『パーフェクトRuby』の改訂版になります。前版はRuby1.9および2.0対応版として企画しましたが，Ruby2.0のサポートが終了したこともあり，2017年1月リリースのRuby2.4の最新版に対応した改訂になります。改訂にあたり，前版になかったテスト関連なども追加しより充実させています。

（概要） GPUの基本構造と技術動向に焦点を当てた解説書。3Dグラフィックス，ゲーム，モバイル，VR/AR，科学技術計算，そして人工知能/ディープラーニングに至るまで，幅広い分野でGPU/並列計算の重要度は高まる一方です。その背景にあるハードウェアおよび計算処理への要求とは，どのようなものでしょうか。 本書ではGPUの今を主軸に，ハードウェアおよびソフトウェアの観点の基本事項，超並列処理の根幹部，重要技術の動向まで徹底解説。先端の実製品例，各分野での具体的な導入事例なども豊富に盛り込み，現場で活かせる技術知識を凝縮してお届けします。

◆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/

◆実戦に効く「イディオム」「定石」「パターン」が　この1冊に。◆ 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。今回の改訂ではC# 12.0/.NET 8.0、Windows/Linux/macOSのマルチプラットフォームに対応し、全面アップデートをしてお届けします。 ■こんな方におすすめ ・入門書をひととおり理解したレベルのプログラマー ・実践的な知識を学びたいプログラミング初心者 ■目次 ●Part 1 ［準備編］C#プログラミングのイディオム/定石&パターン ・Chapter 1 オブジェクト指向プログラミングの基礎 ・Chapter 2 C#でプログラムを書いてみよう ・Chapter 3 ラムダ式とLINQの基礎 ●Part 2 ［基礎編］C#プログラミングのイディオム/定石&パターン ・Chapter 4 基本イディオム ・Chapter 5 クラスに関するイディオム ・Chapter 6 文字列の操作 ・Chapter 7 配列とList<T>の操作 ・Chapter 8 ディクショナリの操作 ・Chapter 9 日付、時刻の操作 ●Part 3 ［実践編］C#プログラミングのイディオム/定石&パターン ・Chapter 10 ファイルの操作 ・Chapter 11 正規表現を使った高度な文字列処理 ・Chapter 12 シリアル化、逆シリアル化 ・Chapter 13 LINQを使いこなす ・Chapter 14 非同期/並列プログラミング ●Part 4 ［ステップアップ編］C#プログラミングのイディオム/定石&パターン ・Chapter 15 実践オブジェクト指向プログラミング ・Chapter 16 C#を使いこなす ・Chapter 17 スタイル、ネーミング、コメント ・Chapter 18 良いコードを書くための指針 ●Appendix その他のプログラミングの定石 ■著者プロフィール 出井 秀行：東京理科大学理工学部情報科学科卒。㈱ジードに勤務。FORTRAN、Pascal、BASIC、COBOL、C、C++、Delphiなど多くの言語を使用してきたが、2002年にC#に触れてそのすばらしさに感動し、それ以降現在に至るまでC#をメイン言語としている。2004年からはgushwellというハンドル名でオンライン活動を開始。メールマガジンやブログなどでC#の技術情報発信に努める。2005年から18年連続でMicrosoft MVPアワードを受賞。趣味は、読書、写真、登山。著書『新・標準プログラマーズライブラリ　なるほどなっとくC#入門』『C#コードレシピ集』（以上、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。 ◆SwiftUIに完全対応！UIKitもDLコンテンツで対応！すべてのSwiftプログラマに！◆ 「逆引き形式で目的からすぐ探せる」「サンプルコードを見ながら具体的な実装のイメージがつかめる」という特徴で、困ったときにすぐに役立ちます。iOSのフレームワークの解説から全く新しい操作性を実現する3D Touchまで網羅。iPhone/iPadアプリ開発にも、Swift学習にも便利な1冊です。 改訂第3版では、SwiftUIに完全対応しました。SwiftUIは2019年の登場以来、バージョンアップを重ねて、従来からのUIKit版と遜色ないレベルまで充実してきましたが、まとまった情報が公式のドキュメント以外にほとんどないため、開発者にとっても移行しづらい状況がありました。しかし、開発元のアップル社は今後もSwiftUIを充実させていく流れに変わりはありません。iアプリ開発のお伴に、ぜひ本書を役立ててください。旧版のUIKit版の情報もダウンロードコンテンツとして提供する万全の一冊！ ■こんな方におすすめ iOSアプリの作成・開発に関わるすべてのプログラマー ■目次 Chapter 1 iOSアプリ開発の基本 Chapter 2 Swiftの基本的な使い方 Chapter 3 よく利用されるオブジェクト Chapter 4 画面を作成する Chapter 5 コンテンツを表示する Chapter 6 UI部品を利用する Chapter 7 データフローと非同期処理 Chapter 8 画面の操作を処理する Chapter 9 端末の機能を利用する Chapter 10 データを利用する Chapter 11 ネットワークを利用する Chapter 12 画像認識を利用する Chapter 13 UIKitを利用する ■著者プロフィール ●WINGSプロジェクト 片渕 彼富（かたふち かのとみ）：執筆コミュニティ「WINGSプロジェクト」所属のライター。旅行、EC、アイドル関係のコンテンツ会社勤務後、フリーへ。現在はSwift／Kotlin／Flutterでの案件に取り組んでいます。主な著書に「iPhone/iPad開発ポケットリファレンス」（技術評論社）、「Pythonでできる！株価データ分析」（森北出版）など。 ●山田 祥寛（やまだ よしひろ）：［監修］千葉県鎌ヶ谷市在住のフリーライター。Microsoft MVP for Visual Studio and Development Technologies。執筆コミュニティ「WINGSプロジェクト」代表。主な著書に「改訂3版 JavaScript本格入門」「Angularアプリケーションプログラミング」（以上、技術評論社）、「独習シリーズ（Java・C#・Python・PHP・Ruby・ASP.NET など）」（以上、翔泳社）、「速習シリーズ（React、Vue、TypeScript、ASP.NET Core、Laravel など）」（Amazon Kindle）など。最近の活動内容は公式サイト（https://wings.msn.to/）を参照されたい。

【E2Eテストの概念と目的を理解し、モダンなノウハウを実践できるようになる】 E2Eテスト（End-to-End Testing）とは、システムの端から端（End-to-End）まで、全体を通して行うソフトウェアテストを指します。本書ではE2Eテストを「ユーザーの視点でWebシステムの動作を確認する自動テスト」として定義し、E2Eテストをこれからプロジェクトに導入しようとしている人、すでに導入しているがパフォーマンスや保守性で課題を感じている人を対象に、E2Eテストのフレームワークとして近年人気が急上昇しているPlaywrightをツールとして、その目的からモダンなノウハウまで、E2Eテスト初心者の方にもわかりやすくハンズオンを交えながら解説します。CIへ組み込む方法やユニットテストとの棲み分けなど、E2Eテストを実際の開発現場に投入するうえでの知見も数多く紹介します。 ■目次 ●第1章 Playwrightハンズオン 　　1.1 Playwrightのセットアップ方法 　　1.2 テスト用Webアプリケーションの作成 　　1.3 表示のテストとテストの実行方法 　　1.4 ページ遷移のテストとテスト生成機能 　　1.5 フォーム操作のテスト 　　1.6 まとめ ●第2章 E2Eテストツールの紹介 　　2.1 E2Eテストツールの歴史 　　2.2 ブラウザベースのE2Eテストツール 　　2.3 WebフロントエンドフレームワークとE2Eテストツール 　　2.4 まとめ ●第3章 Playwrightのテスト用ツールセット（1）ロケーター 　　3.1 テストツールのカテゴリ 　　3.2 ロケーター 　　3.3 壊れにくいテスト 　　3.4 getByRole()で指定可能なロール 　　3.5 高度なロケーター 　　3.6 まとめ ●第4章 Playwrightのテスト用ツールセット（2）ナビゲーション、アクション、マッチャー 　　4.1 ナビゲーション 　　4.2 アクション 　　4.3 マッチャー 　　4.4 リトライの挙動 　　4.5 まとめ ●第5章 テストコードの組み立て方 　　5.1 何をテストとするか？ 　　5.2 テストコードを書く 　　5.3 テストのコメントを書くべきか 　　5.4 テストファイルの命名 　　5.5 ビジュアルリグレッションテスト 　　5.6 まとめ ●第6章 実践的なテクニック 　　6.1 スクリーンショットとビデオ 　　6.2 認証を伴うテスト 　　6.3 ネットワークの監視とハンドリング 　　6.4 複数ブラウザでの動作確認 　　6.5 まとめ ●第7章 ソフトウェアテストに向き合う心構え 　　7.1 テストの7原則 　　7.2 ソフトウェアテストの構成要素 　　7.3 コード品質とは何か？ 　　7.4 E2Eテストとユニットテストの効率の良い棲み分け 　　7.5 テストコードの設計方針とリファクタリング 　　7.6 モックとの付き合い方 　　7.7 E2Eテストの投資対効果を上げる 　　7.8 まとめ ●第8章 E2Eの枠を超えたPlaywrightの応用例 　　8.1 ランダムテスト 　　8.2 コンポーネントのテスト 　　8.3 再利用可能性 　　8.4 テストの並列実行 　　8.5 まとめ ●第9章 Web APIのテスト 　　9.1 PlaywrightにおけるWeb APIテスト 　　9.2 テストの実行例 　　9.3 タイムトラベルデバッグ 　　9.4 より詳細なテスト方法 　　9.5 通常のE2Eテストの中からWeb APIを呼び出す 　　9.6 まとめ ●第10章 E2Eテストの実戦投入 　　10.1 どのテストから書き始めるか 　　10.2 E2Eテストをどのリポジトリに置くか 　　10.3 CIでのE2Eテスト実行 　　10.4 プロジェクト管理との統合 　　10.5 まとめ ●第11章 Playwrightの内部構造 　　11.1 Playwrightのアーキテクチャ 　　11.2 他のE2Eテストツールのアーキテクチャ 　　11.3 クライアント／サーバ構成でのテスト実行 　　11.4 まとめ ●付録

