入社し、Azureの設計支援やワークショップを担当。 草谷一輝：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。独立系SIerでのインフラエンジニアを経て、日本マイクロソフトへ入社。PowerShellやbicepなどコーディングによる自動化系が好み。 酒見一幸：株式会社プログライブ コンサルティング / シニア コンサルタント / Microsoft MVP for Azure。Azureを中心とした開発や運用自動化のスペシャリストとして、日系・外資系SIerや日本マイクロソフトを経験し、現職にて活躍中。

※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。 ◆新発売の「Pico 2 W」にも対応！◆ 　Raspberry Pi Pico W（ラズパイ Pico W）は今もっともホットな無線対応のマイコンボードです。安価で、Raspberry Pi 5などのミニLinuxマシンとは異なり、OS不要で、リアルタイム制御も得意です。またWi-Fi/Bluetooth/BLEにも対応していることから、無線通信を使った小型のIoTエッジ機器としては、現在発売されている様々なデバイスの中で最適・最強だと言えます。 　本書では、ラズパイPico Wの使い方を、センサ・表示器・モータ・Wi-Fi/Bluetooth/BLE・IoT・SwitchBotなど豊富な例題で詳しく説明します。さらには、ブロックプログラミングでiPhone/Android対応のスマホアプリが作成できるMIT App Inventor2も組み合わせます。それぞれの強みを活かすことで、スマホアプリで操作できるIoTデバイスを簡単に作ることができます。ChatGPTと連携させたAI電子工作にも挑戦します。なお、なお本書の例題は、Pico 2 Wにも対応しています。 ■こんな方におすすめ ・電子工作で、Wi-Fi / Bluetoothを使ってみたい方 ・ラズパイPico W / 2Wをとことん使い倒したい方 ・iPhone / Androidのスマホアプリを気軽に作りたい方 ■目次 第1章 最高に面白い組み合わせ ──1-1 本書で製作する電子工作 第2章 Raspberry Pi Pico Wとは ──2-1 Raspberry Pi Pico Wの概要 ──2-2 プログラミング環境 MicroPython ──2-3 プログラミング環境 Arduino ──2-4 テストボードの製作 Basic Board ──2-5 テストボードの製作 IoT Board ──2-6 テストボードの製作 Pico Board 第3章 Raspberry Pi Pico Wの使い方 ──3-1 入出力ピンとGPIO割り込みの使い方 ──3-2 タイマと割り込みの使い方 ──3-3 時計（リアルタイムクロック）の使い方 ──3-4 I2C接続のセンサとprint文の使い方 ──3-5 I2C接続の表示器の使い方 ──3-6 アナログ出力センサの使い方 ──3-7 シリアル通信（UART）の使い方 ──3-8 SPI接続のカラーOLEDの使い方 ──3-9 ギヤードモータのPWM制御方法 ──3-10 RCサーボモータの制御方法 ──3-11 Wi-Fiの使い方 ──3-12 Bluetooth Classicの使い方 ──3-13 BLE通信の使い方 ──3-14 PIOとテープLEDの使い方 ──3-15 マルチコアの使い方 ──3-16 SwitchBotの使い方 第4章 MIT App Inventor2とは ──4-1 MIT App Inventor2とは ──4-2 MIT App Inventor2のシステム構成 ──4-3 MIT App Inventor2のアプリの作成手順 ──4-4 アプリのダウンロード方法 第5章 MIT App Inventor2の使い方 ──5-1 パレットとコンポーネント ──5-2 画面デザインの基本 ──5-3 ブロックプログラミングの基本 ──5-4 ユーザーインターフェース ──5-5 メディアのコンポーネント ──5-6 ドローイングとアニメーション ──5-7 地図 ──5-8 センサ ──5-9 チャート ──5-10 接続性 Bluetooth ──5-11 接続性 Bluetooth Classic ──5-12 接続性 BLE ──5-13 接続性 Wi-Fi通信とChatGPTo ──5-14 接続性 Wi-Fi IoTエッジ ──5-15 ストレージ 第6章 製作例 ──6-1 リモコンカーの製作 ──6-2 CO2モニタの製作 ──6-3 リチウム電池充電器の製作 ──6-4 植栽水やり器の製作 ──6-5 クイズマシンの製作 ──6-6 作詞マシンの製作

※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。 ◆デザイン＋アニメーションで、ゲームUIの知識と実践がよくわかる！◆ UIデザイン ＋ UIアニメーション ⇒ ゲームUIの考え方と作り方がこれ1冊でわかる！ ゲーム制作にあたって、UIのデザインはとても重要です。スマホの画面で操作しやすいUI、見やすいUI、魅力的なUIを制作する必要があります。本書は、ゲームUIをデザインするための基本的な考え方から、実際のUIパーツ、アニメーションの作り方までをやさしく解説した書籍です。前半のUIデザイン編では、Photoshopを使ってダイアログとホーム画面のUIパーツをデザイン。後半のUIアニメーション編では、デザイン編で制作したUIパーツに動きをつけます。本書の解説に使用しているサンプルファイルは、本書購入者のみダウンロード可能。UIアニメーションは、QRコードから動きを見ることができます。デザイン＋アニメーションで、ゲームUIの知識と実践がよくわかる1冊です！ ■こんな方におすすめ ゲームUIをデザインしたい新人デザイナー、インディーゲームの制作者、ゲームの仕事につきたい学生 ■目次 ●UIデザイン編 CHAPTER1 ゲームUIデザインの基本を知ろう CHAPTER2 ゲームUIにおけるPhotoshopの基本を知ろう CHAPTER3 ダイアログのUIデザインを作ろう CHAPTER4 ホーム画面のUIデザインを作ろう ●UIアニメーション編 CHAPTER5 ゲームUIアニメーションの基本を知ろう CHAPTER6 ゲームUIにおけるAfter Effectsの基本を知ろう CHAPTER7 ダイアログのUIアニメーションを作ろう CHAPTER8 ホーム画面のUIアニメーションを作ろう ■著者プロフィール ●はなさくの：ゲームUIデザイナー。5年半ゲーム会社でUIデザイナーを務め、独立後はUIデザインやゲーム広告動画、バナー・ロゴ制作を手掛けている。多彩な経歴を活かし、セミナー登壇や講師、UIデザイン講座開設など幅広く活動中。その他にも、SNSやブログ、YouTubeで積極的に情報発信をしている。ポップで華やかなデザインを得意としつつ、幅広いジャンルのUIデザインを手がけている。X（旧Twitter）：https://x.com/HanaSakuno　ブログ：https://hanasaqutto.com/　YouTube：https://www.youtube.com/@gameuiux ●たかゆ：UIアニメーションデザイナー。株式会社サイバーエージェント SGEコアクリエイティブ本部 所属。10年以上ゲームアプリの業界に携わり、UIデザイン、2Dアセット、キャラクターアニメーション、エフェクト、PV制作、広告動画制作、UIアニメーションと様々な業務を対応。現在はAfter Effects,Unityを使用したゲームのUIアニメーション、演出の制作を行う他、新卒研修やクリエイティブ x AIの研究を行っている。X（旧Twitter）：https://x.com/takayuP4　ブログ：https://gameanimation.info/

※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。 ◆「あのデザイン」の作りかたがスグわかる！◆ お待たせしました。あれ、どうやって作るの？がスグわかると評判のHTML & CSSテクニック集、8年ぶりに大幅リニューアルで登場。「フォトギャラリーを作りたい」「ヘッダーを上部に固定したい」といった定番的なネタから、「HTMLだけでアコーディオンを作りたい」「箇条書きのマークを絵文字にしたい」といった"かゆいところ"に手が届くネタまで取りそろえました。他に類を見ない掘り下げかたの解説が好評の理由です。スマホ&PCサイト両対応。オリジナル制作のお伴に、ぜひどうぞ。 ■目次 Chapter 1 HTML/CSSの基礎 Chapter 2 テキスト表示・整形の基本テクニック Chapter 3 リンクとメディアの基本テクニック Chapter 4 ページ全体に適用するデザインのテクニック Chapter 5 ボックスを整形する基本テクニック Chapter 6 テーブルのデザインテクニック Chapter 7 フォームのデザインテクニック Chapter 8 複数のボックスを配置するテクニック Chapter 9 画像とマスクのデザインテクニック Chapter 10 パーツ作成のテクニック Chapter 11 ヘッダー／フッター／ナビゲーションのデザインテクニック Chapter 12 ページレイアウトのテクニック Chapter 13 レスポンシブWebデザインに対応するテクニック Chapter 14 アニメーションとエフェクトのテクニック Chapter 15 仕上げ・微調整・カスタマイズのテクニック ■著者プロフィール 狩野 祐東：アメリカ・サンフランシスコでUIデザイン理論を学ぶ。帰国後会社勤務を経てフリーランス。2016 年株式会社Studio947を設立。Webサイトやアプリケーションのインターフェースデザイン・開発を数多く手がける。各種セミナーや研修講師としても活躍中。主な著書に『確かな力が身につくJavaScript「超」入門』『スラスラわかるHTML&CSSのきほん』（SBクリエイティブ）ほか多数。

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆誰でもはじめられる「関係性」活用の第一歩◆ 　ネットワークデータは、点と点の「つながり」によって表現されるデータです。決して特別なデータではなく、私たちの日常生活のさまざまな場面に存在しています。たとえば、SNSのフォロー関係やWebページ間のリンクのような明らかにネットワーク構造を持つデータだけでなく、ECサイトの購買履歴や株式市場の取引といった、一見ネットワークとは無関係に思えるデータにも、つながりの構造を見出すことができます。この「つながり」を活用することで、これまで見えなかったデータの新しい特徴を引き出すことが可能になります。 　近年では、計算機リソースの向上や新しいアルゴリズムの登場により、ネットワークデータの実用化が急速に進んでいます。本書では、各手法について平易な言葉で解説することを目指すだけでなく、Pythonを用いたコード例を通じて、データの取り扱いから特徴抽出、さらにNode EmbeddingやGNNといった機械学習手法への応用までを実践的に紹介します。 　また、単なる技術の羅列ではなく、身近なデータからネットワーク構造をどのように見出し、意味付けし、課題解決に結びつけるかという思考プロセスや応用事例にも重点を置いています。具体例としては、SNSのフォロー関係やWebページのリンクといった典型的なネットワークデータはもちろん、ECサイトの購買履歴やビジネス文書、さらにはレシートといった、通常「表形式」で扱われるデータに隠れた「つながり」を抽出・活用する手法を丁寧に解説します。 ■こんな方におすすめ ・ネットワーク分析を学びたい方、データから新しい知見を見つけたい方 ■目次 ●1章 ネットワークデータの基礎 ・1.1 ネットワークとは ・1.2 さまざまなネットワーク ・1.3 ネットワークデータの表現方法 ●2章 ネットワークデータの発見・観測・構築 ・2.1 分析前の確認事項 ・2.2 ネットワークを発見する ・2.3 ネットワークデータを観測・入手する ・2.4 ネットワークのデータ形式 ・2.5 ネットワークデータのハンドリング ●3章 ネットワークの性質を知る ・3.1 どのようなノードか ・3.2 2つのノードはどのような関係にあるか ・3.3 どのようなネットワークか ・3.4 NetworkXを用いてネットワークの特徴を知る ●4章 ネットワークの機械学習タスク ・4.1 ネットワークを対象とした機械学習タスクの整理 ・4.2 ノードを対象とした機械学習タスク ・4.3 エッジを対象にした教師あり学習 ・4.4 ネットワーク構造を対象とした機械学習タスク ●5章 ノード埋め込み ・5.1 表データを対象とした機械学習の復習 ・5.2 単語埋め込み ・5.3 ノード埋め込み ・5.4 ノード埋め込みの実装 ●6章 グラフニューラルネットワーク ・6.1 深層学習の発展と構造データの扱い ・6.2 GNNのフレームワーク ・6.3 グラフ畳み込みネットワーク ・6.4 GraphSAGE ・6.5 GATフィルタ ・6.6 Relational GCN ・6.7 GNNの実装 ●7章 さまざまな分野における実例 ・7.1 自然言語処理におけるネットワーク分析 ・7.2 金融分野におけるネットワーク分析 ・7.3 労働市場におけるネットワーク分析 ・7.4 情報推薦におけるネットワーク分析 ・7.5 ネットワーク科学とソーシャルネットワークの分析 ・7.6 生物学におけるネットワーク分析 ■著者プロフィール ●黒木 裕鷹（くろき ゆたか）：2020年東京理科大学大学院工学研究科修士課程修了。同年よりSansan株式会社に入社し、現在は企業データのドメイン横断での分析・利用や、実験的な機能の開発に従事。2018年度統計関連学会連合大会 優秀報告賞、2022年度人工知能学会金融情報学研究会 (SIG-FIN) 優秀論文賞 などを受賞。大阪公立大学 客員研究員。 ●保坂 大樹（ほさか たいじゅ）：2020年に早稲田大学で工学修士号を取得し、Sansan株式会社に入社。入社後は帳票の解析技術の研究開発および運用に取り組む。現在は同社のSaaS事業においてプロダクトマネジメントを行う一方で、帳票解析チームのリーダーとしてプロジェクトマネジメントも担当する。単語の意味や主体の持つ特性が単語埋め込みやノード埋め込みで得られる数値表現にどのように反映されるかに強い関心をもつ。

◆フィッシングに強くシンプルな認証技術◆ 　本書のテーマは、パスワードレス認証を実現する「パスキー」です。パスキーはApple、Google、Microsoftといった3大プラットフォーマを含む多くの企業が協力して開発している認証技術で、大手から中小企業までさまざまなサービスで導入が進んでいます。 　「パスキーとは？」の疑問に答えるとともに概要はもちろんのこと、従来の認証技術の課題と比較して何が優れているのか、パスキーの導入で知っておくべき特性、パスキーの登録・認証・管理画面などのUX設計、WebサイトだけでなくiOSやAndroidの具体的な実装について徹底解説をします。 　パスキー以前の歴史から最新の仕様まで「パスキーのすべて」がここに詰め込まれています。パスキーというキーワードが気になった方にはぜひ手にとっていただきたい一冊です。 ■目次 第1章 パスキー導入が求められる背景 ・1.1 パスワード ・1.2 二要素認証 ・1.3 パスワードレス ・1.4 ID連携 第2章 パスキーを理解する ・2.1 WebAuthnとFIDO2の登場 ・2.2 パスキーの登場 ・2.3 パスキーの何が優れているのか ・2.4 パスキーのよくある誤解を解く ・2.5 パスキーも銀の弾丸ではない 第3章 パスキーのユーザー体験 ・3.1 パスキーによるアカウントの新規登録 ・3.2 既存アカウントへのパスキーの登録 ・3.3 パスキーによる認証 ・3.4 パスキーによる再認証 ・3.5 クロスデバイス認証 ・3.6 パスキーの管理画面 第4章 サポート環境 ・4.1 ユーザーエージェント ・4.2 パスキープロバイダ ・4.3 OSごとの挙動 第5章 パスキーのUXを実装する ・5.1 共通処理 ・5.2 パスキー登録UXの実装 ・5.3 パスワードログイン時に自動でパスキー登録するUXの実装 ・5.4 ワンボタンログインUXの実装 ・5.5 フォームオートフィルログインUXの実装 ・5.6 再認証UXの実装 ・5.7 クロスデバイスUXの実装 ・5.8 パスキー作成・認証の中断操作の実装 ・5.9 管理画面UXの実装 第6章 WebAuthn APIリファレンス ・6.1 実装の概要 ・6.2 パスキーに関する各種機能が利用可能かを確認する ・6.3 パスキーを作ってみる ・6.4 パスキーを使って認証してみる ・6.5 パラメータの深掘り 第7章 スマホアプリ向けの実装 ・7.1 iOS/iPadOS ・7.2 Android 第8章 パスキーのより高度な使い方 ・8.1 パスキーの保存先パスキープロバイダを知る ・8.2 パスキーが作成可能なことをパスキープロバイダやブラウザに知らせる ・8.3 複数ドメインで同じRP IDのパスキーを利用可能にする ・8.4 パスキーの表示名変更や削除をパスキープロバイダに通知する ・8.5 より高いセキュリティのためのセキュリティキー ・8.6 認証器の信頼性を証明するためのAttestation ・8.7 ユーザーがパスキーにアクセスできなくなったらどうする？ 第9章 パスキー周辺のエコシステム ・9.1 パスキーの仕様を読み解くための手引き ・9.2 パスキーの実装をサポートするエコシステム 付録A クライアント用Extensionの解説 付録B iOS実装サンプル ■著者プロフィール ●えーじ：ブラウザ開発チームでWeb開発者向けの技術を啓蒙。Credential Management API、WebOTP、WebAuthn、FedCM、Digital Credentialsなど、ブラウザのサポートするアイデンティティ・認証関連APIの啓蒙チームをグローバルでリードする。 ●倉林雅 ：OpenIDファウンデーション・ジャパン 理事・エバンジェリスト。OpenID / OAuth技術の啓発・教育活動に携わる。長年にわたり某インターネット企業にて認証・認可基盤の開発を経験し、現在はプロダクトマネージャを担当。 ●小岩井航介：米国OpenID Foundation理事。OpenID ファウンデーション・ジャパン KYC WGリーダ。FIDOアライアンス、W3Cにも参加中。所属先企業ではID・認証に関する実装・運用と、新技術全般に関する検証、活用検討を担当。デジタル庁 DIW（デジタルIDウォレット）アドバイザリーボード 構成員。

※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。 ◆応用情報のいちばん詳しいテキストです！◆ 情報処理技術者試験の応用情報技術者試験用の合格教本の改訂版です。応用情報技術者試験にとどまらず，旧試験（第一種／ソフ開）や高度試験における出題傾向も網羅的に分析した，応用情報試験のための「いちばん詳しくてわかりやすい，何でも調べられる」教科書です。巻末にはサンプル問題を掲載。また，購入特典として過去23回分の午前問題が解ける問題演習アプリ「DEKIDAS-Web」を利用できます。応用情報技術者試験受験者必携の一冊です！ ■こんな方におすすめ ・出題範囲を体系的にきちんと理解しながら学習したい方 ■目次 第1章 基礎理論 第2章 アルゴリズムとプログラミング 第3章 ハードウェアとコンピュータ構成要素 第4章 システム構成要素 第5章 ソフトウェア 第6章 データベース 第7章 ネットワーク 第8章 セキュリティ 第9章 システム開発技術 第10章 マネジメント 第11章 ストラテジ ■著者プロフィール ●大滝 みや子（おおたき みやこ）：IT企業にて地球科学分野を中心としたソフトウェア開発に従事した後，日本工学院八王子専門学校ITスペシャリスト科の教員を経て，現在は資格対策書籍の執筆に専念するかたわら，IT企業における研修・教育を担当するなど，IT人材育成のための活動を幅広く行っている。著書：「応用情報技術者 試験によくでる問題集【午前】」，「応用情報技術者 試験によくでる問題集【午後】」，「要点・用語早わかり 応用情報技術者 ポケット攻略本（改訂4版）」，「［改訂新版］基本情報技術者【科目B】アルゴリズム×擬似言語 トレーニングブック」（以上，技術評論社），「かんたんアルゴリズム解法−流れ図と擬似言語（第4版）」（リックテレコム）ほか多数。 ●岡嶋 裕史（おかじま ゆうし）：中央大学国際情報学部教授／政策文化総合研究所所長。基本情報技術者試験（FE）科目A試験免除制度免除対象講座管理責任者，情報処理安全確保支援士試験免除制度 学科責任者。著書：「ネットワークスペシャリスト合格教本」「情報処理安全確保支援士合格教本」（技術評論社），「ChatGPTの全貌」「Web3とは何か」（光文社新書），「思考からの逃走」「プログラミング/システム」（日本経済新聞出版社），「サイバー戦争 終末のシナリオ」（早川書房／監訳）ほか多数。