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【逆引きで便利な「C#ポケットリファレンス」が、C#12に最速対応！】 C#プログラマ必携のロングセラー、「C#ポケットリファレンス」の第3版が登場！　前版の発売から7年が経ち、C#はWindowsのみならず様々なプラットフォームのアプリケーション開発で使われるようになりました。そんな最新の「C# 12」「.NET 8」「Visual Studio 2022」に合わせて内容をアップデート。「逆引きだから目的別にすぐ探せる」「サンプルコードで具体的にすぐイメージができる」「困ったときに、かゆいところに手が届くような使い心地」という特長はそのままに、エンティティ型についての大幅加筆など、「C# 8」以降の最新機能に対応しました。C#プログラマなら持っておきたい、現場で使える1冊です。 ■こんな方におすすめ ・C#でできることを目的から知りたい／てっとり早く俯瞰したいエンジニア ■目次 Chapter 1 C#を始めるために Chapter 2 基本文法 Chapter 3 基本データ型の操作 Chapter 4 コレクション Chapter 5 入出力 Chapter 6 非同期処理 Chapter 7 データベースアクセス ■著者プロフィール ●WINGS プロジェクト（https://wings.msn.to/）：有限会社 WINGS プロジェクトが運営する、テクニカル執筆コミュニティ（代表：山田祥寛）。主にWeb開発分野の書籍／記事執筆、翻訳、講演等を幅広く手がける。2024 年5 月時点での登録メンバーは約50名で、現在も執筆メンバーを募集中。興味のある方は、どしどし応募頂きたい。著書、記事多数。 ●土井 毅：WINGS プロジェクト所属のテクニカルライター。@IT（アイティメディア社）、CodeZine（翔泳社）などのWeb メディアを中心として、.NET などのWeb 系技術についての執筆を行っている。また、携帯アプリやソーシャルアプリなど、様々な分野での開発案件にも携わる。主な著書：『基本から学ぶHTML5 ＋ JavaScript　iPhone/Android 対応 スマートフォンアプリの作り方』（共著、SB クリエイティブ）『TECHNICAL MASTER はじめてのASP.NET Web フォームアプリ開発 C# ／Visual Basic 対応版』（秀和システム）など。 ●髙江 賢：生粋の大阪人。プログラミング歴は四半世紀を超え、制御系から業務系、Web 系と幾多の開発分野を経験。現在は、株式会社気象工学研究所に勤務し、気象や防災に関わるシステムの構築、保守に携わる。その傍ら、執筆コミュニティ「WINGS プロジェクト」のメンバーとして活動中。主な著書：『改訂3 版 Java ポケットリファレンス』『Apache ポケットリファレンス』『PHP ライブラリ&サンプル実践活用[ 厳選100]』（以上、技術評論社）『基礎からしっかり学ぶC# の教科書 第3 版 C# 10 対応』（日経BP 社）など。 ●飯島 聡：WINGS プロジェクト所属のテクニカルライター。東京都立大学院理学研究科数学専攻修士課程修了。2003 年よりソフト開発会社でJava やC#、VB.NET でパッケージソフト開発に従事。その後SI 子会社でいくつかのシステム開発プロジェクトに従事などを経て、現在フリーランスエンジニアとしてC# でWPFアプリケーションの開発等に従事。主な著書：『Windows 8 開発ポケットリファレンス』（共著、技術評論社）『はじめてのVisual Studio 2012』（共著、秀和システム）など。 ●山田 祥寛：千葉県鎌ヶ谷市在住のフリーライター。Microsoft MVP for Visual Studio and Development Technologies。執筆コミュニティ「WINGS プロジェクト」の代表でもある。主な著書：『改訂3 版JavaScript 本格入門』『Angular アプリケーションプログラミング』（以上、技術評論社）『独習シリーズ（Java・C#・Python・PHP・Ruby・ASP.NET）』（翔泳社）『はじめての Android アプリ開発』（秀和システム）『書き込み式SQL のドリル 改訂新版』（日経BP 社）『速習シリーズ（React、Vue、TypeScript、ASP.NET Core、Laravel ）』（Amazon Kindle）など。