◆ユーザーが集まる！ データ分析が活性化する！ データエンジニアリングの基本を学ぼう。◆ 　データ分析基盤の「今」に焦点を合わせ、基本用語の整理から歴史、クラウドをはじめとしたインフラ、主要な技術スタック、システムモデル、データドリブンのための可視化＆測定術まで徹底解説。合わせて、長期視点に立ったユーザー中心の運用に欠かせない「セルフサービス」「SSoT」に基づいたルール作り、それらを実現するためのゾーン/タグ管理、メタデータ管理、データの品質管理も平易にまとめました。 　今回の改訂では新たに第0章「［速習］データ分析基盤と周辺知識」＆第9章「［事例で考える］データ分析基盤のアーキテクチャ設計」を収録。より基本に忠実にかつ実践への道しるべとなる入門書を目指し解説を強化しました。 ■目次 ●第0章 ［速習］データ分析基盤と周辺知識 ・0.1 データ分析基盤とサービスの提供先 ・0.2 データ分析基盤と周辺技術 ・0.3 データ分析基盤と外部との接点を理解しよう ・0.4 データ分析基盤開発とサポートツール ●第1章 ［入門］データ分析基盤 ・1.1 データ分析基盤の変遷 ・1.2 処理基盤/クラスターの変遷 ・1.3 データの変遷 ・1.4 データ分析基盤に関わる人の変遷 ・1.5 データへの価値観の変化 ・1.6 データに関わる開発の変遷 ●第2章 データエンジニアリングの基礎知識 ・2.1 データエンジニアリングの基本 ・2.2 データの世界のレイヤー ・2.3 コレクティングレイヤー ・2.4 プロセシングレイヤー ・2.5 データ分析基盤におけるデータの種別とストレージ戦略 ・2.6 ストレージレイヤー ・2.7 アクセスレイヤー ・2.8 セマンティックレイヤーとヘッドレスBI ●第3章 データ分析基盤の管理＆構築 ・3.1 セルフサービスの登場 ・3.2 SSoT ・3.3 データ管理デザインパターン ・3.4 データの管理とバックアップ ・3.5 データのアクセス制御 ・3.6 One Size Fits All問題 ・3.7 データのライフサイクル管理 ……ほか ●第4章 データ分析基盤の技術スタック ・4.1 データ分析基盤の技術スタック ・4.2 データ分析基盤のためのクラスター選択 ・4.3 コレクティングレイヤーの技術スタック ・4.4 プロセシングレイヤーの技術スタック ・4.5 ワークフローエンジン ・4.6 ストレージレイヤーの技術スタック ・4.7 プレゼンテーションデータを扱う技術スタック ……ほか ●第5章 メタデータ管理 ・5.1 データより深いメタデータの世界 ・5.2 メタデータとデータ ・5.3 データプロファイリング ・5.4 データカタログ ・5.5 データアーキテクチャ ●第6章 データマート＆データウェアハウスとデータ整備 ・6.1 データを整備するためのモデル ・6.2 データマートの役割 ・6.3 スキーマ設計 ・6.4 データマートの生成サポート ・6.5 データマートのプロパゲーション ・6.6 ストリーミングとデータマート ●第7章 データ品質管理 ・7.1 データ品質管理の基礎 ・7.2 データの劣化 ・7.3 データ品質テスト ・7.4 メタデータ品質 ・7.5 データ品質を向上させる ●第8章 データ分析基盤から始まるデータドリブン ・8.1 データ分析基盤とデータドリブン ・8.2 データドリブンを実現するための準備 ・8.3 KPIをどのように開発に活かすのか ・8.4 データ分析基盤観点のKGI/（CSF）/KPI ●第9章 ［事例で考える］データ分析基盤のアーキテクチャ設計 ・9.1 テーマとゴールを考えてみよう ・9.2 データ分析基盤の骨格を考えよう ・9.3 データ分析基盤構築における不確実性に備えよう ・9.4 データ分析基盤に必要な機能を揃えよう ●Appendix ［ビッグデータでも役立つ］RDB基礎講座 ■著者プロフィール 斎藤 友樹：SIerで官公庁、年金、広告などのシステムの要件定義～保守運用まで、SEやマネージャーとしてフロントエンド～サーバーサイドまでひととおり経験。現在は、事業会社にてビッグデータ分析に関するシステムの構築、蓄積したデータの活用を行う仕事に従事している。

◆開発効率を向上させて人を育てる仕組みを作る◆ 　ソフトウェア開発の世界では、生産性の向上は永遠のテーマです。ユーザーニーズの変遷や技術の進歩など、環境が変化し続ける中でいかにして効率的に開発を継続していくかは、多くのソフトウェア開発チームにとって切実な問題です。本書は、そのような問題に対する解決のヒントを提供することを目指しています。 　しかし、本書が提供するのは汎用的な解決策や、普遍的な理論ではありません。各章に記されているのは、それぞれの著者が、自身の経験と専門性をもとに導き出した、生産性を向上させるための具体的かつ実践的な自説です。生産性を向上させるための網羅的な解説書というわけではなく、むしろ多角的な視点からの提案と捉えてください。 　本書は2部構成になっています。第1部『開発プロセスと生産性』では、開発プロセスの改善をどう実現するかについて述べます。具体的には、Product Requirements DocumentやDesign Docといったドキュメント作成や、ブランチ・リリース戦略、リアーキテクト時のテスト戦略というトピックから、生産性を向上させる方法を解説します。第2部『開発チームと生産性』では、チームの立ち上げ、スキルの向上、開発基盤の改善というトピックで、開発者とその組織に焦点を当てて解説します。 　本書は、エンジニアリングマネージャーやテックリードを含む、開発生産性を改善したいと考えている方々に向けて書かれています。必ずしも、すべてを通して読む必要はありません。それぞれの章は、独立して理解できるように構成されているため、必要に応じて部分的に読むことができます。興味のあるトピックや現在直面している課題に関連する章を読み、そのアイデアをご自身のチームに採用してみてください。 ■こんな方におすすめ ・エンジニアチームのマネージャーやテックリード ・エンジニアをリードしたり、フィードバックしたりする立場の人 ■目次 第1章 Product Requirements Document 第2章 Design Doc 第3章 ブランチ・リリース戦略 第4章 リアーキテクトにおけるテスト戦略 第5章 実践エンジニア組織づくり 第6章 エンジニアリングイネーブルメント 第7章 開発基盤の改善と開発者生産性の向上 ■著者プロフィール 田中洋一郎：Tably株式会社 CTO。Google Developers Expert（Web Technology担当）。 石川宗寿：LINEヤフー株式会社所属。著書に『読みやすいコードのガイドライン』（技術評論社）。 若狹建：合同会社桜文舎 代表社員。東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻修了。Sun Microsystems、Sony、Google、Apple、LINEなどを経て、メルカリにて執行役員としてCTO Marketplace、Group CTOを歴任。現在は数社の技術顧問を務める。 田中優之：LINEヤフー株式会社所属。2020年より株式会社出前館へ出向。博士（ソフトウェア工学）。 小澤正幸：エン・ジャパン株式会社 VPoE。ソフトウェアエンジニア。 川中真耶：株式会社ナレッジワーク CTO。東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻修士課程修了。日本IBM東京基礎研究所やGoogleなどを経て株式会社ナレッジワークを共同創業。CTO of the year 2022 ファイナリスト。 三木康暉（giginet）：LINEヤフー株式会社所属。主にiOS版LINEの基盤・ビルドシステム開発のほか、モバイル開発体験の向上に日夜取り組んでいる。著書に『cocos2d-xではじめるスマートフォンゲーム開発』（技術評論社）。

※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。 ◆APIドキュメントを自動生成して、コード品質を高めよう◆ 昨今、多くの企業が自社のWebサービスにGoogleやFacebookなどのソーシャルログインを採用するなど、他社のサービスを取り込むことの需要が増えています。しかし、他社のサービスを取り込む課題として、異なるサービス間でのデータの整合性を保ちつつ、柔軟かつ迅速に機能を提供することが必要となり、この課題解決の観点でFastAPIが注目されています。FastAPIはスキーマ駆動開発を通じてAPIの作成と管理が容易に行えるPythonのフレームワークです。本書は、FastAPIではじめてAPI開発を行う方を対象とした入門書です。1章～9章までで「API開発に必要な知識」「スキーマの定義方法」などFastAPIの基本的な内容を学べます。また、10章～11章、Appendixで実際にスキーマ駆動開発によりAPIを利用したサービスを作成するため、API開発の一連の流れを学べます。 ■こんな方におすすめ ・FastAPIを用いて開発を行ってみたい人 ・API開発に興味がある人 ■目次 ●第1章 FastAPIの概要 ・1-1 FastAPIとは？ ・1-2 開発環境の構築（Miniconda） ・1-3 開発環境の構築（仮想環境） ・1-4 開発環境の構築（VSCode） ●第2章 FastAPIの基礎 ・2-1 WebAPIの基礎知識 ・2-2 FastAPIで「ハローワールド」の作成 ・2-3 Swagger UIによるドキュメント生成 ●第3章 型ヒント（タイプヒント） ・3-1 型ヒントとは？ ・3-2 型ヒントの使用方法（Optional型） ・3-3 型ヒントの使用方法（Annotated） ・3-4 「|（パイプ）演算子」とは？ ●第4章 パラメータとレスポンスデータ ・4-1 リクエスト処理（パスパラメータ） ・4-2 リクエスト処理（クエリパラメータ） ・4-3 レスポンス処理（レスポンスデータ） ●第5章 FastAPIでCRUD処理 ・5-1 RESTful APIとは? ・5-2 HTTPメソッドの特性 ・5-3 CRUDアプリケーションの作成 ●第6章 同期処理と非同期処理 ・6-1 同期処理と非同期処理とは？ ・6-2 FastAPIでの非同期処理 ●第7章 ルーティングの分割 ・7-1 APIRouterとは？ ・7-2 リファクタリング ●第8章 ORMの利用 ・8-1 ORMとは？ ・8-2 SQLAlchemyを使用したアプリケーションの作成 ●第9章 DIの利用 ・9-1 DIとは？ ・9-2 DIを使用したアプリケーションの作成 ・9-3 DI（依存性の注入）の深堀 ●第10章 スキーマ駆動開発（フロントエンド） ・10-1 スキーマ駆動開発 ・10-2 作成アプリケーションの概要 ・10-3 フロントエンドの作成 ●第11章 スキーマ駆動開発（バックエンド） ・11-1 モデルとDBアクセスの作成 ・11-2 CRUD処理の作成 ・11-3 リファクタリング ・11-4 動作確認 ●Appendix 今後の発展のために ・A-1 複雑なスキーマの検討 ・A-2 動作確認の実地 ・A-3 メモアプリのカスタマイズ ・A-4 サンプルファイルの使用方法 ■著者プロフィール 樹下雅章（きのしたまさあき）：大学卒業後、ITベンチャー企業に入社し、様々な現場にて要件定義、設計、実装、テスト、納品、保守、全ての工程を経験。SES、自社パッケージソフトの開発経験。その後大手食品会社の通販事業部にてシステム担当者としてベンダーコントロールを担当。事業部撤退を機会に株式会社フルネスに入社し現在はIT教育に従事。

◆モジュールからコンポーネントへ。新しいWASMをRustで実体験◆ Webブラウザー上でプログラムを高速に実行するための技術として開発されたWebAssembly（Wasm）ですが、近年では「特定のプログラミング言語・アーキテクチャに依存しない」「プログラムをサンドボックス内で安全に実行できる」という強みに注目が集まっています。さらに、新たに導入される予定の「コンポーネントモデル」によって、大規模なプロジェクトでもWebAssemblyを利用しやすくなる環境が整いつつあります。本書では、プログラミング言語としてRustを採用し、以下の3つの観点で、“新しい”WebAssemblyについて手を動かしながら理解を深めます。 ■目次 ●第1章 プログラミング言語Rustの準備 ・1.1 Hello， world! ・1.2 エラーハンドリング ・1.3 ライブラリーの利用 ・1.4 まとめ ●第2章 WebAssemblyとは ・2.1 WebAssemblyの特徴 ・2.2 Wasmの利用例 ・2.3 Wasmの標準化プロセス ・2.4 仕様の進化とコンポーネントモデル ・2.5 まとめ ●第3章 RustによるWebAssembly作成入門 ・3.1 RustによるWasmコンポーネント作成の流れ ・3.2 cargo-componentのインストール ・3.3 Hello， world! ・3.4 grepコマンドクローンを作ろう ・3.5 まとめ ●第4章 他のプログラムから利用されるWasmコンポーネント ・4.1 ライブラリーコンポーネント向けのプロジェクト作成 ・4.2 WIT入門 ・4.3 ワールドの実装 ・4.4 Wasmを実行するプログラムの作成 ・4.5 ライブラリーコンポーネントの利用（コード生成編） ・4.6 エクスポートについて ・4.7 まとめ ●第5章 依存関係の解決と合成 ・5.1 import：依存関係の記述 ・5.2 Wasmコンポーネントの合成 ・5.3 ホストコードによる実装の提供 ・5.4 WebAssembly System Interface（WASI） ・5.5 wasi:cli/importsの実装 ・5.6 まとめ ●第6章 コマンドラインインターフェースアプリケーションの作成 ・6.1 グリッチアート ・6.2 本章で作成するCLIアプリ ・6.3 コンポーネントレジストリーへ登録 ・6.4 WITによるインターフェース定義 ・6.5 WITパッケージをコンポーネントレジストリーに登録 ・6.6 インターフェースを実装 ・6.7 CLIアプリの改変 ・6.8 補足として ・6.9 まとめ ●第7章 サーバーアプリケーションの開発 ・7.1 本章で作成するサーバーアプリケーション ・7.2 Hello， wasi:http/proxy ・7.3 Spinの導入と利用 ・7.4 echo APIの作成 ・7.5 グリッチアートを作るAPIの作成 ・7.6 まとめ ●第8章 Wasmコンポーネントとコンテナーランタイム ・8.1 Wasmコンポーネントを動かすコンテナーイメージ ・8.2 Docker Desktopのインストール ・8.3 Wasmコンポーネントを動かすコンテナーイメージの作成 ・8.4 Spinアプリを動かすコンテナーイメージの作成 ・8.5 まとめ ■著者プロフィール 清水智公（しみずのりただ）：WebAssembly Night / Rust.Tokyo。WebAssemblyに関する技術コミュニティ「WebAssembly Night」を2016年より主催。年に数回、オフラインイベントを開催している。また、プログラミング言語Rustの技術カンファレンスである「Rust.Tokyo」の運営も務める。おもにフロントエンドプログラムの開発者体験に対する興味を持つ。趣味はサッカー観戦と読書。X：@chikoski

◆エンジニアが生成AIを活用するための入門書◆ GitHub CopilotやChatGPTなど生成AIによるコード生成やコードリーデイング支援が流行っています。これらは破壊的なイノベーションで、いずれはすべての開発者や企業が導入するものです。ただ、現状では生成AI×コードを推進・導入している企業は多くはなく、さらに活用法については手探りの状況です。 本書では生成AI×コードでなにができるか、どうすればよりよく活用できるかを解説します。しっかりと活用していくための知識と、現場で活用できる実践が身に付く必携の一冊です。 ■目次 1. 生成AIがエンジニアリングの常識を変える ・1. 変化は「今」起こっている — さて、どうする？ ・2. 生成AIへの過度な期待と現実のギャップ ・3. プロンプトエンジニアリングのテクニックはあまり重要ではない ・4. エンジニアの仕事は消えない ・5. AIは優秀なエンジニアだけのものではない ・6. 開発支援AIツールを使い分ける ・7. AIで組織の競争力を高める 2. プロンプトで生成AIを操る ・1. システムプロンプトとユーザープロンプト ・2. プロンプトの構成要素 — AIに適切な情報を提供するための情報戦略 ・3. 状況に応じたプロンプトの調整戦略 3. プロンプトの実例と分析 ・1. Reactのコンポーネント生成プロンプト ・2. スクリーンショットからのUI生成プロンプト ・3. SQLクエリ生成プロンプト ・4. プロンプトにおける文脈情報の重要性 ・5. 汎用エージェントのプロンプト ・6. プロンプトエンジニアリングの本質 4. AIツールに合わせたプロンプト戦略 ・1. 自動補完型AIツール ・2. 対話型AIツール ・3. エージェント型AIツール 5. AIと協働するためのコーディングテクニック ・1. AIによる作業単位の最適化 ・2. コードのAI可読性向上 ・3. AIと協働する際のコーディングスタイル ・4. 付加情報の提供によりAIの理解を助ける ・5. AIが持つ知見を最大限に引き出す 6. AIの力を引き出す開発アプローチ ・1. AIに適したコードアーキテクチャ ・2. AIを活用したコード品質向上 ・3. コードリーディングにおけるAIの活用 ・4. コードレビューにおけるAIの活用 7. 生成AIの力を組織で最大限に引き出す ・1. AI時代の競争優位性を高めるための開発組織戦略 ・2. AI時代のソフトウェア開発手法をチームで体得する ・3. AIとドキュメント ・4. AI時代に適合したチーム技術スタックの最適化 ・5. 生成AI導入効果の評価 8. 開発におけるAI活用Tips ・1. エディターとターミナルを使いこなす ・2. データを自在に操る ・3. Web開発を加速するAIテクニック ・4. AIとの協働に欠かせないツール活用法 9. AI時代をリードするために ・1. AIを使ってより多くを成し遂げる ・2. 組織として技術や知識を共有し、育てる ・3. こそ新時代のエンジニアの原動力 Appendix. Practice Guide ■著者プロフィール 服部佑樹：Senior Architect @GitHub / Vice President @InnerSourceCommons.開発者体験の向上や生成AIの活用に造詣の深いアーキテクト。生成AIツールの導入、インナーソース（OSSの手法を社内のクローズドソフトウェアに適用する手法）に詳しい。

◆ROS 2でロボットアプリケーションを開発しよう！◆ 本書は、2019年に刊行した「ROS2 ではじめよう 次世代ロボットプログラミング」の改訂版です。ロボット開発のためのミドルウェアROS 2の普及に伴い、改訂版ではROS 2に焦点を当てて、基本概念から応用、実践的な使用方法までを幅広くカバーしています。ROS 2の歴史と特徴、開発環境のセットアップ、基本機能と応用機能、C++やPythonを使ったプログラミング方法、主要なツールやパッケージの紹介、ROS 2のエコシステムなどについて解説します。さらに、実際のロボットハードウェアを使用した実践的なプログラミング例も紹介します。 ■こんな方におすすめ ・ロボットの開発に興味のあるエンジニア、ROS2からロボットプログラミングをはじめる方 ■目次 ●第1章 ・ROS の歴史 ・1-1 ROSの起源 ・1-2 OSRFからOSRAへ ・1-3 ROS 2の誕生 ・1-4 ROS 1とROS 2の違い ・1-5 内部アーキテクチャの変化 ・1-6 Data Distribution Service（DDS） ・1-7 DDS以外の通信プロトコルの選択肢Zenoh ・1-8 ROS 1からROS 2への移行状況 ●第2章 開発環境セットアップ ・2-1 Ubuntu 24.04 のインストール ・2-2 ROS 2 のインストール ・2-3 サンプルコードのセットアップ ●第3章 ROS 2 の基本機能 ・3-1 基本機能で学ぶこと ・3-2 ROS 2フロントエンドツールros2 ・3-3 ROS 2パッケージビルドツールcolcon ・3-4 トピック ・3-5 サービス ・3-6 アクション ・3-7 パラメータ ●第4章 ROS 2の応用機能 ・4-1 応用機能で学ぶこと ・4-2 コンポーネント指向プログラミング ・4-3 Launchシステム ・4-4 ライフサイクル ・4-5 Quality of Service（QoS) ・4-6 RMW実装の変更 ・4-7 セキュリティ ●第5章 Pythonクライアントライブラリrclpy ・5-1 ROS 2 のクライアントライブラリ ・5-2 パッケージ構成 ・5-3 トピック実装 ・5-4 サービス実装 ・5-5 アクション実装 ●第6章 ROS 2に対応したツール／パッケージ ・6-1 ROS 2への移行完了 ・6-2 データ記録・再生ツールrosbag2 ・6-3 データ可視化ツールRViz2 ・6-4 ナビゲーションパッケージNav2 ・6-5 動作計画パッケージMoveIt ・6-6 ロボット制御パッケージros2_control ●第7章 ROS 2エコシステム ・7-1 広がるROS 2 のエコシステム ・7-2 ロボットシミュレータGazebo ・7-3 フリート管理ソフトウェアOpen-RMF ・7-4 ROS 2 Webアプリケーション作成のためのRobot Web Tools ・7-5 組み込み向けROS 2実装mROS 2 ・7-6 自動運転ソフトウェアAutoware ・7-7 GPUアクセラレーションNVIDIA Isaac ROS ●第8章 実践ROS 2ロボットプログラミング ・8-1 センサーとロボットを使ったROS 2プログラミング ・8-2 Intel RealSense D455を使ったOpenCV/PCLプログラミング ・8-3 Preferred Robotics カチャカを使ったNav2ナビゲーション ・8-4 ROBOTIS OpenMANIPULATOR-Xを使ったMoveItマニピュレーション ●付録 ・A-1 Windows 11とWSL 2での開発環境セットアップ ・A-2 Dockerコンテナでの開発環境セットアップ ・A-3 サンプルコードのライセンス条項 ■著者プロフィール 近藤豊：株式会社ティアフォー エンジニア。仕事の合間にROSCon JPの運営委員とROSCon本家のプログラム委員を華麗にこなす自称ROSエヴァンジェリスト。趣味で始めたROSプログラミングが高じて、仕事でもROSを使ったロボットプログラミングに携わる。2013年、奈良先端科学技術大学院大学博士後期課程を修了、博士（工学）。高専時代から現在に至るまで、人とロボットに何ができるかに興味を抱き続ける。2児の父。子どもの数だけ改版が進むかも？