【世界初の反実仮想機械学習の教科書！】 　反実仮想（Counterfactual）─ 起こり得たけれども実際には起こらなかった状況 ─ に関する正確な情報を得ることは、機械学習や意思決定最適化の応用において必要不可欠です。例えば、「現在運用している推薦アルゴリズムを仮に別のアルゴリズムに変えたら、ユーザの行動はどう変化するだろうか？」や「特定のユーザ群に新たなクーポンを与えたら、収益はどれほど増加するだろうか？」などの実務・社会でよくある問いに答えることを可能にするのが、反実仮想機械学習（CounterFactual Machine Learning; CFML）と総称される機械学習と因果推論の融合技術です。 　本書では、反実仮想機械学習の重要な基礎であるオフ方策評価と呼ばれる統計的推定問題を重点的に扱い、反実仮想に関する情報を観測データに基づいて正確に推定するために必要な考え方と統計技術を着実に身につけます。その後、オフ方策評価の自然な拡張として、観測データに基づく意思決定の最適化問題を扱います。こうして、反実仮想推定を最重要の基礎に据える反実仮想機械学習の思想と理論、それらの汎用的な応用力を身につけることが、本書における最大の目標です。 　なお本書では、反実仮想機械学習に関する理論やその実践、Pythonを用いた実装をバランスよく扱っています。例えば、関連の学術研究や論文執筆を行う方向けには、理論の理解を深める章末問題を提供しています。6章には、実践現場で働く方々向けに、独自に作成したケース問題を用いた応用例を示しました。学術研究を行いたい学生・研究者の方や実応用を行いたい実務家の方など、幅広い層や用途に有効活用していただける内容に仕上がっています。 ■目次 ●第0章：基礎知識の整理 　　0.1 確率の基礎 　　0.2 統計的推定の基礎 　　0.3 教師あり学習の基礎 　　0.4 因果推論の基礎 ●第1章：標準的なオフ方策評価 　　1.1 オフ方策評価の定式化 　　1.2 標準的な推定量とその性質 　　1.3 基本推定量の精度を改善するためのテクニック ●第2章：ランキングにおけるオフ方策評価 　　2.1 ランキングにおけるオフ方策評価の定式化 　　2.2 ランキングにおけるIPS 推定量とその問題点 　　2.3 ユーザ行動に関する仮定を駆使したIPS 推定量 　　2.4 ランキングのオフ方策評価に残された課題 ●第3章：行動特徴量を用いたオフ方策評価 　　3.1 行動の特徴量を取り入れたオフ方策評価の定式化 　　3.2 行動特徴量を有効活用する推定量 　　3.3 これまでに登場した推定量のまとめ ●第4章：オフ方策評価に関する最新の話題 　　4.1 強化学習の方策に対するオフ方策評価 　　4.2 オフ方策評価に関するそのほかの最新トピック ●第5章：オフ方策学習に関する最新の話題 　　5.1 オフ方策学習の定式化 　　5.2 オフ方策学習における標準的なアプローチ 　　5.3 オフライン強化学習 　　5.4 オフ方策学習にまつわるそのほかのトピック ●第6章：オフ方策評価・学習の現場活用 　　6.1 方策の長期性能に関するオフライン評価 　　6.2 プラットフォーム全体で観測される報酬を最適化する方策 　　6.3 本章のまとめ ■著者プロフィール 齋藤優太（さいとうゆうた）：1998年北海道生まれ。2021年に、東京工業大学にて経営工学学士号を取得。大学在学中から、企業と連携して反実仮想機械学習や推薦・検索システム、広告配信などに関する共同研究・社会実装に多く取り組む。2021年8月からは米コーネル大学においても反実仮想機械学習などに関する研究を行い、NeurIPS・ICML・KDD・ICLR・RecSys・WSDMなどの国際会議にて論文を多数発表。そのほか、2021年に日本オープンイノベーション大賞内閣総理大臣賞を受賞。2022年にはWSDM Best Paper Runner-Up Award、Forbes Japan 30 Under 30、および孫正義育英財団第6期生に選出。著書に『施策デザインのための機械学習入門』（技術評論社）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。 【ますます便利になったC++の機能を徹底解説！】 C++プログラマー必携の『C++ポケットリファレンス』がリニューアル！ 「逆引き形式で目的からすぐ探せる」「サンプルコードを見ながら具体的な実装のイメージがつかめる」という特徴はそのままに、C++23に対応しました。 信頼と安心の1冊です。 ■目次 ●CHAPTER1 C++とは ●CHAPTER2 基本文法 ●CHAPTER3 エラーハンドリング ●CHAPTER4 文字列 ●CHAPTER5 入出力 ●CHAPTER6 ユーティリティ ●CHAPTER7 コンテナとアルゴリズム ●CHAPTER8 スレッドと非同期 ●付録A ライブラリ ●付録B 言語拡張 ●付録C 開発環境 ■著者プロフィール ● 高橋 晶（たかはし あきら）：Preferred Networks所属。Boost C++ Librariesコントリビュータ。「新しい技術を、より多くのプロジェクトに積極的に取り入れてほしい」という願いから、C++とBoostに関する日本語情報を普及させるために、主にブログやコミュニティWebサイト（boostjp／cpprefjp）で活動している。C++ MIXというオフライン勉強会も主催している。【著書】『C++ テンプレートテクニック』（SB クリエイティブ）、『プログラミングの魔導書 Vol.1 & 3』（ロングゲート）【プロフィールページ】https://faithandbrave.github.io/ ● 安藤敏彦（あんどう としひこ）：フリープログラマ。初めてのC++との出会いは（たぶん）Borland C++。プログラミングのコミュニティやインターネット上で知り合ったC++のエキスパートたちに刺激を受け、それ以前よりC++への興味がさらに増した。その縁もあってこれまでに『C++ テンプレートテクニック』『ストラウストラップのプログラミング入門』のレビュワーとして、C++に関する書籍と関わってきた。長く組込系でCやC++を使用していたが、紆余曲折を経て現在はPHPerになった。現在でも、気になることがあるとWandboxなどで短いC++コードを書いている。 ● 一戸優介（いちのへ ゆうすけ）：株式会社オプティム所属。Microsoft MVP for Visual C++受賞（2015年）。学生の頃にWindowsアプリケーション作成のためActiveBasicに次いでC++を学び、その甲斐あってか、現職でも主にC++でアプリケーションを作成する役を任される。プライベートでもC++を使い、ブログや勉強会などで情報を発信し、少しでもC++の情報が充実すればと微力ながら努力している。C++を始めたきっかけは「猫でもわかる……」のWeb サイトでC言語編の次にC++編が並んでいたことから。【著書】『プログラミングの魔導書 Vol.1』（ロングゲート）【プロフィールページ】https://dev.activebasic.com/egtra2nd/about.html ● 楠田真矢（くすだ まさや）：プログラマー。学生の頃にC++を使い始め、プログラミングの楽しさに熱中し、そのままプログラマーとして働き始める。趣味では主に自分用のツールを開発している。【プロフィールページ】https://www.nyaocat.jp ● 湯朝剛介（ゆあさ こうすけ）：株式会社LabBase所属。プログラマのアルバイトでC++を本格的に始めた。初めはC++がよくわからなかったが、SNS で共著者を含むC++ 界隈の人たちと交流し、その技術に触れるうちに、よりC++らしいコードを書く喜びを知る。Sapporo.cppという札幌のC++コミュニティにも参加し、C++の面白さを広める活動もしていた。最近はRust やTypeScript なども触りつつ、C++ のさらなる進化を楽しみにしている。Microsoft MVP for Visual C++受賞（2015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。 【キガリ改正に対応　冷温熱を効率的に利用するカーボンニュートラル達成に多大な貢献をする次世代ヒートポンプ技術の実践書！】 ヒートポンプ技術は、脱炭素を進めるカーボンニュートラルの中でも熱利用、省エネ技術として注目度が増しています。ヒートポンプ技術の代表的なものとしてエアコンがあり、排熱を効率的に循環させ、快適な住環境を整えるZEH/ZEB化に欠かせない技術として建築にも取り入られるようになっています。 先陣を切るメーカーの技術者たちが最新研究をもとに、カーボンニュートラル達成に向けた次世代ヒートポンプ技術を実践的な内容で解説します。 ■目次 ●第1章 脱炭素社会の実現に必要不可欠なヒートポンプ技術 　　1.1 ヒートポンプとは 　　1.2 ヒートポンプ技術の動作原理とサイクル 　　1.3 ヒートポンプ技術に関連するデバイスや機器 　　1.4 ヒートポンプ技術を支える材料 　　1.5 ヒートポンプ技術に利用される冷媒の種類 　　1.6 脱炭素化に貢献するヒートポンプ技術 　　1.7 ヒートポンプ技術の活用事例 ●第2章 ヒートポンプ技術を取り巻く社会状況・動向 　　2.1 カーボンニュートラルとヒートポンプ技術 　　2.2 カーボンニュートラル達成を目指す国内の動向 　　2.3 カーボンニュートラル実現に向けた海外の動向 　　2.4 環境に配慮した冷媒転換の必要性 　　2.5 ヒートポンプ機器と資源循環 　　2.6 DXで進める産業のデジタル化 　　2.7 DXの取り組みと施策 　　2.8 持続可能な社会の実現に向けたヒートポンプ技術の役割 ●第3章 ヒートポンプ技術の課題解決に向けた方策 　　3.1 脱炭素化・省エネルギー実現の課題 　　3.2 産業での熱の合理的利用技術 　　3.3 性能向上を実現する性能評価手法 　　3.4 次世代冷媒への転換 　　3.5 サーキュラーエコノミーによる資源循環 　　3.6 DX推進の課題と今後への期待 　　3.7 世界のヒートポンプ技術動向 ●第4章 次世代ヒートポンプ技術の社会実装 　　4.1 個別課題解決の限界 　　4.2 全体最適化を実現するシステムの構築 　　4.3 ヒートポンプ技術の総合評価手法の構築 　　4.4 バリューチェーン全体での最適化 　　4.5 全体最適が実現した場合の効果 ●第5章 生命を守るヒートポンプ技術 　　5.1 居住環境の現状：ウェルネス 　　5.2 居住環境の現状：脱炭素 　　5.3 居住環境が抱える課題とニーズ 　　5.4 ヒートポンプ技術で創る居住環境の未来像 　　5.5 食料システムの現状 　　5.6 コールドチェーンの現状 　　5.7 コールドチェーンが抱える課題とニーズ 　　5.8 ヒートポンプ技術で創るコールドチェーンの未来像 ●第6章 産業発展やエネルギー安定供給を支えるヒートポンプ技術 　　6.1 産業（製造プロセス）の現状 　　6.2 製造プロセスが抱える課題とニーズ 　　6.3 ヒートポンプ技術で創る製造プロセスの未来像 　　6.4 電力需給システムの現状 　　6.5 電力システムが抱える課題とニーズ 　　6.6 ヒートポンプ技術で創る電力需給システムの未来像 ●第7章 次世代ヒートポンプ技術の実現に向けた政策 　　7.1 次世代ヒートポンプ技術の政策やロードマップ 　　7.2 全体最適を実現するための共通基盤の整備 　　7.3 脱炭素化・省エネルギー 　　7.4 冷媒転換の国際的な動きと政策 　　7.5 サーキュラーエコノミーを実現する資源循環 　　7.6 ヒートポンプ技術の導入に必要なDX 　　7.7 次世代ヒートポンプ技術の初期導入・利用に対する支援 　　7.8 ヒートポンプ熱の再生可能エネルギーとしての扱い 　　7.9 ヒートポンプ技術の国際展開 　　7.10 住宅・建築物の次世代ヒートポンプ技術政策 　　7.11 食料システムの次世代ヒートポンプ技術政策 　　7.12 産業の次世代ヒートポンプ技術政策 　　7.13 電力需給の次世代ヒートポンプ技術政策 ●付録1 次世代ヒートポンプ技術の冷媒転換 ●付録2 次世代ヒートポンプ技術の性能評価手法 ●付録3 次世代ヒートポンプ技術の資源循環