※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。 ◆合格率14％の難関に挑戦！◆ 情報処理技術者試験の高度試験のひとつである「ネットワークスペシャリスト」に挑戦する方のための試験対策テキストです。高度試験では午前I、午前II、午後I、午後IIの4つの試験が行われますが、本書は特にネットワークの専門知識が必要となる午前II以降の対策に焦点を当てています。250ページ以上もある午後問題演習など、手厚い解説と演習ソフト「DEKIDAS」による過去問演習で、難関試験の合格を目指します。 ■目次 第Ⅰ部 知識のまとめ～午前Ⅱ、午後Ⅰ・午後Ⅱ問題対策 ・第1章 ネットワークの基礎知識と情報技術 ・第2章 符号化と伝送 ・第3章 LANとWAN ・第4章 インターネットの技術 ・第5章 信頼性向上 ・第6章 セキュリティ 第Ⅱ部 長文問題演習～午後Ⅰ・午後Ⅱ問題対策 ・午後Ⅰ問題の対策 ・午後Ⅱ問題の対策 ■著者プロフィール 岡嶋 裕史（おかじま ゆうし）：中央大学大学院総合政策研究科博士後期課程修了。博士（総合政策）。富士総合研究所、関東学院大学准教授、情報科学センター所長を経て、中央大学国際情報学部教授／政策文化総合研究所所長。基本情報技術者試験（FE）午前試験免除制度免除対象講座管理責任者、情報処理安全確保支援士試験免除制度学科等責任者。総務省電波政策懇談会構成員。［著書］『ITパスポート合格教本』『情報処理安全確保支援士合格教本』『やさしくわかる岡嶋裕史の情報Ⅰ教室』（技術評論社）ほか多数。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆コンピュータが言語を理解するしくみ◆ 「大規模言語モデル入門」の続編です。「大規模言語モデル入門」は理論と実装のバランスをとって構成しましたが、本書では実装部分で扱い切れなかった話題を取り上げ、特に大規模言語モデルの評価と生成LLMに関連する解説を充実させます。「大規模言語モデル入門」の9章に続き、10章から始まります。 10章では、後続する章で行う言語モデルの評価方法について解説します。自動評価と人手評価の2つの側面から、ベンチマーク、評価指標、具体的な評価ツールやデータセットなどを取り上げます。11～13章では、主に大規模言語モデルの性能を上げるためのトピックとして、指示チューニング、人間のフィードバックからの学習、RAGに焦点を当て、それぞれの実装方法、利用するデータセット、評価の方法について解説します。14章では大規模言語モデルの学習における並列・分散処理について詳しく解説します。大規模なデータを限られた計算資源で学習させるノウハウは多くのエンジニアにとって有益な情報となるでしょう。 大規模言語モデルの性能を高めるための各トピックの実装とともに、それぞれの評価について理解できる一冊です。 ■目次 ※第1章～第9章は前巻「大規模言語モデル入門」掲載。 ●第10章 性能評価 ・10.1 モデルの性能評価とは ・10.2 評価指標を用いた自動評価 ・10.3 LLM を用いた自動評価 ●第11章 指示チューニング ・11.1 指示チューニングとは ・11.2 指示チューニングの実装 ・11.3 指示チューニングしたモデルの評価 ●第12章 選好チューニング ・12.1 選好チューニングとは ・12.2 選好チューニングの実装 ・12.3 選好チューニングの評価 ●第13章 RAG ・13.1 RAGとは ・13.2 基本的なRAGのシステムの実装 ・13.3 RAG向けにLLMを指示チューニングする ・13.4 RAGの性能評価 ●第14章 分散並列学習 ・14.1 分散並列学習とは ・14.2 さまざまな分散並列学習手法 ・14.3 LLMの分散並列学習 ■著者プロフィール 山田 育矢（やまだ いくや）：株式会社Studio Ousia チーフサイエンティスト・名古屋大学 客員教授・理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員。2007年にStudio Ousiaを創業し、自然言語処理の技術開発に従事。2016年3月に慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科博士後期課程を修了し、博士（学術）を取得。大規模言語モデルLUKEの開発者。全体の監修と12章の一部の執筆を担当。 鈴木 正敏（すずき まさとし）：株式会社Studio Ousia ソフトウェアエンジニア・東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター学術研究員。2021年3月に東北大学大学院情報科学研究科博士後期課程を修了し、博士（情報科学）を取得。博士課程では質問応答の研究に従事。日本語質問応答のコンペティション「AI王」の実行委員。東北大学が公開している日本語BERTの開発者。第13章の執筆を担当。 西川 荘介（にしかわ そうすけ）：LINEヤフー株式会社 自然言語処理エンジニア。2022年3月に東京大学大学院情報理工学研究科修士課程を修了。現在は情報検索分野での言語処理に取り組む。第12章の執筆を担当。 藤井 一喜（ふじい かずき）：東京工業大学 情報工学系 修士１年・Turing株式会社嘱託研究員。学士、修士課程では大規模モデルの分散並列学習に従事。llm-jp、Swallow Projectにて日本語大規模言語モデルの事前学習を担当。第14章の執筆を担当。 山田 康輔（やまだ こうすけ）：株式会社サイバーエージェント AI Lab リサーチサイエンティスト・名古屋大学大学院情報学研究科協力研究員。2024年3月名古屋大学情報学研究科博士後期課程を修了し、博士（情報学）を取得。2024年4月より現職。博士後期課程では自然言語処理、特にフレーム意味論に関する研究に従事。第10章の執筆を担当。 李 凌寒（り りょうかん）：SB Intuitions株式会社 リサーチエンジニア。2023年3月に東京大学大学院情報理工学系研究科博士後期課程を修了し、博士（情報理工学）を取得。博士課程では言語モデルの解析や多言語応用の研究に従事。現在は日本語大規模言語モデルの開発に取り組む。第11章の執筆を担当。

※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。 ◆推論のしくみから紐解く高速化の原理◆ 本書は深層ニューラルネットワークによる予測を高速化する技法を解説します。巨大なニューラルネットワークを用いた予測には多くの時間と計算コストがかかります。これにより、応答が遅くなりユーザー体験が悪くなるといった問題や、運用コストが大きくなるといった問題が生じます。本書はニューラルネットワークの予測性能を下げることなく高速化することでこれらの問題を解決する技法を解説します。紹介する技法は量子化・枝刈り・蒸留・低ランク近似・モデルマージなど多岐にわたり、幅広い局面に対応します。また、平坦解や宝くじ仮説など、深層ニューラルネットワークの理論を通して、これらの手法がうまくいく理由についても深く本質的な理論を解説します。深層ニューラルネットワークを活用するエンジニアや研究者は必読の一冊です。 ■こんな方におすすめ ・ニューラルネットワークの計算や時間にかかるコストを削減したい人 ・Webサービスにニューラルネットワークを使っている方 ■目次 ●第1章 はじめに ・1.1 高速化の意義 ・1.2 高速化の理論的背景 ・1.3 用語の整理 ●第2章 高速化手法の概要 ・2.1 量子化と低精度計算 ・2.2 枝刈り ・2.3 蒸留 ・2.4 低ランク近似 ・2.5 高速なアーキテクチャ ・2.6 ハードウェアの改善 ・2.7 複数の技法の組み合わせ ・2.8 その他の技法 ●第3章 量子化と低精度計算 ・3.2 その他の低精度浮動小数点数フォーマット ・3.3 自動混合精度計算 ・3.4 整数量子化 ・3.6 なぜ低精度計算でうまくいくのか ●第4章 枝刈り ・4.1 代表的な枝刈り手法 ・4.2 訓練前の枝刈り ・4.3 構造枝刈り ・4.4 枝刈りの実装 ・4.5 ReLU活性化関数を用いた適応的な枝刈り ・4.6 なぜ枝刈りを行うのか・なぜうまくいくのか ・4.7 枝刈りの使いどころ ●第5章 蒸留 ・5.1 蒸留の問題設定 ・5.2 蒸留のアプローチ ・5.3 生徒モデルの選び方 ・5.4 推論に必要なデータの変更 ・5.5 生成モデルの利用 ・5.6 事例 ・5.7 なぜ蒸留でうまくいくのか ・5.8 蒸留の使いどころ ●第6章 低ランク近似 ・6.1 低ランク性とは ・6.2 畳み込みニューラルネットワークの低ランク近似 ・6.3 注意機構の低ランク近似 ●第7章 高速なアーキテクチャ ・7.1 深さ単位分離可能畳み込み ・7.2 高速なトランスフォーマーの亜種 ・7.3 ニューラルアーキテクチャ探索 ・7.4 高速なアーキテクチャと圧縮手法の比較 ●第8章 チューニングのためのツール ・8.1 PyTorchプロファイラ ・8.2 CPU上のプロファイリング ・8.3 GPU上のプロファイリング ●第9章 効率的な訓練 ・9.1 省メモリ化 ・9.2 モデルパラメータの算術 ■著者プロフィール 佐藤竜馬：1996年生まれ。2024年京都大学大学院情報学研究科博士課程修了。博士(情報学)。現在、国立情報学研究所 助教。専門分野はグラフニューラルネットワーク、最適輸送、および情報検索・推薦システム。NeurIPSやICMLなどの国際会議に主著論文が採択。競技プログラミングでは国際情報オリンピック日本代表、ACM-ICPC世界大会出場、AtCoderレッドコーダーなどの戦績をもつ。PDF翻訳サービスReadableを開発し、深層ニューラルネットワークを用いた翻訳システムにも詳しい。著書に『グラフニューラルネットワーク』『最適輸送の理論とアルゴリズム』(ともに講談社)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。 ◆ロボット製作のプロセスがわかる◆ 【Raspberry Pi 4 Model B 対応】 家族と一緒に暮らすコミュニケーションロボットを作ってみたい。「自律移動」「音声認識」「顔認識」、それから「発話」機能を付けてみようか。ということで、あれこれ機能を組み込んで完成したのがSIROです。 　本書のロボット製作には、Raspberry Pi（Raspberry Pi 4 Model B）、電子工作、Python、コンピュータ、Linux、HTMLなどの幅広い知識が必要となりますが、一つ一つの難易度はそれほど高くありません。ですのでまだ自信のない初学者の方も、ぜひロボット製作にチャレンジしてください。 ■目次 ●第1章 コミュニケーションロボットSIRO 　　1-1 SIROの製作コンセプト 　　1-2 SIROのスペック 　　1-3 SIROの機能 ●第2章 Raspberry Piの準備 　　2-1 Raspberry Piとは 　　2-2 Raspberry Piの準備 　　2-3 Raspberry Pi OSのインストール 　　2-4 Raspberry Piの起動 　　2-5 Raspberry Pi OSの初期設定 　　2-6 Raspberry Pi OSのデスクトップ環境 　　2-7 Raspberry Pi OSの基本操作 　　2-8 日本語入力ソフトのインストール 　　2-9 Wi-Fi（無線LAN）の設定 　　2-10 ローカルIPアドレスの固定 　　2-11 VNCでリモート操作 　　2-12 Pythonプログラミング環境の準備 ●第3章 ロボットのフレーム製作 　　3-1 SIROのハードウェア構成 　　3-2 外装ユニットの製作 　　3-3 内装ユニットの製作 　　3-4 走行ユニットの製作 ●第4章 ロボットの基本機能の実現 　　4-1 SIROの基本機能 　　4-2 移動する 　　4-3 発話する 　　4-4 サウンド再生 　　4-5 顔認識①：人の顔を見つける 　　4-6 顔認識②：家族の顔を判別する 　　4-7 音声認識 　　4-8 ロボットの記憶 　　4-9 障害物の検知 　　4-10 気温と湿度の検知 　　4-11 ジェスチャー認識 　　4-12 バッテリー残量の検知 　　4-13 CPUの異常検知 　　4-14 IPアドレスの確認 　　4-15 写真撮影 　　4-16 音声録音 　　4-17 radiko聴取 　　4-18 LINE通知 　　4-19 ウィキペディア検索 　　4-20 Webアプリ ●第5章 SIROの制御プログラム 　　5-1 SIROの制御プログラムの構成 　　5-2 SIROの応用機能 　　5-3 SIROのWebアプリ

◆Visual Studio 2022の活用方法を解説した入門書◆ 本書は、初めて開発を行う人に向けに最新の「Visual Studio 2022」の活用方法を解説した入門書です。本書を読めば、.NET MAUI／Blazorによるマルチプラットフォーム開発、単体テストフレームワークを用いたソフトウェアテスト、Run To Clickによるデバッグ技法、行ステージングによるソースコード管理など開発に必要なVisual Studioの活用法がわかります。 ■こんな方におすすめ ・最新版のVisual Studioを使いたい人 ・.NET MAUIなど最新の情報を知りたい人 ■目次 ●第1章 Visual Studioとは 　　1-1 Visual Studioの概要 　　1-2 Visual Studioの特徴 　　1-3 Visual Studioのエディション構成 ●第2章 Visual Studioをはじめよう 　　2-1 Visual Studioのインストール 　　2-2 Visual Studioの起動と構成 　　2-3 アプリケーション開発の基礎知識 ●第3章 Visual Studioの基本 　　3-1 Visual Studioの基礎知識 　　3-2 プロジェクトを使いこなす 　　3-3 ソリューションエクスプローラー 　　3-4 サーバーエクスプローラー ●第4章 エディターを使いこなす（コーディング） 　　4-1 エディターの基礎知識 　　4-2 エディターの基本操作 　　4-3 便利な編集機能 　　4-4 入力予測機能の使用 　　4-5 エディターのカスタマイズ ●第5章 Visual Studioのデバッグ手法 　　5-1 デバッグ手法を学ぶ前の基礎知識 　　5-2 実行の制御 　　5-3 データの検査 　　5-4 実行中プロセスのデバッグ ●第6章 Visual Studioのテスト手法 　　6-1 テスト手法を学ぶ前の基礎知識 　　6-2 単体テストのプログラム構成 　　6-3 単体テスト用の機能 　　6-4 テストドライバーの作成 　　6-5 スタブ／モックを利用した単体テストの実装 　　6-6 クラスライブラリのテストドライバー作成 　　6-7 特殊なテスト方法 ●第7章 Visual Studioのデプロイ手法 　　7-1 デプロイ手法を学ぶ前の基礎知識 　　7-2 Webアプリのデプロイ 　　7-3 Windowsアプリのデプロイ ●第8章 マルチプラットフォーム開発 　　8-1 マルチプラットフォーム開発の基礎知識 　　8-2 .NET MAUI 　　8-3 Blazor ●第9章 Visual Studioによるチーム開発 　　9-1 チーム開発とは 　　9-2 Visual Studioのチーム開発機能 　　9-3 Gitによるバージョン管理 　　9-4 Team Foundationバージョン管理 ●Apendix 用語集 　　A-1 Visual Studio関係の用語 　　A-2 プログラミング関係の用語 　　A-3 IT関係の用語 ■著者プロフィール ●保科 尚郁（Takafumi Hoshina)：1980年生まれ。Microsoft系（.NET Framework）開発に携わりたく、2002年10月に転職して株式会社Knowlboへ入社。現在、各 PC、サーバーのセットアップ作業からプロダクトマネージメント業務、データセンター運営管理、Microsoft365管理などなど・・・幅広く業務をこなしつつ、カスタマー対応（提案、開発）までこなす「何でも屋さん」として活動中。 ●緒方 強支（Tsuyoshi Ogata）：1971年生まれ。埼玉県在住。MCP取得（Programing C#）。専門学校卒業後、株式会社Knowlboへ入社。自社パッケージソフトの開発を担当。入社してすぐにマイクロソフト社の開発環境を使い始めたので、Visual C++ から数えるとVisual Studio 歴は30年。趣味はランニング。プログラミングもランニングも「自由」を感じられるところが好き。 ●佐々木 隆行（Takayuki Sasaki）：小学校6年生の時にFM-8というパソコンでBASICを使用しプログラミングを始める。高校生には自作のハードウェアでファミコンとパソコンを接続し、ファミコンのゲームをクロスプラットフォームで開発。アセンブリがなかったので、MOS 6502のマシン語を直接打ち込んでいた。社会人 2 年目でとある大企業のトレーニーの C++とMotif の教育をしていた王国民で時々アビサポ。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【3つのアプリをこれ1冊でマスター！最新の生成AI機能にも対応。】 人気のデザインアプリ3種類の入門書が最新機能の解説を盛り込んだ改訂版となりました。Illustrator、Photoshop、InDesignは、グラフィックデザインを行う上で必須のアプリです。本書は、デザイナー志望者や本業の傍らデザインが必要な人を対象に、これら3つのアプリの基本をこれ1冊でマスターするための書籍です。3つのソフトの最低限必要と思われる機能の解説に絞り込み、この1冊を学習すれば一通りの操作が使えるようになります。また、Illustratorで作成したイラストをPhotoshopで写真に貼り付ける、IllustratorやPhotoshopで作成した部品をInDesignで誌面に配置するなど、各アプリ間の連携を学ぶことができます。さらにAdobeの最新の生成AI機能である「Adobe Firefly」にも完全対応しており、最新の機能をまるごと学ぶことができます。 ■こんな方におすすめ ・対象 ■目次 Chapter 1 Illustrator＆Photoshop＆InDesignの基本 Chapter 2 Illustrator の基本操作をマスターする Chapter 3 Illustratornoの応用操作をマスターする Chapter 4 Photoshopの基本操作をマスターする Chapter 5 Photoshopの応用操作をマスターする Chapter 6 InDesignで雑誌を制作する Chapter 7 InDesignで書籍を制作する ■著者プロフィール 阿部信行（あべ　のぶゆき）：千葉県生まれ。日本大学文理学部独文科卒業。肩書きは、自給自足ライター。主に書籍を中心に執筆活動を展開。自著に必要な素材は、できる限り自分で制作することから、自給自足ライターと自称している。原稿の執筆はもちろん、図版、イラストの作成、写真の撮影やレタッチ、さらに動画の撮影、アニメーション制作、ビデオ編集、そしてDTPも行う。制作した作品は、出版だけでなくWebサイト等で公開。そして、Webサイトが必要なため、Webサイトも自作する。自給自足で養ったスキルは、書籍だけではなく、動画講座などさまざまな講座で講師としてお伝えしている。

※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。 【例題を通してJuliaを学ぼう！】 Juliaは、2018年にver.1.0がリリースされて以降、速さと書きやすさで、特に数値計算分野で注目を集めている言語です。本書ではそれぞれの数値計算問題に対し、さまざまな手法でアプローチしており、例題を通してJuliaを学べる書籍となっています。原理まで解説しており、他の手法とどのように違うのか、またどのようなメリット・デメリットがあるのかも解説しています。 第I部ではJuliaの基礎的な内容を、第II部では具体的な計算方法を例題と一緒に実装していく構成になっています。fortranやPythonから移行してくるユーザーが多いと考えられますが、初学者でも学べるような内容になっています。みんなもJulianになろう！ ■こんな方におすすめ ・理工系のJuliaプログラミングを始めたい学生 ・FortranやPythonから移行したい人 ・数値計算プログラミングに興味のある人、更にレベルアップしたい人 ■目次 第I部 基礎編 　　Chapter1 Juliaをはじめよう 　　Chapter2 Julia の基本 　　Chapter3 そのほかの特筆すべき点 第II部 実践編 　　Chapter0 Julia的数値計算 　　Chapter1 連立一次方程式 　　Chapter2 非線形方程式 　　Chapter3 固有値 　　Chapter4 数値積分 　　Chapter5 補間と近似 　　Chapter6 常微分方程式 　　Chapter7 偏微分方程式 付録 Jupyter Notebookを利用した環境作りと実行方法 ■著者プロフィール 永井 佑紀（ながい ゆうき）：1982年 北海道生まれ。2005年 北海道大学工学部応用物理学科卒業。2010年 東京大学大学院理学系研究科物理学専攻博士課程修了。博士（理学）。2010年-2019年 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構 研究員。2016年-2017年 米国マサチューセッツ工科大学物理学科客員研究員。2018年-2023年 国立研究開発法人理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員。2019年-2024年 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構 副主任研究員。現職 東京大学情報基盤センター学際情報科学研究部門 准教授。専門は物性理論、計算物理。近年では機械学習と物理学を組み合わせた研究も行っている。

※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。 【自作ガジェットで身の回りのことを自動化しよう！】 ちょっとしたIoTシステムで、自分の身の回りのことを自動化してみたいとお考えの方も多いでしょう。しかし、経験がある方でも、どういうデバイスやセンサを使ったらよいかわからなかったり、どれを使うか迷ったりすることがしばしばです。 本書はそんな方々を対象に、多くの方法がある中からどれを選ぶかを決める手間を省くという趣旨で、代表的なエッジデバイスに使える機器やセンサなどを中心に、実際の製作例ではどんなものになるかを試した結果を解説しています。扱うデバイスは、Arduino、M5Stack、Raspberry Pi pico、ワンチップマイコン、Raspberry Pi。デバイスの特性によって、液晶や有機EL、センサ、サーボ、カメラ、Wi-Fiはもちろん、LoRa通信や、電池無し・配線無しで無線通信できるEnOceanの使い方なども紹介しています。さらには、サーバやクラウド側のアプリケーションの処理も詳細に説明しています。 この1冊で、IoT電子工作の世界がさらに広がります。 ■こんな方におすすめ ・身の回りのことをIoTで便利にしたい方 ・別のデバイスを使ってみたい方 ■目次 ●第1章 IoTに必要な機器と技術 　　1-1 必要な機器と技術 　　1-2 エッジ側で使われる機器 　　1-3 ゲートウェイ（センター）で使われる機器 　　1-4 クラウドの使い方 ●第2章 エッジと通信 　　2-1 シリアル通信を使いたい 　　2-2 Ethernet（LAN）を使いたい 　　2-3 Bluetooth BLEを使いたい 　　2-4 Wi-Fiを使いたい 　　2-5 LoRaを使いたい 　　2-6 特定小電力無線を使いたい 　　2-7 EnOceanを使いたい ●第3章 エッジの製作 　　3-1 エッジと外部インターフェースの種類 　　3-2 Arduinoを使いたい 　　3-3 M5Stackを使いたい 　　3-4 Raspberry Pi Pico Wを使いたい 　　3-5 PICマイコンを使いたい 　　3-6 Raspberry Piを使いたい ●第4章 ゲートウェイの製作 　　4-1 Node-REDを使いたい 　　4-2 Node-REDを拡張したい ●第5章 クラウドやネットアプリ 　　5-1 Ambientを使いたい 　　5-2 IFTTTを使いたい 　　5-3 PubNubを使いたい 　　5-4 Emailを使いたい ●付録 開発環境の構築

※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。 【午後問題の読解や記述式解答の勘所がわかる！】 応用技術者の午後試験によくでるテーマを厳選し、ていねいに解説した問題集です。最新の試験問題からはもちろん、前身であるⅠ種、ソフトウェア開発技術者や高度試験出題問題など、広範な問題を徹底的に分析して、頻出傾向の問題や身につけたい基礎知識をカバーできる良問を選り抜いて掲載しています。解説には図解を多く用い、あいまいな部分を残すことなく解答を導くことができます。本書の章構成は試験問題にそのまま対応していますので、鍛えたい分野を集中的にトレーニングできます。 ■目次 学習の手引き 第1章 情報セキュリティ 第2章 ストラテジ系 第3章 プログラミング（アルゴリズム） 第4章 システムアーキテクチャ 第5章 ネットワーク 第6章 データベース 第7章 組込みシステム開発 第8章 情報システム開発 第9章 プロジェクトマネジメント 第10章 サービスマネジメント 第11章 システム監査 ■著者プロフィール 大滝みや子（おおたき みやこ）：IT企業にて地球科学分野を中心としたソフトウェア開発に従事した後、日本工学院八王子専門学校ITスペシャリスト科の教員を経て、現在は資格対策書籍の執筆に専念するかたわら、IT企業における研修・教育を担当するなど、IT人材育成のための活動を幅広く行っている。「応用情報技術者 合格教本」、「応用情報技術者 試験によくでる問題集【午前】」、「要点・用語早わかり 応用情報技術者ポケット攻略本（改訂4版）」、「基本情報技術者【科目B】 アルゴリズム×擬似言語 トレーニングブック」（以上、技術評論社）、「かんたんアルゴリズム解法−流れ図と擬似言語（第4版）」（リックテレコム）など、著書多数。

【コンピュータアーキテクチャがわかる!】 コンピュータアーキテクチャとは、より良いコンピュータの構成を模索し、設計し、実現するための方式です。学習には、重要概念の理解とハードウェアの設計、実装、そのシミュレーションによる動作確認と性能評価、また、FPGAなどにハードウェアを実装し、動作・検証・性能確認することが大切です。本書は、これらを通じてコンピュータアーキテクチャの本質を学ぶことを目指します。特に、オープンな命令セットアーキテクチャとして注目されているRISC-Vの採用、Verilog HDLによるハードウェアの記述、FPGAによるハードウェア動作まで、広い範囲を扱っている点が特徴です。 ■こんな方におすすめ ・コンピュータアーキテクチャの初学者および再入門者 ・コンピュータサイエンスをしっかり身につけたい学生の方 ・RISC-Vの入門者 ■目次 第1章 イントロダクション 　　1-1　コンピュータの基本構成 　　1-2　コンピュータの性能 　　1-3　特定用途向け半導体とFPGA 第2章 ディジタル回路の基礎 　　2-1　組み合わせ回路 　　2-2　順序回路 　　2-3　やわらかいハードウェアとしてのFPGA 第3章 ハードウェア記述言語Verilog HDL 　　3-1　ANDゲートのモジュール記述 　　3-2　記述したモジュールのインスタンス化とシミュレーション 　　3-3　文字列を表示するシステムタスク$display 　　3-4　ブロックの指定 　　3-5　指定した時間が経過するまで待たせる命令# 　　3-6　システムタスク$finishと$time 　　3-7　不定値xとハイインピーダンスz 　　3-8　複数本の信号線、数値の表現、default_nettype 　　3-9　三項演算子とマルチプレクサ 　　……ほか 第4章 RISC-V命令セットアーキテクチャ 　　4-1　RISC-V RV32I命令セットアーキテクチャの概要 　　4-2　データ形式、負の整数の表現 　　4-3　命令形式 　　4-4　R形式の算術演算命令、論理演算命令、シフト命令 　　4-5　I形式の算術演算命令、論理演算命令、シフト命令 　　4-6　ロード命令、ストア命令、エンディアンと整列 　　4-7　条件分岐命令とプログラムカウンタ 　　4-8　lui、auipc、jal、jalr命令とその他の命令 第5章 単一サイクルのプロセッサ 　　5-1　単一サイクルのプロセッサの設計方針 　　5-2　最初の版のプロセッサを設計するための構成要素 　　5-3　add命令を処理するx1のみの単一サイクルのプロセッサ 　　5-4　add命令を処理する単一サイクルのプロセッサ 　　5-5　addとaddi命令を処理する単一サイクルのプロセッサ 　　5-6　add、addi、lw、sw命令を処理する単一サイクルのプロセッサ 　　5-7　add、addi、lw、sw、bne命令を処理する単一サイクルのプロセッサ 　　5-8　シミュレーションの工夫と例題 第6章 プロセッサの高性能化の手法 　　6-1　回路の動作周波数とパイプライン処理 　　6-2　パイプライン処理（2段）のプロセッサの設計と実装 　　6-3　パイプライン処理（3段）のプロセッサの設計と実装 　　6-4　パイプライン処理（4段）のプロセッサの設計と実装 　　6-5　パイプライン処理のプロセッサと同期式メモリ 　　6-6　パイプライン処理（5段）のプロセッサの設計と実装 　　6-7　ここまでのプロセッサの性能 第7章 分岐予測 　　7-1　分岐予測の枠組み 　　7-2　分岐先バッファ 　　7-3　分岐の成立／不成立の予測 　　7-4　bimodal分岐予測 　　7-5　gshare分岐予測 第8章 キャッシュメモリ 　　8-1　メインメモリとキャッシュ 　　8-2　容量が大きくて遅いメモリ 　　8-3　プロセッサのストール 　　8-4　ダイレクトマップ方式のキャッシュメモリ 　　8-5　マルチワードのダイレクトマップ方式のキャッシュメモリ 　　8-6　セットアソシアティブ方式のキャッシュメモリ 　　8-7　データキャッシュ 第9章 FPGA評価ボードを利用した動作の確認 　　9-1　ファイルの準備 　　9-2　Vivadoで論理合成、配置・配線してFPGAで動作確認 ■著者プロフィール 吉瀬 謙二：東京工業大学教授。アダプティブコンピューティング研究推進体の代表、ACRiブログの編集長を務める。コンピュータアーキテクチャとFPGAシステムの研究と教育に従事している。

※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。 【TypeScriptでわかりにくい「型」の違いを豊富な図解と例題でわかりやすく解説しているプログラミングの教科書です】 本書は、「広く・正しく・新しく」をコンセプトにTypeScriptでプログラミングをはじめるにあたって基本的なことはすべて学習できる内容となっています。また、イラストによる図解方式で概念をやさしく解説しているので、プログラミングが初めての人でも安心して学習を進めることができます。なお、章の最後には練習問題を収録しているので、内容がきちんと理解できたかを確認することができるので、プログラミングの教科書としても利用できます。 ■目次 ■1章 TypeScriptをはじめよう 　　1-01 TypeScriptとは 　　1-02 開発環境の構築 　　1-03 TypeScriptのプログラム作成 　　1-04 TypeScriptの基本ルール 　　章末復習問題 ■2章 変数とデータ型 　　2-01 変数とは 　　2-02 変数の宣言と値の代入 　　2-03 データ型 　　2-04 型推論 　　2-05 列挙型 　　2-06 タプル型 　　章末復習問題 ■3章 配列 　　3-01 配列とは 　　3-02 配列の操作 　　3-03 多次元配列 　　3-04 ジャグ配列 　　3-05 連想配列 　　章末復習問題 ■4章 演算子 　　4-01 演算子とは 　　4-02 算術演算子 　　4-03 代入演算子 　　4-04 ビットシフト演算子 　　4-05 比較演算子 　　4-06 論理演算子 　　4-07 文字列結合演算子 　　章末復習問題 ■5章 条件分岐処理 　　5-01 条件分岐処理とは 　　5-02 if文 　　5-03 if文と論理演算子 　　5-04 三項演算子 　　5-05 switch 文 　　章末復習問題 ■6章 繰り返し処理 　　6-01 繰り返し処理とは 　　6-02 while文 　　6-03 do-while文 　　6-04 for文 　　6-05 for-of文 　　6-06 繰り返し処理の終了と継続 　　6-07 多重ループ 　　章末復習問題 ■7章 関数 　　7-01 関数の作成 　　7-02 引数のある関数の作成 　　7-03 戻り値のある関数の作成 　　7-04 関数式とアロー関数 　　7-05 ジェネリクス 　　7-06 スコープ 　　章末復習問題 ■8章 クラスの基本 　　8-01 クラス 　　8-02 プロパティ 　　8-03 メソッド 　　8-04 コンストラクタ 　　8-05 アクセス修飾子 　　章末復習問題 ■9章 クラスの応用 　　9-01 継承 　　9-02 オーバーライドとオーバーロード 　　9-03 アクセス修飾子（protected） 　　9-04 ジェネリックメソッド 　　章末復習問題 ■10章 抽象クラスとインターフェース 　　10-01 抽象クラス 　　10-02 インターフェースとは 　　10-03 インターフェースの継承 　　章末復習問題 ■11章 例外処理 　　11-01 例外処理とは 　　11-02 try catch finally 　　11-03 Errorオブジェクト 　　11-04 カスタム例外クラス 　　章末復習問題 ■12章 モジュール 　　12-01 モジュールとは 　　12-02 デフォルトエクスポート／インポート 　　12-03 モジュールの分割と階層化 　　章末復習問題 ■13章 ReactによるWebアプリ開発 　　13-01 Webページの作成 　　13-02 Reactとは 　　13-03 開発用プロジェクトの作成 　　13-04 Reactの基本ファイル 　　13-05 カウンターアプリの作成 　　13-06 お天気アプリの作成 　　章末復習問題 ■章末復習問題解答＆チートシート ■著者プロフィール HIRO（ひろ）：1995年頃からプログラミングの世界に足を踏み入れ、未知の技術や新しいプログラミング言語の習得を趣味としている。専門は.NETで、特にC#におけるアプリ開発を楽しみ、初心者向けの情報を数多く配信している。

【ChatGPTのAPIとLangChainで大規模言語モデルをシステムに組み込む知識をステップバイステップで実践できる！】 本書ではまず、OpenAI APIとLangChainについて解説します。ChatGPTのようなしくみを業務システムなどに組み込むためには、単にLLMに1つ入力して1つ出力を得るような実装ではなく、複数のタスクを一連のワークフロー処理として実現する必要があります。また、ChatGPTが知識を持たない専門知識を答えてほしいとか、意図した形式で応答が欲しいなど、実用性を高める必要も出てきます。これらを実現するためのLangChainのつかいかたをわかりやすく解説します。 後半では、ステートレスなOpenAI APIに記憶を持たせたり、必要に応じてWeb検索などを行うエージェント処理、さらにそれらチャット形式の処理を、ステップバイステップでWebアプリやSlackアプリとして実装します。 ■目次 ●第1章 大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーションを開発したい！ 　　1.1 ChatGPTにふれてみよう 　　1.2 プロンプトの工夫でできること 　　1.3 プログラミングで使ってみよう 　　1.4 ChatGPTを使うときに気をつけること 　　1.5 ChatGPTの有料プランでできること 　　……ほか ●第2章 プロンプトエンジニアリング 　　2.1 なぜいきなりプロンプトエンジニアリング？ 　　2.2 プロンプトエンジニアリングとは 　　2.3 プロンプトの構成要素の基本 　　2.4 Prompt Engineering Guideから：ChatGPTの無限の可能性を引き出す ●第3章 ChatGPTをAPIから利用するために 　　3.1 OpenAIの文書生成モデル 　　3.2 ChatGPTのAPIの基本 　　3.3 入出力の長さの制限や課金に影響する「トークン」 　　3.4 Chat Completions APIにふれる環境の準備 　　3.5 Chat Completions APIをさわってみる 　　……ほか ●第4章 LangChainの基礎 　　4.1 LangChainの概要 　　4.2 Language models 　　4.3 Prompts 　　4.4 Output parsers 　　4.5 Chains 　　……ほか ●第5章 LangChainの活用 　　5.1 Data connection 　　5.2 Agents ●第6章 外部検索、履歴を踏まえた応答をするWebアプリの実装 　　6.1 第6章で実装するアプリケーション 　　6.2 Cloud9を起動して開発環境を構築する 　　6.3 StreamlitのHello World 　　6.4 ユーザーの入力を受け付ける 　　……ほか ●第7章 ストリーム形式で履歴を踏まえた応答をするSlackアプリの実装 　　7.1 なぜSlackアプリを作るのか 　　7.2 環境準備 　　7.3 環境設定ファイルを作成する 　　7.4 Slackアプリを新規作成する 　　7.5 ソケットモードを有効化する 　　……ほか ●第8章 社内文書に答えるSlackアプリの実装 　　8.1 独自の知識をChatGPTに答えさせる 　　8.2 埋め込み表現（embeddings）とは 　　8.3 実装するアプリケーションの概要 　　8.4 開発環境を構築する 　　8.5 サンプルデータの準備 　　……ほか ●第9章 LLMアプリの本番リリースに向けて 　　9.1 企業で生成AIを活用していくために 　　9.2 JDLA発行『生成AIの利用ガイドライン』をもとにした自社ガイドラインの作成 　　9.3 サービスの企画・設計段階での課題 　　9.4 テスト・評価について 　　9.5 セキュリティ対策について 　　……ほか ●付録 Webアプリ、Slackアプリ開発の環境構築 ■著者プロフィール 吉田 真吾：株式会社サイダス取締役CTO/株式会社セクションナイン代表取締役CEO、ChatGPT Community（JP）主催。サーバーレステクノロジーのコミュニティ主催を通じて、日本におけるサーバーレスの普及を促進。『サーバーレスシングルページアプリケーション』（オライリー）監訳、『AWSエキスパート養成読本』（技術評論社）共著。 大嶋 勇樹：ソフトウェアエンジニア。IT企業からフリーランスエンジニアを経て会社を設立。現在は実務に就き始めたエンジニアのスキルアップをテーマに、勉強会の開催や教材作成の活動を実施。オンラインコースUdemyではベストセラー講座多数。勉強会コミュニティStudyCo運営。

※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。 プログラミングの世界で、数学の定理や公式に相当するものがアルゴリズムです。本書ではπの計算や文字列の検索、迷路の解法などのプログラムをC言語で作成して基本的アルゴリズムを習得していきます。 ■目次 第1章 ウォーミング・アップ 第2章 数値計算 第3章 ソートとサーチ 第4章 再帰 第5章 データ構造 第6章 木（tree） 第7章 グラフ（graph） 第8章 グラフィックス 第9章 パズル・ゲーム ■著者プロフィール 河西朝雄：長野県岡谷工業高等学校情報技術科教諭、長野県松本工業高等学校電子工業科教諭を経て、現在は「カサイ.ソフトウエアラボ」代表。主な著書：「C言語用語辞典」（ナツメ社）「Javaによるはじめてのアルゴリズム入門」「原理がわかるプログラムの法則」（技術評論社）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。 【クライアントワークで必須のWordPressスキルが身につく！】 本書は、WordPressを使ってWebサイトを制作・運用するうえで必須の知識を基本から解説した学習書です。WordPress 6.xに対応。 書籍の前半では、HTML/CSSで作られた静的なWebサイトにWordPressを適切に組み込み、オリジナルのWordPressテーマを作成する手順をわかりやすく解説します。また、「カスタム投稿タイプ」「カスタムフィールド」「カスタムタクソノミー」といった機能の使い方も紹介。 書籍の後半では、管理画面のカスタマイズ、SEO対策、マルチサイト機能、セキュリティ、高速化など、WordPressの運用・管理に関するさまざまなノウハウを取り上げています。サイトの制作・運用・管理にオススメの各種プラグインについても、設定手順や利用のポイントを丁寧に解説しており、クライアントワークでWordPressを使いこなすためのスキルがしっかり身につきます。 ■目次 ■CHAPTER 1 WordPressの準備と基本設定 　　1-01 WordPress をインストールする 　　1-02 管理画面の使い方と初期設定 　　1-03 投稿する 　　1-04 新規ユーザーの登録とWordPressの権限 ■CHAPTER 2 基本的なテーマを作成する 　　2-01 WordPressのテーマ 　　2-02 テンプレートファイルとテンプレート階層 　　2-03 WordPressのテンプレートタグ 　　2-04 テンプレートを分割する 　　2-05 分割したテンプレートを作り込む 　　2-06 WordPressループを作成する 　　2-07 個別投稿ページを作成する 　　2-08 投稿の一覧ページを作成する 　　2-09 固定ページを作成する 　　2-10 グローバルナビゲーションを作成する 　　2-11 テーマを完成させる ■CHAPTER 3 プラグインを利用する 　　3-01 プラグインで機能を拡張する 　　3-02 パンくずリストを作成する 　　3-03 メールフォームを作成する 　　3-04 投稿一覧のページナビゲーションを作成する ■CHAPTER 4 Webサイトを拡張する 　　4-01 投稿一覧をコントロールする 　　4-02 投稿の詳細ページにコメント欄を追加する 　　4-03 独自の固定ページを作成する 　　4-04 パスワード保護されたページを作成する ■CHAPTER 5 投稿タイプ・フィールド・タクソノミーをカスタマイズする 　　5-01 カスタム投稿タイプで投稿できる種類を増やす 　　5-02 カスタムフィールドで記事の入力項目を増やす 　　5-03 カスタムタクソノミーで独自のカテゴリーやタグを作成する 　　5-04 メインビジュアルを更新できるようにする ■CHAPTER 6 WordPressのブロックエディター 　　6-01 ブロックエディターの基礎 　　6-02 ブロックエディターの実践的な使い方 　　6-03 ブロックエディターをカスタマイズする 　　6-04 theme.jsonでブロックエディターの設定を定義する ■CHAPTER 7 管理画面をカスタマイズする 　　7-01 管理画面の一覧画面をカスタマイズする 　　7-02 メインナビゲーションメニューを使いやすくする 　　7-03 権限に応じて管理画面をカスタマイズする ■CHAPTER 8 高度な機能を活用する 　　8-01 SEO対策をする 　　8-02 REST APIを利用する 　　8-03 マルチサイト機能で複数のサイトを作成する 　　8-04 子テーマを作成する ■CHAPTER 9 WordPressを効率的に運用する 　　9-01 WordPressを専用ディレクトリにインストールする 　　9-02 公開サーバー上でWordPressを運用する 　　9-03 プラグインを使って効率的に運用する 　　9-04 Webサイトのセキュリティを高める 　　9-05 Webサイトを高速化する ■著者プロフィール 中島真洋（なかしままさひろ）：HTML、CSS、JavaScriptなどフロントエンドから、PHPやサーバー構築などサーバーサイドまでWebサイト制作業務全般に携わる。Webサイト制作を中心に行う株式会社FlipClap 代表取締役。ミャンマー現地法人 Innovasia MJ Co.,Ltd. 所属。

データサイエンスの現場において，その業務は「前処理」と呼ばれるデータの整形に多くの時間を費やすと言われています。「前処理」を効率よくこなすことで，予測モデルの構築やデータモデリングといった本来のデータサイエンス業務に時間を割くことができるわけです。本書はデータサイエンスに取り組む上で欠かせない「前処理スキル」の効率的な処理方法を網羅的に習得できる構成となっています。ほとんどの問題についてR，Python，SQLを用いた実装方法を紹介しますので，複数のプロジェクトに関わるようなデータサイエンスの現場で重宝するでしょう。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12917-0)も合わせてご覧ください。 新しいフロントエンドの入門書決定版！ 本書はReact/Next.jsとTypeScriptを用いてWebアプリケーションを開発する入門書です。 WebアプリケーションフレームワークNext.jsはReactをベースに開発されています。高速さに裏付けされた高いUXと，開発しやすさを両立しているのが特徴です。 本書では，Next.jsの開発をより快適・堅牢にするTypeScriptで開発を進めます。 Next.jsによるアプリケーション開発の基礎，最新のフロントエンドやWebアプリケーションの開発方法が学べます。