※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。 【Spring Framework 6を利用したWebアプリケーション開発が基礎からわかる】 最新のバージョン6系に対応した初心者向けSpring Framework入門書が登場！1章～9章で「必要なWebの知識」「データ操作の方法」「MVCモデルを用いた開発」など基本的な内容を学びます。10章～13章では、アプリを作成する方法を解説しているので、Webアプリケーション開発の一連の流れを扱います。さらに、発展として「入力チェック」や「ログイン認証」などの機能を14章、15章、付録で実装しており、セキュリティを意識したアプリ開発の全体像を1冊で学ぶことができます。 ■目次 ●第1章 Spring Frameworkについて知ろう 　　1-1 Springの概要について知ろう 　　1-2 開発環境の構築をしよう（IDE） 　　1-3 開発環境の構築をしよう（PostgreSQL） ●第2章 基礎知識を身に付けよう 　　2-1 Javaの基礎知識を復習しよう 　　2-2 Webアプリケーション作成の必須知識を確認しよう 　　2-3 開発で使用する便利なライブラリとツールを知ろう ●第3章 Spring Frameworkのコア機能（DI）を知ろう 　　3-1 Spring Frameworkのコア機能の概要 　　3-2 DIについて知ろう 　　3-3 DIについて知ろう（インスタンス生成） 　　3-4 DIについて知ろう（インジェクション） ●第4章 Spring Frameworkのコア機能（AOP）を知ろう 　　4-1 AOP（アスペクト指向プログラミング）の基礎を知ろう 　　4-2 AOPのプログラムを作成しよう 　　4-3 Spring Frameworkが提供するAOP機能を理解しよう ●第5章 MVCモデルを知ろう 　　5-1 MVCモデルについて知ろう 　　5-2 Spring MVCについて知ろう 　　5-3 Spring MVCを使ってみよう ●第6章 テンプレートエンジン（Thymeleaf）を知ろう 　　6-1 Thymeleafについて知ろう 　　6-2 Modelを使ったプログラムを作成しよう 　　6-3 Thymeleafを使ってみよう ●第7章 サーバーにデータを送信する方法を学ぼう 　　7-1 リクエストパラメータについて知ろう 　　7-2 複数のリクエストパラメータを送ろう 　　7-3 URLに埋め込まれた値を受け取ろう ●第8章 バリデーション機能について知ろう 　　8-1 入力チェックについて知ろう 　　8-2 単項目チェックを使用したプログラムを作成しよう 　　8-3 相関項目チェックを使用したプログラムを作成しよう ●第9章 O/Rマッパー（MyBatis）を知ろう 　　9-1 MyBatisについて知ろう 　　9-2 MyBatisを使ってみよう 　　9-3 resultMapについて知ろう ●第10章 アプリの作成準備を行おう 　　10-1 アプリケーションの概要 　　10-2 「ToDoアプリ」の作成を準備しよう 　　10-3 テーブルとデータを作成しよう ●第11章 アプリを作成しよう（データベース操作） 　　11-1 「Domain Object」と「Repository」を作成しよう 　　11-2 「SQL」を考えよう 　　11-3 「マッパーファイル」を作成しよう ●第12章 アプリを作成しよう（サービス処理） 　　12-1 「Service」と「ServiceImpl」を作成しよう 　　12-2 トランザクション管理を知ろう ●第13章 アプリを作成しよう（アプリケーション層） 　　13-1 「ToDoアプリ」：参照処理を実装しよう 　　13-2 「ToDoアプリ」：登録・更新処理を実装しよう 　　13-3 「ToDoアプリ」：削除処理を実装しよう ●第14章 入力チェックを実装しよう 　　14-1 「入力チェック」の準備をしよう 　　14-2 「入力チェック」を実装しよう ●第15章 ログイン認証を実装しよう 　　15-1 Spring Securityの概要 　　15-2 Spring Securityを導入しよう 　　15-3 認可について知ろう 　　15-4 カスタムエラーページとは？ ●APP. Spring Securityとは ■著者プロフィール 樹下雅章：大学卒業後、ITベンチャー企業に入社し、様々な現場にて全ての工程を経験。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。

【Azure×OpenAIでChatGPTシステムを構築！】 本書はLLM（大規模言語モデル）に興味があるITエンジニアを対象に、AzureからOpenAIモデルにアクセスできる「Azure OpenAI Service」を使い、ChatGPTを利用した社内AIシステムの開発と導入を実現してもらうのが目的です。 前半では、生成AIとChatGPTモデルの基本的な概念とその仕組みを解説します。また、Azure OpenAI Serviceの概要と具体的な利用方法を解説し、プロンプトエンジニアリングについても紹介します。後半ではChatGPTを利用する社内システムの開発手法について、実際にAzure OpenAI Serviceを使いながら学んでいきます。RAGを利用した社内文章検索システムの実装を経て、LLMを組み込んだアプリケーション（Copilot）の構築へとステップアップしていきます。また、ガバナンス実現に必要な共通基盤化と責任あるAIについても解説しています。 ■目次 ●第1部 Microsoft AzureでのChatGPT活用 ・第1章 生成AIとChatGPT ・第2章 プロンプトエンジニアリング ・第3章 Azure OpenAI Service ●第2部 RAGによる社内文章検索の実装 ・第4章 RAGの概要と設計 　　4.1 ChatGPTの問題点と解決手法 　　4.2 Retrieval-Augmented Generationとは 　　4.3 検索システム 　　4.4 Azure AI Search 　　4.5 オーケストレータ 　　4.6 Azure OpenAI on your data 　　4.7 Azure Machine Learningプロンプトフロー 　　4.8 大規模言語モデル 　　4.9 Azure OpenAI API 　　4.10 まとめ ・第5章 RAGの実装と評価 　　5.1 アーキテクチャ 　　5.2 社内文章検索の実装例 　　5.3 会話履歴の保持 　　5.4 検索機能 　　5.5 データインジェストの自動化 　　5.6 RAGの評価と改善 　　5.7 検索精度の評価 　　5.8 生成精度の評価 　　5.9 まとめ ●第3部 Copilot stackによるLLMアプリケーションの実装 ・第6章 AIオーケストレーション 　　6.1 Copilot stackとは 　　6.2 AIオーケストレーションとエージェント 　　6.3 独自Copilot開発のアーキテクチャと実装 　　6.4 まとめ ・第7章 基盤モデルとAIインフラストラクチャ 　　7.1 基盤モデルとAIインフラストラクチャとは 　　7.2 ホスティングされたモデルの場合 　　7.3 公開モデルの場合 　　7.4 まとめ ・第8章 Copilotフロントエンド 　　8.1 ユーザーエクスペリエンスの基礎 　　8.2 LLMの不確実な応答への対処 　　8.3 UX向上のための参考資料 　　8.4 まとめ ●第4部 ガバナンスと責任あるAI ・第9章 ガバナンス ・第10章 責任あるAI ■著者プロフィール 永田 祥平：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。主にエンタープライズのお客様を対象に、Azureビッグデータ分析基盤や機械学習基盤の導入・活用支援を行う。 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。AI/ML開発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。 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。現職では、幅広い業界のお客様へのAIの導入／活用を支援。 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。現在は日本マイクロソフトでビッグデータ、クラウド、機械学習を活用した企業のデータ活用を支援。 花ケ﨑 伸祐：日本マイクロソフト株式会社 パートナーソリューションアーキテクト。現在はパートナーAIソリューションの開発支援に携わる。 蒲生 弘郷：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。現在はソリューションアーキテクトとしてAI導入の技術支援やAzure OpenAI Serviceのエバンジェリスト活動などに従事。 吉田 真吾：株式会社セクションナイン 代表取締役。2023年5月にAzure OpenAI/Azure AI Search/Azure Cosmos DBを活用した人事FAQ 機能をリリース。著書、監訳書多数。

【Visual Studio Code解説書の決定版が全面改訂！】 近年注目を集めるエディタ「Visual Studio Code」について徹底的に解説。基本はもちろん、意外と知られていないさまざまな機能、TypeScript、Go、Pythonでの開発を通した実践例、そして拡張機能開発までを扱います！最新のVisual Studio Codeに全面対応するほか、リモート開発機能やGitHubとの連携とった解説も拡充し、さらにパワーアップした決定版です。 ■こんな方におすすめ Visual Studio Codeをさらに使いこなしたい人、ほかのエディタを使っておりVisual Studio Codeに興味のある人 ■目次 ●第1部：Visual Studio Codeの基本 　　第1章：インストールと初期設定 —— Visual Studio Codeを使いはじめる 　　第2章：画面構成と基本機能 —— 直感的な画面に隠された多くの機能たち 　　第3章：ビューとコマンドパレット —— いろいろな情報を整理し、簡単に呼び出す 　　第4章：Gitとの連携 —— 基本操作から便利な拡張機能まで 　　第5章：デバッグ機能 —— さまざまな言語のデバッグを直感的なUIで行う 　　第6章：そのほかの機能 —— タスク、リント、スニペット、ターミナル 　　第7章：リモート開発機能 —— 開発環境と実行環境の差分を埋める新機能 　　第8章：GitHub連携／GitHub Codespaces —— GitHubと繋がった開発環境とワークフロー 　　第9章：カスタマイズ —— 柔軟な設定項目、ショートカットでより使いやすく 　　第10章：拡張機能 —— 導入、管理、おすすめの拡張機能 ●第2部：実際の開発でVisual Studio Codeを使う 　　第11章：GoでのWeb API開発 —— 各種の開発支援ツールと連携した拡張機能 　　第12章：TypeScriptでの開発 —— デフォルトで使えるフロントエンド開発機能たち 　　第13章：Pythonでの開発とDockerコンテナの利用 —— Web API開発と環境分離テクニック 　　第14章：プログラムの開発にとどまらない活用 —— データ分析、ドキュメンテーション、構成管理 ●第3部：拡張機能の開発とLanguage Server Protocol 　　第15章：拡張機能開発の基本 —— Visual Studio Codeの拡張ポリシーとひな形の作成 　　第16章：実践・拡張機能開発 —— テキスト編集、スニペット、リント、カラーテーマ 　　第17章：自作の拡張機能を公開する —— 広く使ってもらうために必要なさまざまな事項 　　第18章：Language Server Protocol —— エディター拡張のための次世代プロトコル ■著者プロフィール 森下篤：GO株式会社所属のソフトウェアアーキテクト。AIプロダクトのデータ基盤や、APIサービス化を担当する。同人誌『VS Codeデバッグ技術』などでの技術書典に参加したり、VS Code Meetupのオーガナイザを務めたりしている。

※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。 【アルゴリズムの事例が盛り沢山!】 本書は、Pythonを使用してアルゴリズムを習得するための入門書です。ソート、サーチ、再帰、リスト、木、グラフといったアルゴリズムの基本から、連立方程式の解法、逆ポーランド記法、最短路問題、タートルグラフィックス、グラフ描画、パズルやゲームといった実用的な応用まで、豊富な例題を通してアルゴリズムを効率的に学ぶことができます。例題や練習問題は「Google Colaboratory」で動作するので、Webブラウザーがあればすぐに動作が確認可能です。 ■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分探索木のリスト表現 　　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 ColabTurtle（タートルグラフィックス・ライブラリ） 　　8-1 forwardとleft 　　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 グラフィックス・ライブラリ（glib.py） 　　8-11 Matplotlibを使ったグラフの作成 　　8-12 Matplotlibを使った3D表示 ■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 ■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。

※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。 【誰でも気軽に3DCGを制作できる！】 今までの3DCGソフトは、プログラミングの知識が必要であったり、処理を軽くするための工夫が必要であったりと、初学者には高い敷居がありました。しかし、Unreal Engine5では自動処理してくれるようになり、視覚的にすべての操作ができるようになっています。3DCGをはじめようと思っている方には是非本書を手に取ってみてください。Unreal Engine5で自分だけの世界をつくってみましょう！ ■こんな方におすすめ ・3DCG全般に興味がある人 ・CGやゲーム制作で将来仕事にしたいと思っている人 ・Blenderなどのモデリングツールを既に使っている人 ■目次 Chapter1　 Unreal Engineを知ろう Chapter2　 UE5の開発環境を整えよう Chapter3　 テンプレートでエディタに慣れよう Chapter4　 ランドスケープによる風景制作をはじめよう Chapter5　 基礎固め！地形作りのツールを使いこなそう Chapter6　 実践！自分の地形をつくろう Chapter7　 地面のマテリアルをつくろう Chapter8　 ランドスケープのペイントで島を色付けよう Chapter9　 美しい海をつくろう Chapter10　3Dアセットで細部をつくりこもう Chapter11　フォリッジで草花を植えよう Chapter12　風景をライティングしよう Chapter13　ポストプロセスを理解しよう Chapter14　静止画と動画を撮影しよう ■著者プロフィール 梅原政司（うめはらまさし）：一般社団法人学びラボ代表理事。講師として2万人を超える生徒にオンラインで3DCGを教える人気講師。子どもたちにクリエイティブな学びを届けるため、教育コミュニティの運営や学校への出張授業を行っている。学びラボ：https://manabilab.or.jp/

【TypeScript×Vue3×Nuxt3によるアプリ開発がこの一冊でわかる！】 本書は、最近需要が急増しているSSR（Server Side Rendering）によるSPA開発に適したWebアプリケーションフレームワーク「Nuxt 3」の解説書です。Nuxtは、最新のバージョン3でVue 3に完全対応したことで、Composition APIやTypeScriptを活用した効率的な開発が可能になりました。さらに、CSR／SSR／SSG／ISGの柔軟な切り替えやサーバレスビルドにも対応し、サーバレスWebサービス開発に最適のフレームワークへと進化しました。本書では、Nuxt 3の基本機能から、Composition APIを使ったアプリケーション開発の方法、エラー処理やNetlify／AWS Lambda／Herokuの本番環境へのデプロイまで、Nuxt 3の全機能を網羅して解説します。 ■目次 ●第1章 Nuxtを初体験 　　1.1 VueとNuxtの関係 　　1.2 Nuxtの環境構築 　　1.3 Nuxtプロジェクトの作成と実行 ●第2章 Nuxtアプリケーションの基本 　　2.1 SFCへの記述の基本 　　2.2 コンポーネント間連携 　　2.3 ステートの利用 ●第3章 Nuxtでのルーティング 　　3.1 Nuxtルーティングの基本 　　3.2 ルートパラメータとルーティング制御 　　3.3 ネストされたルーティング 　　3.4 レイアウト機能 　　3.5 ヘッダ情報の変更機能 ●第4章 Nuxtのデータ取得処理 　　4.1 Nuxtのデータ取得の基本 　　4.2 データ取得処理をまとめておけるuseAsyncData() 　　4.3 useAsyncData()と$fetch()を簡潔に書けるuseFetch() 　　4.4 ページ遷移を優先するLazy 　　4.5 データ取得処理を再実行するリフレッシュ 　　4.6 コンポーザブルとランタイム設定 ●第5章 Nuxtのサーバ機能 　　5.1 Nuxtのサーバ機能の基本 　　5.2 送信データの扱い 　　5.3 サーバサイドルーティング 　　5.4 Nuxt のサーバストレージ機能 ●第6章 Nuxtでのエラー処理 　　6.1 Nuxtのエラー発生とエラー処理タグ 　　6.2 子コンポーネントレンダリング時のエラー 　　6.3 カスタムエラー画面 　　6.4 サーバAPIエンドポイントのエラー処理 　　6.5 会員情報管理アプリへのエラー処理 ●第7章 Nuxtのミドルウェア 　　7.1 ログイン機能の実装 　　7.2 ルートミドルウェア 　　7.3 サーバミドルウェア ●第8章 Nuxtの動作の仕組み 　　8.1 npm runのオプション 　　8.2 Nuxtのレンダリングモード 　　8.3 Redisとの連携 ●第9章 Nuxtを本番環境へデプロイ 　　9.1 Nuxtのデプロイ先サービス 　　9.2 Netlifyへのデプロイ 　　9.3 AWS Lambdaへのデプロイ 　　9.4 Herokuへのデプロイ