◆AIエージェントを「使う」のではなく「作る」◆ 　ソフトウェア開発の世界では「AIエージェント主導のコーディング」が主流になろうとしています。エージェントはコードを生成するだけでなく、ファイルを読み、コマンドを実行し、テストを実行し、結果を確認し、必要に応じて修正を繰り返します。 　本書は、こうしたAIエージェントのしくみを「使う」のではなく「作る」ための実践的なガイドです。最終的にはGitHubのIssueを起点に、コードの修正からプルリクエストの作成までを自動化するコーディングエージェントを実装します。扱う技術はTypeScriptとBunを中心にし、GitHubへの統合までを扱います。 　ここでは、エージェントの動作原理、つまり思考のしくみを自ら実装し、挙動の予測と制御、目的に合わせたカスタマイズを扱います。 　実装するAIエージェントは、筆者が「Nano Code」と名付けたものです。LLM APIとの接続、ファイルやコマンドを扱うツール、思考ループ、Git操作、実用環境への統合といったレイヤーを章ごとに積み上げ、最終的に実用的な自動化まで進みます。章を追って段階的に構築し、コーディングエージェントとして機能する流れを整理します。 　対象読者は、TypeScriptでアプリケーションやコマンドラインツールを作った経験があり、AIエージェント開発やLLM活用に関心があるエンジニアです。TypeScriptとLLMを軸に、AI時代のエンジニアリングの実践手法を解説します。 ■こんな方におすすめ ・TypeScriptを使ったことのあるWebエンジニア ・AIエージェント開発やLLM活用に興味があるエンジニア ・新しい技術や開発手法を学びたいエンジニア ■目次 第1部　AIエージェント開発の全体像をつかむ ・第1章　AIエージェントが拓く新しい開発スタイル ・第2章　開発環境とLLM APIの基礎 第2部　AIエージェントの「身体」を作る ・第3章　LLM APIへの抽象化レイヤーを実装する ・第4章　Nano Codeの「手足」となるツールを実装する ・第5章　Nano Codeの「頭脳」となる思考ループと承認ポリシーを実装する 第3部　AIエージェントを完成させ、実用化する ・第6章　Nano Codeを組み立てる ・第7章　GitHub Actionsで開発ワークフローを自動化する 第4部　より賢く、安全なAIエージェントへ ・第8章　Nano Codeの性能と安全性を高めるサンドボックス ・第9章　AIエージェント開発のこれから Appendix A　ストリーミングAPIへの対応 Appendix B　Responses APIへの対応 Appendix C　参考にしたプロジェクト ■著者プロフィール laiso：2008年、国内におけるiPhoneアプリ開発の黎明期にエンジニアとしてのキャリアをスタート。以来、複数の事業会社にてモバイルアプリからWebフロントエンド、サーバーサイドまで、プラットフォームを横断したプロダクトの設計・開発に従事する。長年にわたるブログでの発信活動を通じ、常に最新の技術トレンドを追いながら、開発プロセスの最適化に関する知見を継続的に公開。現在はLLMを活用したAIエージェント技術に注力し、AIと人間が協働する次世代の開発スタイルの探求と実践に力を注いでいる。

※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。 ◆Pythonプログラミングに必携の、言語とライブラリの実践知識を網羅した最新版！◆ 　本書は、Pythonを利用するうえで役立つ、Pythonの言語とさまざまなライブラリの使い方をわかりやすく解説した書籍です。Pythonの基本であり、入門書では取り上げられることが少ない重要トピックとPythonでよく使われる標準ライブラリ、サードバーティライブラリを厳選して解説しています。 　改訂新版では、全体を最新のPython 3.14に対応した内容に更新し、説明もよりわかりやすくなるよう見直しました。さらに、実際の開発現場で役立つ内容を意識して、書き下ろしを追加しました。 　新たに追加したのは、「パッケージマネージャーUV」「静的コード解析ツールRuff」「構造的パターンマッチ」「一歩進んだ型ヒントの活用」「テンプレート文字列リテラルt-string」「コマンドラインツールclick」「TOMLファイルを扱うtomllib」「HTTPクライアントHTTPX」です。 　本書のタイトルにある「レシピ」のように、読みながらプログラミングに役立てる使い方を想定しています。普段からお手元に置いて、困ったことがあればまず手にとる本としてご愛読いただければ幸いです。 ■こんな方におすすめ ・Pythonでプログラミングしている方 ・Pythonの基本的な文法を学習して、実際にプログラミングを行いたい方 ■目次 Chapter 1 Pythonの環境 Chapter 2 コーディング規約 Chapter 3 Pythonの言語仕様 Chapter 4 Pythonのクラス Chapter 5 型ヒント Chapter 6 テキストの処理 Chapter 7 数値の処理 Chapter 8 日付と時刻の処理 Chapter 9 データ型とアルゴリズム Chapter 10 汎用OS・ランタイムサービス Chapter 11 ファイルとディレクトリへのアクセス Chapter 12 データ圧縮、アーカイブと永続化 Chapter 13 特定のデータフォーマットを扱う Chapter 14 インターネット上のデータを扱う Chapter 15 HTML/XMLを扱う Chapter 16 テスト Chapter 17 デバッグ Chapter 18 暗号関連 Chapter 19 並行処理、並列処理

◆生成AIの仕組みを理解し、システムに導入する◆ 　ChatGPTやGeminiが登場してから、世界中で生成AIブームが続いています。代表的な使い方として、文章の要約やアイデア出しなどが有名です。一方、その理由（Why）を正しく説明できる人は、実はそれほど多くありません。 　本書は、生成AIの基本に立ち返り、類書で取り上げられない理屈（Why）に注力して解説します。生成AIの入門からシステム導入までに必要なエッセンスを厳選し、図解も交えながら1冊で体系的にまとめています。 　はじめに、生成AIの仕組みや基本的なプロンプト手法をわかりやすく説明します。続いて、生成AIの応用技術であるRAGとAIエージェントを取り上げ、その本質的な仕組みや主要なサービスについて解説します。最後に、生成AIを仕事で使いこなす・システム導入するための具体的なアクションプランを紹介します。 ■こんな方におすすめ ・ChatGPTの活用レベルを要約や文章生成から上げたい方 ・RAGやAIエージェントなどの生成AI技術を体系的に学びたい方 ・生成AI導入案件のポイントを手っ取り早くおさえたい方 ■目次 第1章 まずは生成AIの基本を知ろう！ ・1.1 生成AIと大規模言語モデルって何？ ・1.2 大規模言語モデルってどんな仕組みで動いてるの？ ・1.3 大規模言語モデルは何が新しいの？ ・1.4 まずは三大LLMサービスを覚えよう！ ・1.5 生成AIを使うときの注意点は？ ・1.6 生成AIの著作権と向き合おう！ 第2章 すべてはプロンプトから始まる ・2.1 プロンプトの基礎知識 ・2.2 プロンプトを書くときの基本ルール ・2.3 生成AIの長所を活かして短所を補おう！ 第3章 実践！プロンプトエンジニアリング ・3.1 たったこれだけ！プロンプト基本パターン10選 ・3.2 適切なプロンプト手法の選び方 第4章 生成AIに新たな知識を与えるRAG ・4.1 RAGって何？ ・4.2 実は検索エンジンが主役！RAGを支える仕組み 第5章 実践！RAGシステムの導入ポイント ・5.1 RAGシステムの全体像を知ろう！ ・5.2 「インデックスの登録」におけるポイントは？ ・5.3 「ユーザーの入力」におけるポイントは？ ・5.4 「検索クエリの実行」におけるポイントは？ ・5.5 「回答の生成」におけるポイントは？ 第6章 今エンジニアが最優先で学ぶべき技術！AIエージェント ・6.1 AIエージェントって何？ ・6.2 Profiling機能：役割と目的を定める ・6.3 Planning機能：目的を達成する計画を立てる ・6.4 Action機能：計画にもとづいて行動する ・6.5 Memory機能：情報を記録して活用する 第7章 実践！AIエージェントの応用テクニック大全 ・7.1 AIエージェント同士の連携パターン ・7.2 AIエージェントの身近な例 ・7.3 AIエージェントを作るツール ・7.4 標準化ツール 第8章 生成AIを「使いこなす」アクション集 ・8.1 生成AIマインドに切り替えるためのアクション ・8.2 プロンプトをチューニングするためのアクション ・8.3 生成AIとの役割分担を見直すためのアクション ・8.4 生成AIの嘘を見つけやすくするためのアクション ・8.5 生成AIを感覚で覚えるためのアクション 第9章 生成AIを「システム導入する」アクション集 ・9.1 企画・構想フェーズのアクション ・9.2 精度分析・改善フェーズのアクション ・9.3 実機化・運用フェーズのアクション ■著者プロフィール 山田博啓：東京工業大学（現東京科学大学）理工学研究科を卒業後、2017年に日鉄ソリューションズ株式会社へ入社。大手アパレル向け大規模システム開発プロジェクトにおいて、アプリケーションおよびインフラ双方のプロジェクトリーダーを担当。その後、同社研究部署へ異動し、自然言語処理の応用研究および案件適用に従事。社内初となる生成AI研究テーマを発足し、大手製造業・小売業を中心に生成AIシステム導入プロジェクトを推進。2023年から2025年まで、3年連続で「Japan AWS All Certifications Engineers」に選出。

◆AWSでMCPが作れる・使える！◆ 　MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントやコーディングツールと外部のリソースやツールとシームレスに連携するための標準プロトコルです。2024年にAnthropicが提唱して以来急速に普及し、AIエージェントや仕様駆動開発の現場で欠かせない要素技術となっています。 　本書は、MCPの基礎からAWSを活用したAIエージェント構築まで解説した書籍です。前半ではMCPとは何か、どのような仕様か、なぜこれほど注目されているのかといった点を取り上げ、MCPの基礎を解説します。後半ではハンズオンとして、MCPを実際に体験します。簡単なハンズオンでMCPの仕組みに触れた後は、AWS MCP ServersやKiro、エージェントフレームワークStrands Agentsを使って、実践的な活用例を紹介します。さらに、MCPサーバを使うAIエージェントの評価方法やAmazon Bedrock AgentCore Gatewayを通して実運用を見据えたハンズオンも解説します。 ■こんな方におすすめ ・MCPに興味のあるエンジニア ・AIエージェントや生成AIに興味のあるエンジニア ・AWSを利用しているエンジニア ■目次 第1章 MCPとは ・1.1 MCP登場までのバックグラウンド ・1.2 MCPが解決する課題とメリット ・1.3 AWSとMCP 第2章 MCPのアーキテクチャ ・2.1 MCPのアーキテクチャ ・2.2 MCPのメッセージ形式 ・2.3 MCPの通信プロトコル ・2.4 MCPプリミティブ ・2.5 MCPにおける認証・認可 ・2.6 MCPユーティリティ 第3章 AWSデベロッパー向けMCP対応製品とサービス ・3.1 MCPホスト ・3.2 MCPサーバー ・3.3 MCP対応AIエージェント開発用サービス ・3.4 AWS Samplesで公開されているMCP 対応アプリケーション 第4章 MCPを触ってみよう ・4.1 Claude CodeをMCPホストとして使ってみよう ・4.2 MCPを作ってみよう（MCPサーバー側プリミティブ編） ・4.3 MCPを作ってみよう（MCPクライアント側プリミティブ編） 第5章 AWSとMCPによる実践アプリケーション開発 ・5.1 AWS公式MCPサーバーを使ったインフラ構築と運用分析 ・5.2 MCPサーバーを組み合わせたRAGチャットアプリの開発 ・5.3 MCPサーバー連携によるリサーチエージェント基盤の構築 第6章 MCPの実運用に向けて ・6.1 MCPサーバーと連携したAIエージェントの評価 ・6.2 AgentCore GatewayによるMCPの管理 付録 ハンズオン環境構築 ・A.1 AWSのセットアップ ・A.2 Amazon Bedrockのユースケース送信とクォータの上限引き上げ ・A.3 GitHub Codespaces環境構築 ・A.4 Tavily APIキーの取得 ■著者プロフィール ●塚田 真規（つかだ まさき）：AI CoE部門のエンジニアとして、生成AIに関する最新技術・ノウハウをグループ全体に発信し、事業・業務の改革を推進。AWSを中心としたクラウドや生成AIを活用したアプリケーション開発やAIエージェント基盤構築にもリーダとして従事。JAWS-UGコミュニティを中心に登壇し、社外への情報発信にも積極的に活動。Japan AWS All Certifications Engineers (2024/2025)、AWS Community Builder (カテゴリ: AI Engineering)。主な著書は、共著に『AIエージェント開発 / 運用入門 [生成AI深掘りガイド]』（SBクリエイティブ、2025年）。 ●森田 和明（もりた かずあき）：業務系システム開発やモバイルアプリ開発の経験を経て、2015年頃からAWSを採用した受託開発を経験。サーバーレス、IoT、生成AIなどを組み合わせたアーキテクトとして活躍。AWS Ambassadors、Japan AWS Top Engineers、Japan All AWS Certifications Engineersとしての選出経験あり。AWS Community Builder (カテゴリ: AI Engineering)。主な著書は、共著に『Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門 [AWS深掘りガイド]』（SBクリエイティブ、2024年）。

※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。 ◆ベクト検索の基礎から実装までをこの1冊で学ぶ◆ 　本書はベクトル検索による検索エンジンの高速化を解説します。対象読者は検索サービスまたは検索機能を扱うエンジニア、手法の実装と評価が必要な研究者、およびそれらを志望する学生で、実用的なベクトル検索が実装できるようになることを目指します。 　前半でデータの準備から検索結果の評価までを一通り解説し、後半では各ステップの高度化・高速化について解説します。また、付録として画像のベクトル化と検索についても解説します。 ■目次 第1章 データの準備 ・1.1 ベクトル検索の流れ ・1.2 最重要のステップ：ランキング ・1.3 ランキングの機械学習 ・1.4 ランク学習データセットの現状 ・1.5 Shopping Queries Datasetの紹介 ・1.6 前処理 第2章 基本的なベクトル化 ・2.1 ベクトル化モデルの選択 ・2.2 ベクトル化モデルの例 ・2.3 Sentence TransformersのMiniLM-L6の実行 第3章 専用エンジンの紹介 ・3.1 ベクトルの最近傍探索 ・3.2 ANN検索の基本 ・3.3 ベクトル検索エンジンの選択 ・3.4 専用エンジンの例：Faiss ・3.5 キーワード検索エンジンの例：OpenSearch 第4章 検索結果の評価 ・4.1 ランキングの評価 ・4.2 nDCG ・4.3 nDCGの計算 ・4.4 ラベルがついていないドキュメントを含む場合 ・4.5 レイテンシその他の評価尺度 第5章 高度なベクトル化 ・5.1 ベクトル検索とLLMとの関係 ・5.2 BERT ・5.3 BERTの実装の例：LINEのDistilBERT ・5.4 事前学習済みモデルのベクトル検索への応用 ・5.5 ファインチューニング ・5.6 その他の有名な手法：SimCSE 第6章 高速なベクトル化 ・6.1 BERTをGPUで動かす ・6.2 LLMの量子化 ・6.3 半精度での推論 ・6.4 さらなる低精度での推論 第7章 ベクトルの圧縮と高速な計算 ・7.1 LLMの量子化とベクトルの圧縮の関係 ・7.2 ベクトルの圧縮と高速な計算の関係 ・7.3 スカラ量子化 ・7.4 スカラ量子化を考慮したファインチューニング 第8章 次元削減やハッシュによる高速化 ・8.1 次元削減 ・8.2 次元削減の例：ランダム回転 ・8.3 LSH ・8.4 FaissにおけるLSHの実装 ・8.5 OpenSearchによるLSHの実装例 ・8.6 Learning to Hash 第9章 クラスタによる高速化 251 ・9.1 IVF ・9.2 クラスタリング ・9.3 FaissにおけるIVFの実装 ・9.4 OpenSearchによるIVFの実装例 ・9.5 直積量子化 第10章 グラフによる高速化 ・10.1 グラフとANN検索との関係 ・10.2 FaissにおけるHNSWの実装 ・10.3 OpenSearchにおけるHNSWの実装 第11章 既存のモデルへのベクトル検索の統合 ・11.1 特徴量の抽出 ・11.2 既存のモデルの例：GBDT ・11.3 RRF ・11.4 ベクトル間の類似度や距離を特徴量とする 第12章 ベクトル検索への既存の特徴量の統合 ・12.1 任意の特徴量をテキストにして入力する ・12.2 実装例 ・12.3 TabTransformerの事例 付録A 画像のベクトル検索 ・A.1 Fashion-MNIST：データセットの紹介 ・A.2 CLIP：ベクトル化モデルの紹介 ・A.3 実装と評価 ・A.4 ファインチューニング ■著者プロフィール 真鍋知博LINEヤフー株式会社。京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻情報図書館学分野に配属。情報抽出と情報検索を自身のテーマとする。博士（情報学）。検索エンジンの高速化・高機能化のための研究・開発に一貫して従事している。著書『機械学習による検索ランキング改善ガイド―技術解説とハンズオンで学ぶ機械学習ランキングモデルの導入と改善』（共著, オライリ－・ジャパン, 2023）。

◆クリエイター必携のバイブル！◆ 　本書はブロックチェーンゲームの全体像を詳細に解説した教科書です。用語や仕組みはもちろん、ビジョン設計からリサーチ、MVP、マネタイズ、公開・運用まで、開発で必要となる知識や概念を網羅的に解説し、体系的に学べます。 　ブロックチェーンゲームはまだ新しい分野です。この新しい領域で挑戦したいクリエイターのために、開発者であり、プレイヤーでもある著者が、”生きた情報”を指南します。新規にタイトルを立ち上げたいプロデューサー、既存ゲームにWeb3要素を組み込みたいPM、マーケティングやコミュニティ責任者など、ブロックチェーンゲームに関わりたいと思う、すべての人に必携のバイブルとなります。 ■こんな方におすすめ ・ブロックチェーンを使ったゲームに興味のあるクリエイター、技術者、企画・開発担当者、マーケティング責任者 ■目次 1章ブロックチェーンゲームの概要～特徴・文化・歴史の3つの要点～ 2章 ブロックチェーンゲーム開発の工程 3章 工程1 ビジョン 4章 工程2 コンセプト 5章 工程3 リサーチ 6章 工程4 MVP 7章 工程5 マネタイズ計画 8章 工程6 プロモーション計画 9章 工程7 設計 10章 工程8 開発 11章 工程9 公開 12章 工程10 運用 13章 トークノミクス 14章 コミュニティ設計 15章 Play to EarnからContribute to Earnへ ■著者プロフィール 北村拓也：博士（工学）。マサチューセッツ州立大学大学院MBA課程に在籍。学生時代にプログラミングスクール立ち上げ、全国20店舗に展開。また、プログラミングを通じて40件を超える賞を受賞。40以上の作品を開発し、代表作はGoogle Play 新着有料ゲームランキング4 位、ゲーム投稿サイトPlicy ランキング1 位を記録した。その後、広島大学学長特任補佐、同大学特任助教を歴任。「クリプトスペルズ」のプロデューサーや「魁 三国志大戦」のバトル設計を担当。複数企業のアドバイザーとしても活動。著書多数。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆現場で使えるGitHub Enterpriseの運用・管理ノウハウをまとめています◆ 本書は、GitHub Enterpriseを企業で利用する際に役立つ設定・管理のノウハウをまとめた解説書です。GitHubは当初個人エンジニアを中心に利用されてきましたが、Microsoft 社による買収後、同社のビジネスツールの1つとして企業での利用も増えてきています。企業におけるGitHub Enterpriseを安全にかつ効率的に利用するために必要なケーススタディから、GitHub Enterpriseの運用管理におけるポイントまで解説しています。 ■こんな方におすすめ ・GitHub Enterpriseの運用管理に携わっている人、GitHub Enterpriseを使っている人 ■目次 0章 GitHub Enterpriseによる開発組織の改革と実践 ・0-1 現代のソフトウェア開発を取り巻く状況 ・0-2 DXの先にある「ソフトウェア中心の世界」 ・0-3 ソフトウェア開発の中心にあるGitHub ・0-4 多くの現場で眠っているGitHubの真価 ・0-5 IT部門と開発現場の「乖離」という問題 ・0-6 ツールは触媒となり、企業文化を変える 第1章 GitHub Enterpriseの基礎知識 ・1-1 GitHubとは ・1-2 DXにおいてGitHubが必要とされる理由 ・1-3 GitHubの利用形態と料金プラン 第2章 ケーススタディから学ぶGitHub Enterprise活用の最適解 ・2-1 企業におけるGitHub Enterprise利用の現状 ・2-2 ケーススタディから学ぶGitHub Enterprise利用の最適解 第3章 GitHubの基本構造 ― チームで使うための基礎知識 ・3-1 GitHubを構成するプロダクト ・3-2 Enterpriseプラン ・3-3 権限管理の考え方 第4章 開発チーム管理の効率化、Organizationの使い方 ・4-1 Organizationとは ・4-2 Organization ・4-3 Team ・4-4 Projectsを使ったプロジェクト管理 第5章 GitHub Enterpriseの効果的な運用と管理 ・5-1 Site Admin ・5-2 Management Console ・5-3 GHESにおけるインフラ運用機能 第6章 GitHubにおけるCI/CD ・6-1 Actions/Packages ・6-2 Actions/PackagesによるCI/CDパイプライン構築 ・6-3 まとめ ■著者プロフィール 池田尚史（いけだ たかふみ）：ITコンサルタントとしてキャリアをスタート。その後コンサルタントからプログラマーに転身し、パッケージソフトウェア開発、Webサービス開発を経て、GitHub日本法人立ち上げなどに関わる。現在はStripeにてパートナーソリューションエンジニアとしてパートナー様の技術支援に従事する。著書に『チーム開発実践入門』（技術評論社、2014年）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。 ◆最新のDjango5.2に対応したWebアプリ開発入門◆ 　Django はライブラリーなどすべて揃っているフルスタックなフレームワークとして Python でアプリケーション開発を行ううえで最初に選択されるフレームワークです。生産性・実用性が高く，セキュリティ対策も盤石でありながら，使える機能が多すぎて習得が大変であるという欠点がありましたが，Django 5 系になり開発にかかるコストが大幅に短縮できたことで近年注目されています。本書は，5系初となるLTS版（LTS 5.2）に対応し，2種類の Djangoの開発方法である「関数ベースビュー（FBV）」「クラスベースビュー（CBV）」でアプリケーションを開発しながら，一通りの開発工程が学べます。 ■こんな方におすすめ ・最新のDjango5系の情報を知りたい人 ・Djangoでアプリケーション開発をやりたい人 ■目次 PART 1 Djangoの基礎 ・CHAPTER 1 開発を始める準備 ・CHAPTER 2 Djangoプロジェクトの作成 PART 2 FBV（関数ベースビュー）での開発 ・CHAPTER 3 基本的なデータ操作（CRUD処理） ・CHAPTER 4 ユーザーへの通知（Messagesフレームワーク） ・CHAPTER 5 入力フォーム（ウィジェット・バリデーション） ・CHAPTER 6 Django管理画面の使い方 PART 3 CBV（クラスベースビュー）での開発 ・CHAPTER 7 メニュー画面の作成とデータの表示 ・CHAPTER 8 データの登録・更新・削除（更新系処理） ・CHAPTER 9 データ分析の実装 PART 4 Djangoアプリの機能拡張 ・CHAPTER 10 認証と認可（ログインと権限管理） ・CHAPTER 11 データベース操作（ORMの活用） APPENDIX Djangoをさらに学ぶために ・APPENDIX 1 HTMLの効率的な管理（テンプレートの継承） ・APPENDIX 2 アプリ品質の向上（テストの基礎） ・APPENDIX 3 データ表示の改善（ページネーション） ■著者プロフィール 樹下雅章(きのしたまさあき)：大学卒業後、ITベンチャー企業に入社し、様々な現場にて要件定義、設計、実装、テスト、納品、保守、全ての工程を経験。SES、自社パッケージソフトの開発経験。その後大手食品会社の通販事業部にてシステム担当者としてベンダーコントロールを担当。

※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。 ◆MATLABであなたも試合結果が予測できる！◆ 本書には、手を動かして学べる実習が満載、章末課題も充実。必要な数学の知識をひと通り復習する、手厚い付録も収録。実際のデータを使ってデータサイエンスを学びたい方に、大変おすすめです。 ■こんな方におすすめ ・実際のデータを使ってデータサイエンスを学びたい方 ■目次 ●第1章　MATLABプログラミングの準備 ・1.1 MATLAB Online利用の準備 ・1.2 本書で使うプログラムの取得 ・1.3 MATLABライブスクリプト ・1.4 MATLAB公式！　オンライントレーニングコース ・1.5 グラフ作成時に心がけると良いこと ・1.6 データ取得と整理 ●第2章　素朴なランキング：勝敗や得失点 ・2.1 「ランキング」と「レーティング」 ・2.2 試合結果データをさわってみよう ・2.3 実際のスポーツリーグの結果を使う ―― NBA ・2.4 最小二乗法と相関係数 ・2.5 予測に挑戦する ●第3章　対戦相手を考慮する：一対比較法 ・3.1 均一／不均一な日程 ・3.2 Masseyの方法 ・3.3 Colleyの方法 ・3.4 Markovの方法 ・3.5 Eloの方法 ・3.6 一対比較法の一般化 ・3.7 日付ごとの予測性能を比較する ●第4章　予測勝率を出力するモデル ・4.1 Eloレーティングと予測勝率 ・4.2 予測勝率の評価指標 ・4.3 レーティングの変換 ・4.4 線形回帰とロジスティック回帰 ・4.5 多値予測モデル ●第5章　競技間の共通な性質／競技ごとの特別な性質に着目する ・5.1 ホームアドバンテージ ・5.2 複数競技に対する統一的なモデル ・5.3 得点が少ないことを活用する ●第6章　予測の腕試し：様々なスポーツの予測に挑戦！ ・6.1 オリンピックの球技 ・6.2 サッカー・Jリーグ ・6.3 サッカーの各種国際大会 ・6.4 発展的な話題 ・6.5 読書案内 ●付録A　数学の補足 ■著者プロフィール 小中 英嗣（こなか えいじ）：名城大学情報工学部准教授。博士（工学、名古屋大学）。専門分野はシステム制御理論と、その知識を活用したスポーツデータ分析。特にランキング・大会制度設計、チーム・選手の定量的評価、および試合結果予測。趣味はスタジアム、美術館・博物館めぐり。最近はクイズや言語学も。名古屋生まれ名古屋育ちでサポートするのは名古屋グランパス。著書は『Javaで学ぶオブジェクト指向プログラミング入門』（2008年、共著。サイエンス社）、『現象を解き明かす微分方程式の定式化と解法』（2016、単著。森北出版）、『科学で迫る勝敗の法則 ―― スポーツデータ分析の最前線』（2024、単著。技術評論社）。

◆複数の仮想マシンが動作するハイパーバイザを一から実装◆ 　仮想化技術はいたるところで利用されています。クラウドサービスなどで、自由度の高いサーバ環境を即座に利用できるのは仮想化技術があってこそです。ソフトウェアで疑似的にマシンを再現したものを仮想マシンと呼び、仮想マシンを実現するソフトウェアをハイパーバイザと呼びます。 　本書では、ハイパーバイザをステップアップ式に実装していくことで、ハイパーバイザによる仮想化技術がどのように実現されているのかを理解していきます。ハードウェアデバイスを操作する側、操作される側の両方の実装を行うことで、仮想化技術と密接に関係している低レイヤの技術を深く理解できます。 ■こんな方におすすめ ● 仮想化技術が何を行っているのかを理解したい方 ● ハイパーバイザの仕組みを理解したい方 ● マシンの仕組みを手を動かしながら理解したい方 ■目次 第1章　仮想マシンとハイパーバイザ ・1.1　仮想マシンとはなんだろう ・1.2　ハイパーバイザの目的とメリット ・1.3　Type1ハイパーバイザとType2ハイパーバイザ ・1.4　仮想化支援機能とは ・1.5　Type1ハイパーバイザを開発する流れ ・1.6　開発環境の構築 ・1.7　本書で使用する仕様書について 第2章　起動してメッセージを出せるようにする ・2.1　何もしないソフトウェアを起動しよう ・2.2　DTBを解析しよう ・2.3　文字を出そう 第3章　CPUの仮想化支援機能を使ってみる～メモリを仮想化する ・3.1　何もしない仮想化をしよう ・3.2　メモリ管理をしよう ・3.3　メモリの仮想化をしよう 第4章　割り込みの仕組みと仮想デバイスを作る ・4.1　割り込みのセットアップをしよう ・4.2　ページフォルトの原因を解析しよう ・4.3　仮想PL011デバイスを実装しよう 第5章　割り込みコントローラを制御し、デバイス割り込みを可能にする ・5.1　割り込みを制御するデバイスを初期化しよう ・5.2　PL011の割り込みを受け取ろう 第6章　ファイルの読み書きをできるようにする ・6.1　Virtio-Blkを制御しよう ・6.2　ファイルシステムを実装しよう 第7章　初めての仮想マシンを実装する ・7.1　VM構造体を実装しよう ・7.2　VMを起動してみよう 第8章　Linuxが動作するようにする ・8.1　GICv3の仮想化をしよう ・8.2　仮想タイマを提供しよう ・8.3　仮想PL011を改良しよう ・8.4　Virtio-Blkデバイスを実装しよう 第9章　複数のCPUコアを動作させる ・9.1　コアの起動をしよう ・9.2　ロック機構を実装しよう 第10章　コンソールとマルチ仮想マシンを実装する ・10.1　コンソールとコマンドを実装しよう ・10.2　マルチ仮想マシンを実現しよう 第11章　作成したハイパーバイザを発展させるには ・11.1　対応デバイスの追加 ・11.2　独自の仮想デバイス ・11.3　スナップショット機能 ・11.4　実機への移植 ・11.5　マイグレーション機能 ・11.6　デバイスパススルー機能 ・11.7　Type2ハイパーバイザの実装 ・11.8　Nested Virtualizationの実装 第12章　仮想化技術を使いこなす ・12.1　ハイパーバイザの選び方 ・12.2　ハイパーバイザの便利な使い方 ・12.3　これからのハイパーバイザ ■著者プロフィール 【著者】森 真誠（もり まなみ）：小学生時代からプログラミングに興味を持ち、OSからデスクトップアプリなど幅広いレイヤのプログラミングを趣味で行う。大学生のときにAArch64向けの軽量ハイパーバイザ「MilvusVisor」の実装に従事。また、セキュリティ・キャンプ全国大会での講師や世界的に権威あるカンファレンスの一つであるBlack Hat Eurpose 2024で機密仮想マシンに関する講演などを経験。 【監修者】品川 高廣（しながわ たかひろ）：東京大学大学院情報理工学系研究科 教授。オペレーティングシステムや仮想化技術、コンピュータセキュリティ等を専門とし、次世代の安全で高性能なシステム基盤の研究開発に取り組んでいる。国産ハイパーバイザ「BitVisor」のチーフアーキテクトとして設計を主導し、その成果を応用した製品「vThrii Seamless Provisioning」の開発にも貢献している。仮想化技術の研究成果により、令和2年度科学技術分野の文部科学大臣表彰「科学技術賞」を受賞した。https://www.os.is.s.u-tokyo.ac.jp/shina/

◆Astroを使ったSSG／SSRによる実践的なサイト制作を完全解説！◆ 　本書は、近年モバイルファーストやSEOの観点から再び注目されている「静的サイトジェネレータ」（SSG）による静的サイトの制作に適したフレームワーク「Astro」の解説書です。これまでのJavaScriptフロントエンドフレームワークは、動的サイトの生成（CSR／SSR）を主目的としていましたが、Astroはビルド時にJavaScriptを最大限除去することで、シンプルで高速な静的Webサイトの生成を可能にしています。また、ReactやVueなどのフレームワークと連携することで、静的Webサイトのビルドツールとしても利用できます。本書では、Astroの基本からコンポーネントベースのWebサイト制作の進め方、SSGモードによる静的サイト制作／SSRモードによる動的サイト制作、エンドポイント／アクション／ミドルウェアなどのサーバサイド機能まで、Astroの機能を網羅して解説します。 ■こんな方におすすめ ・Astroを使った「静的サイトジェネレータ」（SSG）による静的サイトの制作を学びたい人 ■目次 ●第1章　Astroを初体験 ・1.1 Astroとは ・1.2 Astroの環境構築 ・1.3 Astroプロジェクトの作成と実行 ・1.4 本書で必要なTypeScript文法 ●第2章　Astroコーディングの基本 ・2.1 Astroのコンポーネントと基本構文 ・2.2 Astroコンポーネントでの変数の表示 ・2.3 Astroコンポーネントでの制御構文 ●第3章　コンポーネント間連携 ・3.1 コンポーネントの埋め込み ・3.2 コンポーネントのProps ・3.3 子コンポーネントをカスタマイズするSlot ●第4章　ルーティングとレイアウト ・4.1 ルーティングとルートパラメータ ・4.2 レイアウト機能 ・4.3 ページネーション ●第5章　コンポーネントベースのWebサイト制作 ・5.1 コンポーネントベースのWebサイト制作ケーススタディの概要 ・5.2 BaseLayoutの作成 ・5.3 TOPページの作成 ・5.4 ニュースページとマークダウンファイル ・5.5 デプロイの準備 ●第6章　動的サイトとSSR ・6.1 ケーススタディの概要と準備 ・6.2 天気情報コンポーネントの追加とSSGの問題点 ・6.3 Astroで動的処理を実現する方法 ・6.4 Astroのアイランド ・6.5 SSRデプロイ ●第7章　Astroでのコンテンツの扱い ・7.1 コンテンツコレクション ・7.2 動的ルートとSSRの組合せ ・7.3 Storyblokによるコンテンツ管理 ●第8章　Astroのその他の機能 ・8.1 バックサイドに関する機能 ・8.2 フロントサイドに関する機能 ■著者プロフィール 齊藤 新三（さいとう しんぞう）：WINGSプロジェクト所属のテクニカルライター。Web系製作会社のシステム部門、SI会社を経てフリーランスとして独立。屋号はSarva（サルヴァ）。Webシステムの設計からプログラミング、さらには、Android開発までこなす。HAL大阪の非常勤講師を兼務。

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

◆ホワイトボックススイッチ向けNOSを徹底解説！◆ 2016年にオープンソースとして公開されたSONiCはネットワークOSのデファクトスタンダードになりつつあります。本書では、初学者がSONiCの全体像を理解し、SONiCを利用するための基礎知識を素早く得られるよう情報を整理しました。設定方法を単に解説するだけではなく、「SONiCがどのように構成され動作しているのか」「モジュールがどのように連携して各機能が実現されているのか」といった実装の内部についても詳細に解説します。 ■目次 ●第1章 ホワイトボックススイッチとSONiCアーキテクチャ ・1.1 ホワイトボックススイッチの内部構造 ・1.2 SAI誕生の背景と役割 ・1.3 SONiCアーキテクチャの全体像 ●第2章 SONiCの機能とユースケース ・2.1 SONiCの機能とユースケース ・2.2 ユースケース／事例 ・2.3 Switch ASIC以外への適用例 ●第3章 コミュニティ運営と開発プロセス ・3.1 組織構成やメンバー ・3.2 情報ソースとコミュニケーションチャネル ・3.3 リリースプロセス ・3.4 不具合報告や修正提案 ●第4章 商用版SONiCと有償サポート ・4.1 コミュニティ版と商用版SONiCの違い ・4.2 新機能追加までの流れ ・4.3 主な商用版SONiC提供ベンダー ・4.4 有償サポート提供ベンダー ・4.5 まとめ：商用版SONiCや有償サポートの検討ポイント ●第5章 SONiCの入手とインストール ・5.1 SONiCが動作する環境の用意 ・5.2 イメージの入手 ・5.3 実機での利用方法 ・5.4 仮想環境での利用方法（sonic-vs on KVM） ●第6章 SONiCの基本操作と設定方法 ・6.1 SONiCの基本操作と設定ファイル ・6.2 設定ファイルを用いた設定方法 ・6.3 2種類のコマンドラインインターフェース ・6.4 SONiCの基本的な設定 ●第7章 SONiCの内部構造：アーキテクチャとサブシステム ・7.1 SONiCアーキテクチャの全体像 ・7.2 主要なサブシステム ・7.3 各サブシステムで動作するモジュール ・7.4 databaseコンテナ ・7.5 swssコンテナ ・7.6 syncdコンテナ ・7.7 bgpコンテナ（routingコンテナ） ・7.8 mgmt-frameworkコンテナとgnmiコンテナ ・7.9 pmonコンテナ ・7.10 snmpコンテナ ・7.11 lldpコンテナ ……ほか ●第8章 SONiCの内部構造：ステートの流れとモジュール連携 ・8.1 SONiCのデータベース ・8.2 モジュールからデータベースへのアクセス ・8.3 モジュールとホストの通信 ・8.4 モジュールからモジュールへのアクセス ・8.5 コンテナのネットワーク構成 ・8.6 SONiCのインターフェース管理 ・8.7 SONiCのルーティング機能 ・8.8 SONiCの起動とユーザーインターフェース ・8.9 SONiC管理フレームワーク ●第9章 SAI詳細解説［API・オブジェクト・データプレーンパイプライン］ ・9.1 SAI概要 ・9.2 SAIのパケット処理パイプライン ・9.3 SAIの定義ファイル［機能共通］ ・9.4 SAIの定義ファイル［機能毎］ ・9.5 SONiCにおけるSAIの実装 ●第10章 高度な設定と利用法 ・10.1 SRv6のサポート状況 ・10.2 SONiCのSRv6設定 ・10.3 パケット変換動作の確認 ●第11章 SONiCのトラブルシューティング ・11.1 showコマンドによる状態の確認 ・11.2 ログの参照方法と読み方 ・11.3 APPL_DB変更／SAI呼び出しのログ ・11.4 SONiCのデバッグ ■著者プロフィール 海老澤健太郎：インターネット黎明期より、通信事業者ネットワークを中心に新技術や製品の検証、サービス導入支援に携わる。以降、国内外のスタートアップ企業において、顧客サポート、製品デザイン、開発マネジメントなど幅広い領域を担当。現在は北米スタートアップ企業にて、AI向けネットワーク機能を中心としたネットワーク機器の開発に従事している。

※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。 ◆最先端技術と数学を「この1冊」で紐解く、ありそうでなかった入門書◆ 本書では普段使っているアプリやサービスを例に、数学がどのように役立っているかを解説します。具体的にはWeb検索や商品のレコメンド、画像の分類、生成AIによる文章生成、音声のデジタルデータ化、地図上の位置情報の特定といった当たり前に利用している各種サービスの数理的背景を明らかにし、数学の面白さと奥深さを楽しみながら、読者の数理的思考力を「初学者を大きく超えるレベル」にまで高めます。本書で獲得した数理的思考力を武器に、新たなチャレンジへと進まれることを願っています。 ■こんな方におすすめ ●高校生/ 大学生 ・数学が何の役に立つのかわからず、学習へのモチベーションが湧くヒントが欲しい ・将来的にAIの分野に進みたいが、どの程度の数学力が必要なのか、どのようなことを学ぶべきか具体的に知りたい ● 社会人 ・AIに関する数理的手法について「ある程度学べた」という“手応え”が欲しい ・データ/AIに関する入門書籍を読んだことはあるが、実務で用いられる数学がどのようなものなのか知りたい ・身近な技術においてどのように数学が機能しているのか興味関心を持っている ■目次 ●第1章 情報検索を実現する数理 　　1-1 はじめに 　　1-2 Web検索に用いられる基礎的な数理モデル 　　1-3 検索結果の“良し悪し”を評価する―適合率と再現率― 　　1-4 ユーザー行動の平均値を数理モデルで表現する―総和記号Σ― 　　1-5 索引語の出現頻度を数理モデルで表現する―単語のベクトル化― 　　1-6 索引語の重要度を数理モデルで表現する―対数― 　　1-7 索引語の珍しさを数理モデルで表現する―反比例― 　　1-8 文書のランキングを数理モデルで表現する―TF-IDFモデル― 　　1-9 本章で得られた学び ●第2章 商品推薦を実現する数理 　　2-1 はじめに 　　2-2 商品の評価を数理的に表現する―評価値行列― 　　2-3 評価値の予測を数理モデルで実現する―協調フィルタリングと行列因子分解― 　　2-4 ユーザー同士の類似度で予測値を推計する―内積の定理とコサイン類似度― 　　2-5 コサイン類似度の意味を考える―三角関数― 　　2-6 コサイン類似度を複数のアイテムに適用させる―多次元への拡張― 　　2-7 コサイン類似度を改良する―中心化― 　　2-8 コサイン類似度を計算する―指示関数― 　　2-9 欠損値を推計する数理モデルを設計し、計算を実行する 　　2-10 アイテム同士の類似度で予測値を推計する 　　2-11 ユーザー目線で数理モデルを再考する―セレンディピティ― 　　2-12 課題解決のために数理モデルを変更する―行列因子分解― 　　2-13 評価値の推計を最適化問題に置き換える―残差行列と誤差― 　　2-14 最適化問題を解く―損失関数― 　　2-15 損失関数を最適化する―最小二乗法と微分・偏微分― 　　2-16 計算結果を統合して数理モデルを導出する―偏微分と総和記号Σ― 　　2-17 更新式を設計して予測値を推計する―勾配降下法― 　　2-18 勾配降下法の計算例 　　2-19 数理モデルの違いを俯瞰する―協調フィルタリングと行列因子分解― 　　2-20 本章で得られた学び ●第3章 画像分類を実現する数理 　　3-1 はじめに 　　3-2 深層学習モデルで画像分類を実現する―Convolutional Neural Network― 　　3-3 CNNにおける画像データ処理の流れを俯瞰する 　　3-4 単純な例を用いてCNNの仕組みを理解する―畳み込み層とプーリング層― 　　3-5 画像データに対するCNNの処理を理解する―重みパラメータとバイアス― 　　3-6 確率的な予測によって画像認識を行う―ソフトマックス関数― 　　3-7 誤差を最小化して画像認識の精度を向上させる 　　3-8 損失関数を定義する―対数尤度関数― 　　……ほか ●第4章 文章生成を実現する数理 ●第5章 音声解析を実現する数理 ●第6章 衛星測位を実現する数理 巻末付録1 相対性理論の数理的補足 巻末付録2 フーリエ変換の導出 ■著者プロフィール 古嶋十潤：株式会社cross-X代表取締役。京都大学法学部を卒業後、コンサルティング会社やIT系事業会社を経て、株式会社cross-Xを創業。大企業のDX推進アドバイザリーやDX人材の育成支援等を担う。著書に『DXの実務――戦略と技術をつなぐノウハウと企画から実装までのロードマップ』（英治出版、2022年）。