※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。 【峠は海でつくられるって、一体どういうこと？】 峠はどうやってできたのか。河岸段丘は本当に川がつくったのか。大地を削り、山をつくったのは本当に川なのか。 本書は地球科学の難問「日本列島、東西圧縮の謎」を解いた地質学者が、100年を超す地形学の常識を疑い、新たな視点で地形の成因をひもとく第1弾です。 ■第1弾『分水嶺の謎 峠は海から生まれた』とは……!? 本州に降り注いだ雨水を太平洋側と日本海側に分ける分水嶺は、不思議なことに、ときどき山の斜面を下って谷を横切り、隣の尾根に乗り移ってしまいます。到底尾根とは思えない真っ平らな谷の真ん中を横切るこの不思議な分水嶺は「谷中分水界（こくちゅうぶんすいかい）」と呼ばれ、その成因は110年前にアメリカの地形学者・デービスが唱えた「河川の争奪説」で説明されてきました。河川の争奪とはひと言で言うと、川と川の国盗り合戦。川が隣接する川の上流部を奪い取ることです。その現象は長年、多くの地形研究者や地形ファンを魅了してきました。 しかし、「河川の争奪」は本当にあったのでしょうか。旅の舞台は、インターネットの地理院地図。分水嶺を追跡し、不思議な地形をつぶさに観察。「河川の争奪」を考察する過程で見えてきたのは、「峠は海から生まれた！」という新事実でした。 思考実験を繰り返しながら、著者の妄想が確信に変わっていく過程。サイエンスの現場をつぶさに追体験できる一冊です。 ■こんな方におすすめ ・分水嶺マニア ・地図や地形に関心のある方。 ・登山が好きな方 ・自然の謎解きを疑似体験したい方々 ■目次 ■第1章 分水嶺の旅 　　●旅の準備 地形の基本を知る 　　●第1日 不思議な地形が目白押し 　　●第2日 気まぐれな分水嶺 　　●第3日 断層を横切る分水嶺 　　●第4日 標高がそろう峠の不思議 　　●第5日 分水嶺を越えられない 　　●第6日 匍匐前進する分水嶺 　　●第7日 最大の難所の世羅台地 　　●第8日 川は川を奪わない？ 　　●第9日 分水嶺をつなぐのは谷中分水界 ■第2章分水嶺の謎 　　●1 関門海峡の謎 本州で最も低かった分水嶺 　　●2 谷中分水界は海峡だった 　　●3 隆起の原因は東西圧縮 　　●4 中国地方は瀬戸内海だった 　　●5 謎の答えは地形が語ってくれる 　　●6 盛り上がり続ける中国山地 　　●7 海から生まれた中国地方 　　●8 分水嶺のあみだくじ ■おわりに――私の分水嶺 ■著者プロフィール 高橋雅紀（たかはし・まさき）：地質学者(理学博士)。1990年、博士号取得。卒業研究以降の40年近く、日本列島の成り立ちを研究。2017年に「日本海溝移動説」を発表し、NHKスペシャル「列島誕生ジオ・ジャパン」で放映(2017年)。 NHK「ブラタモリ」に幾度となく出演し、人気を博している。

【統計モデルの正しさを知るためにシミュレーションを活用しよう】 心理学における研究の最前線では、高度な数理統計モデルが利用されています。しかし、数学理論をもとにした抽象的な議論や統計の誤用のもととなる倫理的な指摘は実感を持って理解しにくく、具体的かつ直感的に理解するには工夫が必要です。 そこで本書は、数学的な仮定や理論を「目に見えて」「具体的な」ものとしてとらえるために、プログラミングによる数値シミュレーションを利用して解説します。数値シミュレーションによる解説の利点は2つ挙げられます。1つは抽象的な概念をイメージしやすいグラフに落とし込むことができます。もう1つは具体的に操作できる世界を与えることによって、パラメータが変わればどのような結果が導かれるのかが理解しやすくなることです。これによって、統計の基本となる確率分布の性質と使い方、統計モデルを誤用すると何が起きるか、実験に妥当なデータの量はどれくらいなのか、といった今押さえておきたい知識を1冊にまとめます。 ■こんな方におすすめ 統計を学んだはずなのに自信がない方、統計の実践にあたって不安のある方、統計に苦手意識のある方 ■目次 ●第1章 本書のねらい 　　1.1 はじめに 　　1.2 シミュレーションとは 　　1.3 シミュレーションでわかること 　　1.4 プログラミングをはじめよう 　　1.5 本書の構成 　　1.6 本書のねらいと使い方 ●第2章 プログラミングの基礎 　　2.1 言語の基礎 　　2.2 オブジェクトと変数の種類 　　2.3 関数をつくる 　　2.4 プログラミングの基礎 　　2.5 演習問題 ●第3章 乱数生成シミュレーションの基礎 　　3.1 確率変数と確率分布 　　3.2 確率分布の期待値と分散 　　3.3 乱数生成シミュレーションで確率分布を模倣する 　　3.4 任意の相関係数を持つ変数が従う確率分布 　　3.5 演習問題 ●第4章 母数の推定のシミュレーション 　　4.1 統計的推測の基礎 　　4.2 母平均の信頼区間 　　4.3 相関係数の標本分布と信頼区間 　　4.4 演習問題 ●第5章 統計的検定の論理とエラー確率のコントロール 　　5.1 統計的検定の論理 　　5.2 Rによる統計的検定の実際 　　5.3 エラー確率のシミュレーション 　　5.4 一元配置分散分析のデータ生成 　　5.5 反復測定分散分析のシミュレーション 　　5.6 演習問題 ●第6章 適切な検定のためのサンプルサイズ設計 　　6.1 統計的検定とQRPs 　　6.2 タイプⅡエラー確率のコントロールとサンプルサイズ設計 　　6.3 サンプルサイズ設計の実践 　　6.4 いろいろな検定におけるサンプルサイズ設計の実践 　　6.5 非心分布を使わないサンプルサイズ設計のシミュレーション 　　6.6 演習問題 ●第7章 回帰分析とシミュレーション 　　7.1 回帰分析と確率モデル 　　7.2 シミュレーションデータで統計指標の意味を理解する 　　7.3 回帰分析における仮定と注意点 　　7.4 発展的な課題 　　7.5 確率モデリングへ 　　7.6 演習問題 ■著者プロフィール 小杉考司：専修大学人間科学部、教授。博士（社会学）。専門は数理社会心理学。心理統計学のエッセンスと社会心理学・集団力学の両方を視野に入れた数理モデルの構築を目指す。主な著書として「言葉と数式で理解する多変量解析入門」（北大路書房）など。 紀ノ定保礼：静岡理工科大学情報学部 准教授。博士（人間科学）。研究領域は、認知心理学や社会心理学、人間工学、交通行動研究など。主な著書は「改訂2版 RユーザのためのRStudio[実践]入門ーtidyverseによるモダンな分析フローの世界ー」（技術評論社、2021）など。 清水裕士：関西学院大学社会学部 教授。博士（人間科学）。社会心理学、グループ・ダイナミックスが専門。また、フリーの統計ソフトウェアHADを開発している。主な著書は「社会心理学のための統計学」（誠真書房、2017）、「放送大学教材 心理学統計法」（放送大学教育振興会、2021）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。 【究極無比絶対王者のWindowsコマンドリファレンス上下巻】 Windowsのコマンドプロンプトを活用することは、Windows OSのパワーを引き出すベストの方法です。ひとたびコマンドを覚えて入力すればやりたいことがGUIで回り道せずダイレクトに実現できます。Windowsも11となり熟成の域に達したといってもいいでしょう。同じくWindowsサーバーもシステム開発の現場やさまざまなWebサービスの現場で大活躍しています。もちろんクラウド上でもいうまでもありません。OSをコマンドで操作することは、いろいろなメリットがあります。 本書は、そうした活用シーンも考慮しながら、上下巻で実践解説をしました。上巻は初心者ユーザーから中級者です。下巻はシステム管理者など少しプロ向きな内容になっていますが、上下巻合わせて相補的に活用できます！すみからすみまでWindowsのパワーを活用しましょう！ ■こんな方におすすめ ・Windowsコマンドプロンプトにコマンドをガンガン入力して仕事を効率化したいエンジニア諸氏。初心者からベテランまで！ ■目次 序章 コマンド入門 第1章 Cmd.exeの内部コマンド編 第2章 ファイルとディスク操作編 第3章 バッチ処理とタスク管理編 第4章 システム管理編 ■著者プロフィール 山近慶一:山口県岩国市生まれ。大阪を拠点に大規模Active Directoryドメインの運用管理を担うサラリーマン業とテクニカルライター業の二刀流で活動中。Microsoft Most Valuable Professional（2003～2010）受賞。