◆CPU／メモリ／入出力などハードウェアの制御をRustで実装◆ 　Webサイトの閲覧をはじめとして、コンピューターはさまざまな場面でみなさんの日常と密接にかかわっています。しかし、その裏側で起きていることを理解するのは、現代の複雑なコンピューターシステムの上では困難です。そこで本書では、シンプルなOSをRustを用いて実装し、普段は見えないOSの役割とその動作を理解していきます。Ⅰ巻ではメモリ管理、マルクタスク、ハードウェア制御に関する部分を実装し、Ⅱ巻ではユーザーインタフェース、アプリケーション実行、インターネットへの接続に関する部分を実装します。既刊の『［作って学ぶ］ブラウザのしくみ』で実装するブラウザは、本書で実装するOS上で動作することを想定しています。ですので、本書と『［作って学ぶ］ブラウザのしくみ』で、OSの動作と、そのOS上でブラウザなどのアプリがどのように動作しているのかとを理解できます。 ■目次 第1章：OSとは・コンピューターの裏側を支えるソフトウェアを知る ・OSとは何か ・本書で実装するOSの全体像 ・本題に入る前に 第2章：ベアメタルプログラミングをしてみる・OSのない世界でプログラムを動かすための準備 ・コンピューターの構成要素 ・すべてはバイナリ ・UEFIアプリケーションを作ってみる ・UEFIからの脱却 ・Rustの便利機能を活用する ・もっと色々なものを描く ・writeln!()マクロを使ってみる 第3章：メモリ管理を実装しよう・限りある資源を効率良く使えるようにする ・OSとメモリの関係 ・実装前の準備 ・バイト単位のアロケータを実装する ・OSのテストをRustで書く ・ページング・より高度なメモリ管理を行う 第4章：マルチタスクを実装しよう・1つのCPUで複数の作業を並行して行う方法について知る ・マルチタスクとは何か ・Rustのasync/awaitで協調的マルチタスクをする ・ソースコードの整理 第5章：ハードウェアを制御する(1)・デバイスを動かす方法を知る ・OSとハードウェアの関係 ・PCIとは ・PCIデバイスの一覧を取得する ・USBコントローラ（xHCI）のドライバを実装する 第6章：ハードウェアを制御する(2)・USBデバイスを使えるようにする ・USBデバイスの情報を取得する ・USBキーボードを使えるようにする ・USBマウス……もといタブレット入力を使えるようにする Appendix：実ハードウェアでの起動を試す ・USBメモリをFATファイルシステムでフォーマットする ・WasabiOSをUSBメモリに書き込む ・USBメモリからの起動 ・実機で試すときの注意点 ■著者プロフィール hikalium（ヒカリウム）：小学生のころから自作OSの楽しさに目覚め、以後エミュレーターやCPU、コンパイラなどの自作にも手をのばす。2017年よりIPA主催のセキュリティ・キャンプ全国大会にて講師を担当。現在はGoogleでソフトウェアエンジニアとしてChrome OSの開発に従事している。X：@hikalium

※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。 ◆Autodesk Fusionの使い方を作りながら身に付ける！◆ 人気の3D CAD「Autodesk Fusion」の入門書です。身近な作例を実際に作りながら、Fusionの基本的な使い方を身に付けることができます。ていねいな操作解説でつまずかずに学べます！ 新機能にも対応し、「なぜこの操作をするのか」や「失敗しないためのコツ」などのポイント解説を大幅に増やしました。作例ファイルもダウンロードできるので、実際に操作しながらFusionの基本を身に付けることができます。また、3Dプリンターを使うときに知っておくとよい、ちょっとした知識も説明しています。 ■目次 第1章 Fusionの基本 ──Section01 Autodesk Fusionとは ──Section02 Fusionをインストールする（2025年2月現在） ──Section03 Fusionのライセンスと使用制限 ──Section04 Fusionの起動と終了 ──Section05 チームを作成する ──Section06 Fusionの基本画面 ──Section07 プロジェクトを作成する ──Section08 初期設定を行う ──Section09 データをアップロードする ──Section10 Fusionで扱えるデータと種類と用途 ──Section11 マウス操作と表示の切り替え ──Section12 ファイルを保存する 第2章 プリミティブで「立体」を作ろう ──Section01 直方体を作成する ──Section02 円柱を作成する ──Section03 球を作成する ──Section04 直方体と円柱を組み合わせる（結合） ──Section05 円柱と球を組み合わせる（切り取り） ──Section06 直方体と球を組み合わせる（交差） 第3章 モデリングの作成手順を知ろう ──Section01 スケッチの描き方を知る ──Section02 幾何拘束の付け方を知る ──Section03 寸法の入れ方を知る ──Section04 結合の使い方を知る ──Section05 切り取りの使い方を知る ──Section06 交差の使い方を知る ──Section07 編集の仕方を覚える ──Section08 材料や色の付け方を知る 第4章 押し出しフィーチャで「プレート」を作ろう ──Section01 ベースを作成する ──Section02 角を丸める ──Section03 文字を作成してカットする ──Section04 フィーチャ(文字)を編集して押し出す 第5章 回転フィーチャで「画鋲」を作ろう ──Section01 画鋲本体を作成する ──Section02 針を作成する ──Section03 角を丸める ──Section04 本体と針に材料を割り当てる 第6章 スイープと構築平面で「デスクライト」を作ろう ──Section01 ベースを作成する ──Section02 ライトカバーを作成する ──Section03 スイープで支柱を作成する ──Section04 ライトを作成する 第7章 ロフトとシェルで「ロート」を作ろう ──Section01 本体を作成する ──Section02 角を丸める ──Section03 シェルで薄肉化する ──Section04 先端をカットする 第8章 「蝶番」を作ろう ―― パーツ作成 ──Sectio01 蝶番Aを作成する ──Sectio02 蝶番Bを作成する ──Sectio03 結合ピンを作成する ──Sectio04 各部を計測する 第9章 「蝶番」を作ろう ―― アセンブリ作成 ──Section01 アセンブリの基本操作について知る ──Section02 ジョイントについて知る ──Section03 アセンブリの編集について知る ──Section04 締結部品を組み付ける 第10章 3Dプリンターの豆知識 ──Section01 3Dプリンターの原理 ──Section02 FDM方式の3Dプリンターの最新事情 ──Section03 3Dプリントのコツ ──Section04 プリントの印刷方向 ──Section05 内部充填率

◆機械学習・LLM活用の現在地点◆ Azure Machine Learningは機械学習における学習から推論、運用までをエンドツーエンドでサポートするプラットフォームです。本書は、機械学習の活用を推進するエンジニアやデジタルトランスフォーメーションを担う人々に向け、Azure Machine Learningを使った機械学習モデルの構築から運用まで解説しています。基本から、自動機械学習（AutoML）機能を使った便利なモデル開発、MLflowと機械学習パイプラインを使った実践的なモデル開発を経て、MLOpsの実現を目指します。大規模言語モデルの活用にあたっては、モデルカタログやプロンプトフローの使い方を解説し、LLMOpsの概念にも触れます。 ■目次 ●第1部 Azure Machine Learningの基本 ・第1章 機械学習をビジネスに活かすには ・第2章 Azure Machine Learningの概要 ・第3章 Azure Machine Learningのセットアップ ・第4章 AutoMLの概要と実践 ●第2部 機械学習モデルの構築と活用 ・第5章 スクラッチでのモデル開発 ・第6章 MLflowによる実験管理とモデル管理 6.5 まとめ ・第7章 機械学習パイプライン ・第8章 モデルのデプロイ ・第9章 MLOpsの概要と実践 ●第3部 大規模言語モデルの活用 ・第10章 大規模言語モデルの概要 ・第11章 基盤モデルとモデルカタログ ・第12章 プロンプトフローの活用 ・第13章 LLMOpsへの招待 ●付録 ・付録A クライアント環境のセットアップ ・付録B Azure Machine Learningとデータ ・付録C MLflow Modelsによるノーコードコンテナビルドとデプロイ ・付録D 責任あるAIツールボックス ■著者プロフィール ●永田 祥平：元日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。大学院で分子生物学やバイオインフォマティクスを学んだあと、2020年より日本マイクロソフト株式会社に入社。クラウドソリューションアーキテクト（AI）として、おもにエンタープライズのお客様を対象に、Azureデータ分析・機械学習基盤や生成AIアプリケーションの導入・活用支援を行う。2024年より米国系SaaS企業に移り、プロダクトマネージャーとして日本、韓国、台湾市場に向けた生成AI・エージェント機能の企画開発を行っている。第1章から第3章、第10章の執筆と全体統括を担当。 ●立脇 裕太：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。Softbank（SBT）、Deloitte、DataRobotでビッグデータ、クラウド、機械学習を活用してお客様のデータ活用を推進する経験を経て、日本マイクロソフトに入社。現職では、需要高まる生成AIの活用を支援する案件に従事しつつ、お客様のMLOps成熟度Level4実現に向けた支援にも従事。MLOpsCommunity（JP）のオーガナイザーでMLOpsやAIガバナンスに関する講演や記事執筆などを実施。第5章、第9章、第13章の執筆を担当。 ●伊藤 駿汰：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト／株式会社Omamori 取締役。本業でAI/ML開発（とくに自然言語処理方面）と利活用の技術支援、機械学習基盤やMLOps基盤の構築および活用の技術支援を行うクラウドソリューションアーキテクト、副業で自社サービスの開発を担うソフトウェアエンジニアとして活動。第6章、第11章、付録B、付録Cの執筆を担当。 ●宮田 大士：日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューションアーキテクト。情報学の修士号を取得後、製造業にてデータ分析／機械学習システムの構築／データ分析基盤の開発を経験し、日本マイクロソフトに入社。現職では、自動車産業・製造業を中心とした幅広い業界のお客様にAIの導入／活用を支援。第4章と第12章の執筆を担当。 ●女部田 啓太：Regional AI Architect Lead, Office of the Chief Technology Officer, Microsoft Asia。Oracle、SAS Instituteでのデータ分析、統計解析、機械学習の経験を経て、2018年よりMicrosoftに入社。現職では、アジア地域における重要な基盤モデルの開発・運用管理、AI Agentのシステム構築プロジェクトへの技術支援などを実施。第7章、第8章、付録A、付録Dの執筆を担当。"

※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。 ◆Streamlitの機能の使い方を豊富サンプルを題材にわかりやすく！◆ 　Streamlitは、PythonスクリプトをWebサービスに簡単に⽣まれ変わらせるフレームワークで、フリーなコミュニティクラウドを介してサービスを公開することも可能です。機械学習やデータサイエンスとの相性がよいことで知られていますが、Streamlitを使うと、一般的なPythonスクリプトをWebベースで手軽にデータ可視化したり、GUIアプリケーションにすることができます。 　本書では、マニュアル作成向けの表形式ページ、ワードクラウドなどができるテキスト分析、AI連携チャットボット、画像処理、顔検出、音声データからのテキスト起こし、そしてデータ可視化など、Streamlitの機能を使いこなすための方法を、それぞれサンプルを題材にしながらわかりやすく解説します。 ■こんな方におすすめ ・Pythonスクリプトの可視化、GUI作成を手軽に行ってみたい方 ・Pythonプログラミングの基礎を学んで、次のステップの知識を得たい方 ■目次 第1章 Hello World ──1.1 目的 ──1.2 外部データについて ──1.3 外部ライブラリについて ──1.4 Streamlitの導入 ──1.5 サーバの設定 ──1.6 Hello Worldアプリケーション ──1.7 Streamlit コミュニティクラウド ──1.8 クラウドへのアプリケーションの配置 ──1.9 付録：風船アニメーションアプリケーション 第2章 チートシート ──2.1 目的 ──2.2 外部データについて ──2.3 外部ライブラリについて ──2.4 チートシートアプリケーション ──2.5 付録：マルチリンガルアプリケーション 第3章 テキスト分析 ──3.1 目的 ──3.2 外部データについて ──3.3 外部ライブラリについて ──3.4 青空文庫ダウンローダー ──3.5 ワードクラウド生成器 ──3.6 感情分析器 ──3.7 テキスト分析アプリケーション ──3.8 付録：スライドショーアプリケーション 第4章 チャットボット ──4.1 目的 ──4.2 外部データについて ──4.3 外部ライブラリについて ──4.4 ルビ振りボット ──4.5 セラピーボット ──4.6 通訳ボット ──4.7 チャットボットアプリケーション 第5章 画像処理 ──5.1 目的 ──5.2 外部データについて ──5.3 外部ライブラリについて ──5.4 メインページ ──5.5 画像のアップロード ──5.6 画像の変換とダウンロード ──5.7 リサイズ ──5.8 ポスタリゼーション ──5.9 付録：マルチページアプリケーション 第6章 カメラ映像処理 ──6.1 目的 ──6.2 外部データについて ──6.3 外部ライブラリについて ──6.4 画像変換 ──6.5 顔検出 ──6.6 顔領域の処理 ──6.7 アニメ絵化 ──6.8 カメラ映像処理アプリケーション ──6.9 付録：Haar特徴検出器を用いた顔検出 第7章 テキスト起こし ──7.1 目的 ──7.2 外部データについて ──7.3 外部ライブラリについて ──7.4 テキスト起こし ──7.5 テキスト起こしアプリケーション ──7.6 付録：句読点の挿入 第8章 データアプリケーション ──8.1 目的 ──8.2 外部データについて ──8.3 外部ライブラリについて ──8.4 表データの読み込みと整形 ──8.5 データアプリケーション ──8.6 付録：選択型スライダー 第9章 ブラックジャック ──9.1 目的 ──9.2 外部データについて ──9.3 外部ライブラリについて ──9.4 ブラックジャック ──9.5 ブラックジャックアプリケーション 付録A GitHub 付録B マークダウン記法 付録C Streamlitコマンドリスト 付録D HTMLタグリスト ■著者プロフィール 豊沢 聡：プログラマー、ネットワークエンジニア、テクニカルライター、そして人間工学系の研究者。著書、訳書、監修書はこれで40冊目。主な著書に『OpenCV.jsで作る画像・ビデオ処理Webアプリケーション』（秀和システム、2024）、『Webスクレイピング － Pythonによるインターネット情報活用術』（カットシステム、2023）、『TCP/IPのツボとコツがゼッタイにわかる本』（秀和システム、2023）、訳書に『詳細イーサネット第2版』（オライリー・ジャパン、2015）、『Fluent Python』（オライリー・ジャパン、2017）、監修書に『実践OpenCV 2.4 映像処理と解析』（カットシステム、2013）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。 ◆「Looker Studio」で業務効率化を目指す！◆ 　多くのビジネスパーソンが日々の業務において、営業系の数字、マーケティング系の数字、その他在庫管理やさまざまな定量的なモニター、報告、分析などにExcelを利用しています。しかし、Excelのグラフ作成機能が使いにくいこともあって、グラフは積極的に使っていない、あるいはモニター、報告、分析といった目的に最適な形ではグラフを利用できていない方が多いと思われます。Google社が提供する無料のBIツール「Looker Studio」（旧データポータル）を利用すると、比較的容易な操作で表形式のデータのグラフ化や、それらグラフのドリルダウン、分析軸の切り替えなどが行える他、複数のグラフを1画面に掲載したダッシュボード作成が可能です。 　本書はビジネスパーソンがLooker Studioを活用して業務を効率化し、データに基づく意思決定を行うことを目指します。Looker Studioの基本知識や使い方から、そもそもなぜ可視化やダッシュボードが必要なのか、分析の前段階であるデータの準備、整え方まで、実践的なテクニックを解説します。 ■こんな方におすすめ ・「データ分析」や「データの可視化」に興味があるビジネスパーソン ・BIツールを実務で使用したい人 ■目次 第1章 Looker Studioの概要とレポート作成のステップ 第2章 グラフ化・ダッシュボード化のメリット 第3章 データ準備と接続 第4章 グラフ作成の基本 第5章 目的別グラフの選択 第6章 「汎用的なグラフ」の作成手順 第7章 「特定目的用グラフ」の作成のコツ 第8章 コントロールの配置 第9章 ダッシュボードの作成と共有 第10章 実践的テクニック ■著者プロフィール 木田和廣：早稲田大学政治経済学部卒業。株式会社プリンシプル取締役副社長。2004年にWeb解析業界でのキャリアをスタートする。2009年からGoogleアナリティクスにもとづくWebコンサルティングに従事。2015年に『できる逆引き Googleアナリティクス Web解析の現場で使える実践ワザ240 ユニバーサルアナリティクス＆Googleタグマネージャ対応』、2016年に『できる100の新法則 Tableauタブロー ビジュアルWeb分析 データを収益に変えるマーケターの武器』、2021年に『集中演習 SQL入門 Google BigQueryではじめるビジネスデータ分析』を発刊。アナリティクスアソシエーション（a2i）や個別企業でのセミナー登壇、トレーニング講師実績も多数。Google アナリティクス認定資格、統計検定2級、G検定保有。

※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。 ◆実案件をもとに作成した練習サイトで、プロの知識をマスターしよう！◆ 入門編から実践編まで、6ステップで上達できる！ 納品レベルのコーディング・スキルが身につく練習帳です。 転職や副業、フリーランスとして、仕事としてのWebデザインが人気を集めています。Webデザイナーを目指す人が最初に学ぶのはHTML&CSSですが、コーディングの基本を学んだだけでは、Webサイトを制作する力は身につきません。納品レベルのWebサイトを1から作るためには、実践的なノウハウと、実際のWebサイトをもとにしたデザインの引き出し、そしてなにより経験の積み重ねが必要になるからです。これらの条件は、本来、制作会社に入って実制作を重ねることで身につけられるものですが、独学やフリーランスの道を進んだ人にとっては、そうはいきません。本書は、HTML&CSSの最初の学習を完了し、Webデザインを仕事にするレベルへと進みたい人のために、実案件をもとに作成した練習サイトを使って制作方法をマスターし、納品レベルのコーディング・スキルを身につけることのできる書籍です。オンラインでコーディング学習教材を提供するCodejump主催の小豆沢健が、多くの学習者をサポートしてきた制作ノウハウを提供します。本書のポイントは、以下の3点です。 【デモサイト】実案件に近いレベルのデモサイトを、難易度別に6種類用意しています。 【レイアウト】実案件に必須のレイアウトを、サイト全体と各パーツごとに解説しています。 【タグや技術】実案件のWebサイトで使用するタグや技術を、サンプルコードに盛り込んでいます。 これら3つのポイントに沿って、納品に耐えうる品質のWebサイトを作り上げていくことで、コーディング・スキルを高め、Webデザインを仕事にするための実力を身につけることができます。コードはすべて、レスポンシブ対応。デモサイトのコードやカンプ、画像は、すべてダウンロード提供します。 ■こんな方におすすめ ・HTML&CSSの基本はマスターしたが、自力でWebサイトを作れず悩んでいる人 ・HTML&CSSの実務で使えるスキルをマスターしたい人 ■目次 第1章 入門編 プロフィールサイトを作ろう 第2章 初級編 ブランドサイトを作ろう 第3章 中級編 サービスサイトを作ろう 第4章 上級編 カフェサイトを作ろう 第5章 応用編 ランディングページを作ろう 第6章 実践編 ポートレートサイトを作ろう ■著者プロフィール 小豆沢健：三重県出身。大学卒業後、IT系のソフトウェア開発会社に入社し、多数のシステム開発案件に従事。独立後は、スタートアップから大手企業まで様々な会社のWebアプリケーション開発やWebサイト制作に携わる。2020年に実践的なコーディングが学べる学習サイト「Codejump」を立ち上げ、累計10万人以上の人が利用。現在もCodejumpの運営を行いながら、様々な企業の開発や制作に幅広く携わっている。Webサイト：Codejump（https://code-jump.com）　SNS：https://x.com/codestep_com

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

※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。 ◆C言語とラズパイで電子工作をはじめよう！◆ 国内の理工系教育現場におけるプログラミング導入教育では、現在でもC言語が多く採用されています。また、組込み系の開発現場でもC言語は現役です。本書は、そのような環境に身をおく人のための、Raspberry Piによる電子工作の解説書です。OSやプログラム開発環境のセットアップからGPIO、カメラモジュールなどの制御方法、さらにラインをトレースして自走するロボットの開発まで、電子工作に必要なポイントをやさしく説明しています。必要なパーツの入手方法も紹介しており、自作しながら読み進められます。Raspberry Pi 5に対応。 ■こんな方におすすめ ・C言語で電子工作をしたい人。C言語によるRaspberry Piの制御方法を知りたい人。 ■目次 Chapter 1 Raspberry Piの概要 Chapter 2 OSのセットアップ Chapter 3 プログラムの開発環境 Chapter 4 GPIOのデジタル出力を使う Chapter 5 GPIOのデジタル入力を使う Chapter 6 パルス出力・PWM出力・タイムスタンプ・スレッドを使う Chapter 7 I2Cバスを使う Chapter 8 SPIバスを使う Chapter 9 Piカメラで撮影する Chapter 10 自走ロボットを製作する Chapter 11 自走ロボットを制御する（基礎編） Chapter 12 自走ロボットを制御する（応用編） ■著者プロフィール 菊池達也：博士（工学）、技能検定1級（電子機器組立て）。東京都出身。職業訓練大学校（電子科卒）、東京都立科学技術大学大学院博士課程修了。独立行政法人 高齢・障害・求職者雇用支援機構に勤務。本機構のポリテクセンターおよびポリテクカレッジにて、電子情報系の教育訓練とキャリア支援に従事。また、Raspberry JAMやScratch Dayを企画して、子ども向けのプログラミング教育にも興味を持つ。受講者からはポリテク先生の愛称で親しまれている。

◆「あるべき構造」を知り、ソフトウェア開発の問題に立ち向かおう◆ 本書は、より成長させやすいコードの書き方と設計を学ぶ入門書です。筆者の経験をふまえ構成や解説内容を見直し、より実践的な一冊になりました。 システム開発では、ソフトウェアの変更が難しくなる事態が頻発します。 コードの可読性が低く調査に時間がかかる、 コードの影響範囲が不明で変更すると動かなくなる、 新機能を追加したいがどこに実装すればいいかわからない......。変更しづらいコードは、成長できないコードです。 ビジネスの進化への追随や、機能の改善が難しくなります。成長できないコードの問題を、設計で解決します。 ■こんな方におすすめ ・コードの設計スキルに興味がある人 ・日々、悪いコードと向き合っていて改善したい人 ・より良いコードを書きたい人 ■目次 第1章 悪しき構造の弊害を知覚する 第2章 設計の初歩 第3章 カプセル化の基礎―ひとつにまとめる― 第4章 不変の活用―安定動作を構築する― 第5章 バラバラなデータとロジックをカプセル化する実践技法 第6章 関心の分離という考え方―分けて整理する― 第7章 関心が混ざったコードを分けて整理する実践技法 第8章 条件分岐―迷宮化した分岐処理を解きほぐす技法― 第9章 コレクション―ネストを解消する構造化技法― 第10章 設計の健全性をそこなうさまざまな悪魔たち 第11章 名前設計―あるべき構造を見破る名前― 第12章 コメント―保守と変更の正確性を高める書き方― 第13章 メソッド（関数） ―良きクラスには良きメソッドあり― 第14章 モデリング―クラス設計の土台― 第15章 リファクタリング―既存コードを成長に導く技― 第16章 設計の意義と設計への向き合い方 第17章 設計を妨げる開発の進め方との戦い 第18章 設計技術の理解の深め方 ■著者プロフィール 仙塲大也：X（旧Twitter）-ミノ駆動（@MinoDriven）。青森県出身。大手電機メーカーからWeb業界へ転身。アプリケーションアーキテクトとして、リファクタリングやアーキテクチャ改善、若手の設計スキル育成といった、設計全般を推進する業務に従事。悪しきコードとの戦いの中で設計の魅力に気付く。暇さえあれば脳内でリファクタリングしている。X（旧Twitter）ではプログラミングの風刺動画を不定期で投稿。登壇実績多数。Developers Summitではベストスピーカー賞など受賞多数。

◆“宣言的UI”AndroidアプリUI開発の新基準◆ Jetpack ComposeはGoogleが開発し、モダンな宣言的UIの開発体験を推進するAndroid公式のUIライブラリです。本書はJetpack Composeの基本から応用までを解説し、宣言的UIの特徴を活かしたAndroidアプリのUI開発を後押しします。 本書は次のような悩みを解消するために書かれました。 ・Composeの公式ガイドを読んでみたけれど、いまいち理解できていない ・Composeの概念を理解できておらず、目的にあいそうなサンプルコードをよくわからないまま流用し、なんとなく動かしている ・複雑なデータ構造や状態管理を伴うプロダクトレベルのアプリの作り方がわからない 第1部では、初めてComposeに触れる人が宣言的UIの考え方に慣れ親しむことができるように、基本的なUIの作り方をわかりやすく説明します。第2部では、Composeをより深く理解して使いこなせるように、Composeを構成する概念やUIの設計パターン、ビジネスロジックとの接続方法、テストの方法などを解説します。 ■こんな方におすすめ ・AndroidアプリのUI開発の知識を最新にアップデートしたい開発者 ・レガシーViewのAndroidアプリ開発経験はあるがComposeは未経験の方 ■目次 ［第1部 Composeに親しむ］ 第1章 なぜ宣言的UIなのか ── Composeを採用するメリットを理解しよう 第2章 宣言的UIとComposeの基本 ── 基本的なUIの作り方を学び、宣言的UIの考え方に慣れよう 第3章 知っておきたいKotlinの文法や用法 ── Kotlinの文法を正しく理解してComposeの理解を深めよう 第4章 ComposeによるさまざまなUIの実現方法 ── よく利用するUIの作り方を学び、実践的なUIを作れる・ようになろう ［第2部 Composeを使いこなす］ 第5章 ComposeがUIを構築する仕組み ── UIの木構造や再コンポーズを理解して応用力をつけよう 第6章 Composeアプリの設計パターン ── コンポーザブル関数が利用する状態の定義方法と、データの流れを理解しよう 第7章 パフォーマンスの測定と改善 ── 不要な再コンポーズを抑制してスムーズな表示を実現しよう 第8章 Composeのテスト ── UIコンポーネントのテストを書いて信頼性の高いUIを構築しよう ■著者プロフィール 臼井篤志（うすいあつし）：UI開発が好きなAndroidアプリエンジニア。音響機器メーカーで組み込みソフトウェアエンジニアとして働きながら、個人でAndroidアプリ開発に取り組んでいたときにJetpack Composeに出会い、のめり込む。2023年よりサイボウズ株式会社。グループウェアのAndroidアプリ開発を担当している。個人ではComposeで画像をズーム可能にするライブラリを開発。OSSとして公開している。DroidKaigi 2024登壇。Composeのジェスチャーについて発表した。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆アルゴリズムの事例が盛り沢山!◆ 「アルゴリズム入門」シリーズのJavaScript対応版です。アルゴリズムは、プログラムを効率的かつ正確に実行するための重要な要素です。プログラミング技術を上達させるためには、系統的に異なるさまざまな視点でのアルゴリズム学習が効果的です。本書ではJavaScriptを用いて基本的なアルゴリズムの概念と実装方法を学び、プログラムの流れを制御するための方法を理解していきます。学習には、Webベースの開発環境“p5.jsWebエディタ”を使います。Webブラウザから掲載プログラムを入力して、すぐに動作を確認することができます。 ■目次 ●第1章 ウォーミング・アップ ・1-0 アルゴリズムとは ・1-1 漸化式 ・1-2 写像 ・1-3 順位付け ・1-4 ランダムな順列 ・1-5 モンテカルロ法 ・1-6 ユークリッドの互除法 ・1-7 エラトステネスのふるい ●第2章 数値計算 ・2-0 数値計算とは ・2-1 乱数 ・2-2 数値積分 ・2-3 テイラー展開 ・2-4 非線形方程式の解法 ・2-5 補間 ・2-6 多桁計算 ・2-7 長いπ ・2-8 連立方程式の解法 ・2-9 線形計画法 ・2-10 最小2乗法 ●第3章 ソートとサーチ ・3-0 ソートとサーチとは ・3-1 基本ソート ・3-2 シェル・ソート ・3-3 線形検索（リニアサーチ）と番兵 ・3-4 2分探索（バイナリサーチ） ・3-5 マージ（併合） ・3-6 文字列の照合（パターンマッチング） ・3-7 文字列の置き換え（リプレイス） ・3-8 ハッシュ ●第4章 再帰 ・4-0 再帰とは ・4-1 再帰の簡単な例 ・4-2 再帰解と非再帰解 ・4-3 順列の生成 ・4-4 ハノイの塔 ・4-5 迷路 ・4-6 クイック・ソート ●第5章 データ構造 ・5-0 データ構造とは ・5-1 スタック ・5-2 キュー ・5-3 データ構造としてのリスト ・5-4 Pythonの言語仕様のリスト ・5-5 双方向リスト ・5-6 逆ポーランド記法 ・5-7 パージング ・5-8 自己再編成探索 ・5-9 リストを用いたハッシュ ●第6章 木（tree） ・6-0 木とは ・6-1 2分探索木の配列表現 ・6-2 2分探索木の作成 ・6-3 2分探索木の再帰的表現 ・6-4 2分探索木のトラバーサル ・6-5 レベルごとのトラバーサル ・6-6 ヒープ ・6-7 ヒープ・ソート ・6-8 式の木 ・6-9 知的データベース ●第7章 グラフ（graph） ・7-0 グラフとは ・7-1 グラフの探索（深さ優先探索） ・7-2 グラフの探索（幅優先探索） ・7-3 トポロジカル・ソート ・7-4 Eulerの一筆書き ・7-5 最短路問題 ●第8章 グラフィックス ・8-0 グラフィックス・ライブラリ（glib.js）の作成 ・8-1 moveとturn ・8-2 2次元座標変換 ・8-3 ジオメトリック・グラフィックス ・8-4 3次元座標変換 ・8-5 立体モデル ・8-6 3次元関数と隠線処理 ・8-7 リカーシブ・グラフィックスⅠ ・8-8 リカーシブ・グラフィックスⅡ ・8-9 いろいろなリカーシブ・グラフィックス ・8-10 イメージ処理 ・8-11 アニメーション ・8-12 3D描画 ●第9章 パズル・ゲーム ・9-1 魔方陣 ・9-2 戦略を持つじゃんけん ・9-3 バックトラッキング ・9-4 ダイナミック・プログラミング ・9-5 万年暦で作るカレンダー ・9-6 21を言ったら負けゲーム ・9-7 迷路の作成と探索 ・9-8 板パズル ・9-9 ブロック崩し ・9-10 リバーシー ■著者プロフィール 河西朝雄：山梨大学工学部電子工学科卒（1974年）。長野県岡谷工業高等学校情報技術科教諭、長野県松本工業高等学校電子工業科教諭を経て、現在は「カサイ.ソフトウエアラボ」代表。主な著書：「はじめてのVisualC#.NET」「C言語用語辞典」（以上ナツメ社）、「改定第5版C言語によるはじめてのアルゴリズム入門」「Pythonによるはじめてのアルゴリズム入門」（以上技術評論社）ほか

◆モダンな開発に不可欠なテストの技法を身につける◆ プログラミング開発において、テストと伴奏しながら開発を進めるスタイルが常識となりつつあります。本書はJUnit 5を軸に、定番のJavaのテスティングフレームワークを網羅的に取り上げ、効率的な開発環境の構築をサポートします。テストを効率的かつ継続的に行うためのビルド支援ツールや継続的インテグレーションなどの周辺技術についても、ユニットテストからの視点で説明します。近年、発展の著しい生成AIについても、本書で紹介するツール類でどのように活用できるのかを紹介していきます。 ■こんな方におすすめ ・Javaの最新のテスト環境や、それらの連携方法を押さえておきたいJavaエンジニア ■目次 ●第1章 ソフトウェアテストの全体像 ・1.1 ソフトウェアテストの概要 ・1.2 単体テストの手法と戦略 ・1.3 結合テストとシステムテスト ・1.4 テスティングフレームワーク ・1.5 CI/CD ●第2章 JUnit 5による単体テスト ・2.1 JUnit 5のさまざまな機能 ・2.2 単体テストにおける「依存性注入」とテストダブルの利用 ・2.3 JUnitの開発環境 ●第3章 モッキングフレームワークの活用 ・3.1 Mockitoによるモッキング ●第4章 データベーステストの効率化 ・4.1 DBUnitによるデータベーステスト ●第5章 Spring Bootアプリケーションの単体テスト ・5.1 Spring Boot Testによる単体テスト ●第6章 REST APIのテスト ・6.1 RestAssuredによるREST APIのテスト ・6.2 WireMockによるモックサーバー構築 ●第7章 UIテストの自動化 ・7.1 SelenideによるWebブラウザのUIテスト ●第8章 負荷テストの自動化 ・8.1 Gatlingによる負荷テスト ■著者プロフィール 斉藤 賢哉（さいとう けんや）：1970年生まれ。一橋大学経済学部を卒業後、1994年に金融機関に入社。4年目よりシステム部門に配属となり、今日まで25年以上に渡って企業システムの開発に従事。専門分野はJavaによるシステム開発で、アーキテクトとして重要システムの技術設計やソリューション選定、もしくは社内標準のフレームワーク開発といった、豊富な経験を有する。現在はグループのシステム関連会社にて、先進技術による機能開発や横断的な施策を担う部門を本部長として統括する傍ら、生成AI活用によるDXの推進についてもテクニカルリード的な役割を担当。

◆良いSQLへの改善方法を会話形式で楽しく学ぶ◆ 病院を舞台としてダメなSQL文が毎回持ち込まれて、どこが非効率なのか、どこが間違っているのかをコミカルな対話形式で議論しながら効率的で正しいSQL文の書き方を学びます。中級者向けのSQL解説書は内容が難しく読者にとって敷居が高くなりがちですが、本書は初級者と上級者の登場人物の対話形式を採用することで物語調でスムーズに理解できるようにしています。2011～2012年に『Web+DB Press』誌上で連載された「SQL緊急救命室」の書籍化です。 ■こんな方におすすめ ・「脱初級者」を目指すエンジニア ・営業やマーケターなど非プロフェッショナルだがSQLを使う機会のある職種の方 ■目次 ●序章：本書を読むにあたってのSQLの基礎──モダンなSQLの必須技術、CASE式とウィンドウ関数 ・出会い ・CASE式──SQLが誇る強力なユーザー定義関数 ・魔法のツール、ウィンドウ関数 ●第1章：サブクエリ・パラノイア──サブクエリの功罪 ・明細データの最小レコードを取得する ・株価のトレンド分析──直近の行との比較 ・列の折りたたみ ・性能改善の重要ツール、インデックス ●第2章：冗長性症候群──条件分岐をUNIONで表現するなかれ ・UNIONで条件分岐するのは正しいか ・集計における条件分岐 ・集約の結果に対する条件分岐 ・何をもってリレーションの属性とみなすのか ・手続き型と宣言型 ●第3章：ループ依存症──手続き型の呪縛を打ち破れ！ ・ループによる解法 ・ループからの脱出 ・トレードオフを考える ●第4章：スーパーソルジャー病──すべての問題をやみくもにコーディングで解くべからず ・SQLで解くか否か、それが問題だ。 ・注文ごとの件数を求める ・属性を見抜く力 ・すべてをSQLで解くべきか ●第5章：時代錯誤症候群──進化し続けるSQLに取り残されるな！ ・繰り返されるサブクエリ ・CASE式 ・言語の進化とエンジニアの進化 ・SQLは寿命の長い言語か？ ・時代錯誤症候群は冗長性症候群を併発する ・良い新機能と悪い新機能 ●第6章：ロックイン病──実装依存の罠にはまるな！ ・擬似配列テーブルに遭遇してしまったら ・SQLにおけるJSONの扱い方 ・文字列型の仕様がバラバラすぎて困る件について ・標準ではないTEXT型の仕様もバラバラ ・隠れロックインにご注意 ●第7章：SQLグレーノウハウ──毒と薬は紙一重 ・単一参照テーブル──テーブルにポリモフィズムは必要か ・列持ちテーブル ・集計用のキー列をテーブルに持つべきか ・サロゲートキー VS ナチュラルキー ・シャーディング ・データマート ・隣接リストモデル──古のデータモデルの復権 ・グレーノウハウのほうがアンチパターンより判断が難しい ●第8章：集合指向アレルギー──なぜSQLはエンジニアにとってわかりにくいのか ・HAVING句による集合の条件指定 ・HAVING句の力──四角ではなく円を描け ・SQLの七不思議──NULLはSQLの鬼門だが便利なトリックにも使える ●第9章：リレーショナル原理主義病──ウィンドウ関数は邪道なのか ・LAGとLEADによる行間比較 ・開始地点からの差分の計算 ・UPDATE文でもウィンドウ関数──NULLの埋め立て ・リレーショナル原理主義派との闘い ●第10章：更新時合併症──冗長なサブクエリ、性能劣化、実装依存 ・更新における冗長なサブクエリ ・更新におけるウィンドウ関数 ・自己参照テーブルの削除 ●第11章：ライトスタッフ──正しい資質 ・ロバート、データベースエンジニアについて語る ・AI時代のデータベースエンジニア ●第12章：演習問題の解答 ■著者プロフィール ミック：DBエンジニアとして20年のキャリアを持ち、主にDWH/BIなど大量データを分析するシステムの構築に携わってきた。リレーショナル・データベースや SQL についての技術書を数多く執筆。代表作に『達人に学ぶ SQL徹底指南書』『SQL実践入門』『SQL ゼロからはじめるデータベース操作』など。2018年から米国シリコンバレーにて技術調査と事業開発に従事。

◆入門を超えて、実践へ◆ 『WEB+DB PRESS』の人気連載が待望の書籍化です。Webシステム開発から機械学習・データ分析まで、現場で使えるPythonのノウハウが1冊にまとまっています。取り上げる話題は、環境構築、コード品質、テスト、構造化ログ、リリース管理、Django、Django REST framework、GraphQL、Fast API、Django ORM、データサイエンスプログラムの品質、データ分析レポート、pandasのパフォーマンス改善、JanomeとSudachiPyによる日本語処理、pandasやNumPyによるテスト、数理最適化などなど。今日から仕事で活かせるヒントやテクニックがきっと見つかるです。 ■こんな方におすすめ ・脱初心者を目指す方 ・Pythonの入門を終えた中級者の方 ・すでに趣味の開発ではPythonを使っており、実務レベルにステップアップしたい方 ・Pythonがソフトウェア開発の業務にどのように使えるのかを知りたい方 ・経験2、3年目で基本的なコードを書けるようになっているが、その先に進む方法がわからない方 ・エキスパートな内容は難しいと感じるが、入門よりは難しい内容を知りたい方 ■目次 ●第1部 基礎編 ・第1章 最新Python環境構築 シンプルでコーディングしやすい環境を整える ・第2章 型ヒントとmypyによるコード品質の向上 型チェックの基本から、既存コードの改善プロセスまで ・第3章 pytestを使って品質の高いテストを書く parametrize・フィクスチャ・pytest-covの活用 ・第4章 structlogで効率的に構造化ログを出力 横断的に検索や解析のしやすいログのしくみを整えよう ・第5章 リリースを管理して開発効率を高める towncrierとGitHub Actionsによるリリースの自動化 ●第2部 Webシステム開発編 ・第6章 Djangoアプリケーションの品質を高める 単体テストと運用時の監視 ・第7章 DjangoでAPI開発 初めてのDjango REST framework ・第8章 Django×StrawberryによるGraphQL入門 GraphQLの基礎から実際のプロダクトへの導入まで ・第9章 FastAPIによるWeb API開発 型ヒントを活用したAPI仕様中心の開発手法 ・第10章 Django ORMの速度改善 クエリ発行の基礎、計測、チューニング ・第11章 Django ORMトラブルシューティング ORMにまつわる問題を解決するための型を身に付けよう ●第3部 機械学習・データ分析編 ・第12章 データサイエンスプログラムの品質改善 5つのステップで製品レベルの品質へ ・第13章 データ分析レポートの作成 JupyterLab＋pandas＋Plotlyでインタラクティブに ・第14章 pandasを使った処理を遅くしないテクニック 4つの視点でパフォーマンス改善 ・第15章 JanomeとSudachiPyによる日本語処理 フリガナプログラム作成で学ぶ自然言語処理の流れ ・第16章 データサイエンスのためのテスト入門 pandasやNumPyのテスト機能を使って快適に実験 ・第17章 Pythonで始める数理最適化 看護師のスケジュール作成で基本をマスター ■著者プロフィール 株式会社ビープラウド：2008年にPythonを主言語として採用し、Pythonを中核にインターネットプラットフォームを活用したシステムの自社開発・受託開発を行う。優秀なPythonエンジニアがより力を発揮できる環境作りに努め、Pythonに特化したオンライン学習サービス「PyQ」、システム開発者向けクラウドドキュメントサービス「TRACERY」、研修事業などを通して技術・ノウハウを発信する。また、IT勉強会支援プラットフォーム「connpass」の開発・運営や勉強会「BPStudy」の主催など、コミュニティ活動にも積極的に取り組む。著書・監修書は『いちばんやさしいPythonの教本 第2版』（インプレス）など多数。https://www.beproud.jp/