【マイクロフレームワークであるFlaskのWebアプリ開発がよくわかる】 Flaskは、必要に応じてモジュールを追加していくマイクロフレームワークの方針をとっており、近年アプリケーション開発の主流として人気を集めています。 本書は、Flaskの最新のバージョン2.3.2に対応し、1章～8章までで「ルーティングの基礎」「データ操作の方法」「Formの活用方法」など基本的なことが学べます。また、9章以降で実際にアプリを作成して、マイクロフレームであるFlaskを活用したWebアプリケーション開発の一連の流れが学べます。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。 ■こんな方におすすめ ・はじめてFlaskでWebアプリケーションを開発したい人 ・PythonでWebアプリケーション開発を行いたい人 ■目次 1章 Flaskについて知ろう 　　1-1 Flaskの特徴を知ろう 　　1-2 開発環境を構築しよう（Miniconda） 　　1-3 開発環境を構築しよう（仮想環境） 　　1-4 開発環境を構築しよう（VSCode） 2章 Flaskに触れてみよう 　　2-1 Flaskでハローワールドを作成しよう 　　2-2 ルーティングについて知ろう 　　2-3 動的ルーティングについて知ろう 3章 Jinja2に触れてみよう 　　3-1 テンプレートエンジンについて知ろう 　　3-2 テンプレートの継承について知ろう 　　3-3 テンプレートで制御文を使おう 4章 フィルターとエラーハンドリングに触れてみよう 　　4-1 テンプレートで「フィルター」を使おう 　　4-2 テンプレートで「自作フィルター」を使おう 　　4-3 エラーハンドリングを使おう 5章 Formに触れてみよう 　　5-1 Formの基本を知ろう 　　5-2 WTFormsを使おう 　　5-3 Flask-WTFを使おう 6章 データベースに触れてみよう 　　6-1 データベースを作成しよう 　　6-2 ORMを使おう 　　6-3 結合を使おう 7章 Flaskでデータベースを使おう 　　7-1 Flask-SQLAlchemyを使おう 　　7-2 Flask-Migrateを使おう 　　7-3 簡易「Flask」アプリケーションを作成しよう 8章 開発に役立つ便利機能について知ろう 　　8-1 Blueprintを活用しよう 　　8-2 グローバル変数「g」を活用しよう 　　8-3 デバッグモードを活用しよう 9章 Flaskアプリケーションを作ろう 　　9-1 アプリケーションの説明 　　9-2 「CRUD機能を持つメモアプリ」の説明 　　9-3 「CRUD機能を持つメモアプリ」の作成 10章 バリデーションと完了メッセージを追加しよう 　　10-1 バリデーションと完了メッセージの説明 　　10-2 バリデーションと完了メッセージの作成 　　10-3 動作確認 11章 認証処理を追加しよう 　　11-1 認証処理の説明 　　11-2 認証処理の作成 　　11-3 動作確認 　　11-4 アクセス拒否 12章 Blueprintによるファイル分割を行おう 　　12-1 ファイル分割 　　12-2 リファクタリング 　　12-3 動作確認 13章 メモ参照制限を追加しよう 　　13-1 メモ参照制限とは？ 　　13-2 メモ参照制限の作成 　　13-3 動作確認 14章 Wikipedia機能を追加しよう 　　14-1 Wikipediaとは？ 　　14-2 wiki機能の作成 　　14-3 動作確認 15章 Wikipedia結果の反映を行おう 　　15-1 どのように作成するか？ 　　15-2 動作確認 16章 レイアウトを調整しよう 　　16-1 Bootstrapとは？ 17章 マイクロサービスを知ろう 　　17-1 マイクロサービスとは？ 　　17-2 RESTとは？ 　　17-3 簡易「マイクロサービス」の作成 ■著者プロフィール 株式会社フルネス 樹下雅章：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

【コンピュータが言語を理解するしくみ】 ChatGPTに代表される大規模言語モデルの解説書が発売!! ChatGPTに代表される大規模言語モデルが自然言語処理の幅広いタスクで高い性能を獲得し、大きな話題となっています。大規模言語モデルは、大規模なテキストデータで訓練された大規模なパラメータで構成されるニューラルネットワークです。 Hugging Face社の"transformers"というPythonライブラリを利用することで、プログラミングの経験があれば、モデルの操作やデータからの学習がかんたんにできます。モデルを訓練するための日本語もしくは日本語を含む多言語のデータセットも充実してきており、すぐに業務に使える実用的なモデルを作ることが可能な時代がやってきました。 本書は、大規模言語モデルの理論と実装の両方を解説した入門書です。大規模言語モデルの技術や自然言語処理の課題について理解し、実際の問題に対処できるようになることを目指しています。以下のような構成によって、理論とプログラミングの双方の側面から、大規模言語モデルに関する情報を提供します。 ■目次 第1章 はじめに 　　1.1 transformersを使って自然言語処理を解いてみよう 　　1.2 transformersの基本的な使い方 　　1.3 単語埋め込みとニューラルネットワークの基礎 　　1.4 大規模言語モデルとは 第2章 Transformer 　　2.1 概要 　　2.2 エンコーダ 　　2.3 エンコーダ・デコーダ 　　2.4 デコーダ 第3章 大規模言語モデルの基礎 　　3.1 単語の予測から学習できること 　　3.2 GPT（デコーダ） 　　3.3 BERT・RoBERTa（エンコーダ） 　　3.4 T5（エンコーダ・デコーダ） 　　3.5 多言語モデル 　　3.6 トークナイゼーション 第4章 大規模言語モデルの進展 　　4.1 モデルの大規模化とその効果 　　4.2 プロンプトによる言語モデルの制御 　　4.3 アライメントの必要性 　　4.4 指示チューニング 　　4.5 人間のフィードバックからの強化学習 　　4.6 ChatGPT 第5章 大規模言語モデルのファインチューニング 　　5.1 日本語ベンチマーク：JGLUE 　　5.2 感情分析モデルの実装 　　5.3 感情分析モデルのエラー分析 　　5.4 自然言語推論・意味的類似度計算・多肢選択式質問応答モデルの実装 　　5.5 メモリ効率の良いファインチューニング 　　5.6 日本語大規模言語モデルの比較 第6章 固有表現認識 　　6.1 固有表現認識とは 　　6.2 データセット・前処理・評価指標 　　6.3 固有表現認識モデルの実装 　　6.4 アノテーションツールを用いたデータセット構築 第7章 要約生成 　　7.1 要約生成とは 　　7.2 データセット 　　7.3 評価指標 　　7.4 見出し生成モデルの実装 第8章 文埋め込み 　　8.1 文埋め込みとは. 　　8.2 文埋め込みモデルSimCSE 　　8.3 文埋め込みモデルの実装 　　8.4 最近傍探索ライブラリFaissを使った検索 第9章 質問応答 　　9.1 質問応答システムのしくみ 　　9.2 データセットと評価指標 　　9.3 ChatGPTにクイズを答えさせる 　　9.4 文書検索モデルの実装 　　9.5 文書検索モデルとChatGPTを組み合わせる 参考文献 ■著者プロフィール 山田 育矢（やまだ いくや）：株式会社Studio Ousia代表取締役チーフサイエンティスト・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。大規模言語モデルLUKEの開発者。 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。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。 山田 康輔（やまだ こうすけ）：株式会社Studio Ousiaリサーチエンジニア・名古屋大学大学院情報学研究科博士後期課程3年。2022年4月より日本学術振興会特別研究員 (DC2)。自然言語処理、特にフレーム意味論に関する研究に従事。 李 凌寒（り りょうかん）：LINE株式会社自然言語処理エンジニア。大規模言語モデルmLUKEの開発者。

※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。 【集計技160＋抽出技130！あなたに必要なExcelテクが見つかる！】 「膨大な顧客名簿から必要なデータをまとめたい」 「バラバラに管理されている商品リストから納品書にデータを取り出したい」 「毎日増える売上データを各部署に振り分けて送りたい」 こんな日々のExcel処理は「データ集計・抽出」機能を正しく使いこなせば、高速化できます！ 本書では、ビジネス現場での経験豊富な著者が、本当に効率化できるテクニックを厳選して解説。さらに、Excel2021/Microsoft365で実装された「スピル機能」（数式のコピーをしなくても、隣接するセルに自動で結果が反映される機能）も併せて掲載しているので、よりスピーディに処理できます。 自己流のExcelに限界を感じている方、Excelでもっと効率アップしたい方は必携です。 ■目次 　　第0章 効率アップ！ 数式と関数の「基本操作」をおさえよう ■第1部 集計編 　　第1章 超簡単！ 数式を使う前に「基本集計」の機能を使いこなす 　　第2章 数式を使って、思い通りの「集計と小計」を求めよう 　　第3章 数式苦手派は必見！「条件付き集計」機能を活用しよう 　　第4章 数式を使えば無敵！「条件付き集計」を完全制覇 　　第5章 今日から足し算／引き算は不要！「日付や時刻の集計」は難しくない ■第2部 抽出編 　　第6章 数式が苦手なら「抽出機能」を使いこなそう 　　第7章 セルから「必要な値だけ」を抽出するテクを網羅 　　第8章 大量データから即ピックアップ！「検索抽出」を極める 　　第9章 目的のデータを導く！「条件抽出」を習得しよう 　　第10章 データの傾向を知りたい！「数値の抽出」をモノにする 　　第11章 こんなデータを表から抽出したい！「あらゆる抽出」を制覇 　　第12章 手作業だとめんどうな「複数シート／ブックの抽出」を完全攻略 ■巻末 関数一覧 ■著者プロフィール 不二 桜（ふじ さくら）：滋賀県長浜市出身、大阪府在住。PC雑誌「アスキーPC」（1998年4月～2013年8月）で、Excel関数の連載を9年間行う。同時にテクニカルライターとして、多数のムック、雑誌、書籍を発売。現在は、フリーでさまざまな企業の集計業務に携わりながら、その実務経験をもとにOffice関連の書籍の執筆を行う。直近の著書に『Excel最強集計術』『ほしいデータを瞬時に「検索」「出力」するExcel活用術』（技術評論社）がある。

【ChatGPTをソフトウェア開発で活用しよう！】 ChatGPTに一番相性がいいのは、ソフトウェア開発かもしれません。コンピュータのことはコンピュータに聞くのがいい！ 「ソフトウェア開発にChatGPTは使えるのか？」エンジニアならば誰しも考える疑問です。本書は、ベテラン技術者が真正面からChatGPTにあたり、その性能をさまざまな点から検証しいきます。Officeなどのドキュメントの自動生成だけでなく、ソフトウェア設計やテスト、リファクタリングで活用など目からうろこの活用術を解説。 単に質問に答える人工知能ではありません。開発の仲間としてChatGPTを使う方法を紹介します。 ■こんな方におすすめ AIのソフトウェア活用を検討しているプログラマー。ChatGPTの活用を考えているエンジニアなど。 ■目次 ●第1章 ChatGPTで何ができる？なぜできる？ 　　1-1 ChatGPTで何ができる？ 　　1-2 なぜそんなことができるのか？ ●第2章 プログラミングでの活用 　　2-1 自動コード作成 　　2-2 エラー対策 　　2-3 クラス化について 　　2-4 状態遷移表でコードを生成 　　2-5 デザインパターンを提案してもらう 　　2-6 アルゴリズムを提案してもらう 　　2-7 段階的積み上げ手法 　　2-8 コードの変換 　　2-9 付記：テストケースの注意点 ●第3章 リファクタリングでの活用 　　3-1 隙間時間でお気軽リファクタリング 　　3-2 コメントとドキュメンテーション 　　3-3 セキュリティの脆弱性チェック 　　3-4 例外処理と論理完全性の改善 ●第4章 ドキュメントの自動生成 　　4-1 PowerPointのスライドを自動作成 　　4-2 Wordドキュメントの自動作成 　　4-3 Excelと連携しドキュメントを自動作成 　　4-4 diagramsを使ってクラウド図を作成 　　4-5 dbdiagram.ioでER図を作成する ●第5章 各種開発手法の提案 　　5-1 DDDによる設計と実装 　　5-2 TDDによるテストからの実装 　　5-3 ChatGPTとソフトウェア開発のアプローチ ●第6章 学習プロセスでの活用 　　6-1 分野別の学習 　　6-2 プログラミング言語の学習 　　6-3 ChatGPTは学習を加速する ●第7章 ChatGPT APIを活用する 　　7-1 最も基本的な使い方 　　7-2 要約をしながら文脈をつなげていく 　　7-3 社内データベースに日本語で問い合わせる 　　7-4 社内データベースと連携してユーザーサポートをする ●第8章 ChatGPTで長文データを扱う 　　8-1 LlmaIndexで長文データを扱う 　　8-2 LangChainで長文データを扱う ●第9章 長文をChatGPTで扱うコツ 　　9-1 LangChainの仕組みとは 　　9-2 Chainsでタスクをつなげる 　　9-3 Chainsによるチャットボットの例 　　9-4 Agentによるコードの実行 　　9-5 Agentによる判断・実行・プロセスの自動化 　　9-6 AgentによるChatボットの最終形 ■著者プロフィール 小野哲：ソフトウェア開発歴40年を超えるプロ技術者。技術評論社では『逆算式SQL教科書』『最新図解 データベースのすべて』『3ステップで学ぶOracle入門』など書籍がある。そのほかに『現場で使えるSQL』（翔泳社）など。ウェブアプリからデータベースまで幅広い知見と技術を持ち、最近ではPythonでアプリ開発を請け負う。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 量子コンピュータのしくみの説明は、「量子とは粒であり波である」「結果は観測するまで確定しない」など、直感的には想像がつかない説明がつきまといます。そんな難解なイメージのある量子コンピュータがいかにして計算しているのかを解説する本です。 本書では、量子コンピュータのうち、ソフトウェア（アルゴリズム）のしくみを扱っています。逆に、ハードやビジネス活用に関する話はしていません。また、量子力学にも触れません。そのかわり、高校数学（主に行列）の知識さえあれば、その延長で量子アルゴリズムを理解できるよう、ていねいに、たっぷり解説します。本書に出てくる計算のルールの解説からはじめるので、難しそうと感じるかたでも、ぜひ読んでみてください。この本を片手に、量子コンピュータの「頭の中」をのぞいてみましょう。

Go言語ユーザーとして，「もう一段レベルアップしたい」「開発に使いたい」と思っている方に向けた，Go言語の解説本です。関数やパッケージの使い方，並行処理，テストといった基本的なトピックにおいて，「こう書くと綺麗になる」「こう書くとパフォーマンスが上がる」といったエッセンスを紹介します。後半ではCLIアプリ／Webアプリの開発手順や，現場で使われている便利なパッケージなど，著者が業務やOSSの開発で培った技術をふんだんに紹介します。

2010年の刊行から約100,000部の実績を誇るロングセラーを，ECMAScript 2022に対応した内容で200ページ増の大幅改訂。最新の基本文法から，開発に欠かせない応用トピックまで解説します。JavaScriptらしく書くために大切なオブジェクトの扱い方や，大規模開発でさらに実用的になったオブジェクト指向構文を学び，しっかりと動くプログラムの作り方を本質から理解できます。

本書は，アプリケーション開発者目線でコンテナ技術の価値を見なおし，Webアプリケーション開発のアジリティを高く保つために，それを活かせるようになることを目的とします。 第1部ではコンテナ技術の概要と動向を整理し，コンテナを活用したアプリケーション開発ワークフローを体験します。 第2部ではシンプルなコンテナアプリケーションの実行に適したAzure Web App for Containersを利用します。 第3部では，コンテナ実行基盤の事実上の標準であるKubernetesをベースとしたAzure Container Appsで，マルチコンテナアプリケーションを動かします。 本書を読むことで以下の知識を身に付けられます。 コンテナを使った開発環境構築の方法 コーディング，ビルド，テスト環境としてVisual Studio Code＋Remote Container拡張の使い方 コンテナアプリケーションの運用負担を軽減するクラウド（Azure）のサーバレス，フルマネージドなコンテナサービスの使い方 回復性および可観測性のあるコンテナアプリケーションを開発する指針 異なる実行環境を知り，比べることで，コンテナの利点や活用にあたっての課題を，よりイメージしやすくなるでしょう。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13274-3)も合わせてご覧ください。 本書はVBAを活用し，独力で業務効率化・業務自動化を実現できるような力を身につけることを目指します。 データの転記や集計といったある程度形式が決まった業務は，同じ手作業を繰り返すだけにもかかわらず，時間を費やし，ときにはミスを引き起こします。そのような定例の業務はどの職場にもあるはずです。 ルーティンワークを自動化し，仕事の効率化を図りましょう！ 本書は，日常業務を自動化したい読者を対象に，ビジネスの現場で役立つExcel VBAの知識を解説します。 ただVBAの文法を解説するだけではありません。35の業務事例を題材に，以下のふたつを徹底的にトレーニングします。 課題を解決に導く力 業務で頻出するVBAの書き方 これらの力を鍛えることで，業務や職種，職場が変わっても，どこでも通用するExcel VBAのスキルを身につけることができます。 また，第1章でVBAの基本知識を紹介するので，初学者の方でも問題ありません。しっかり学習したうえで，第2章以降の業務課題に取り組むことができます。 本書の最大の特長は，業務に直結した題材です。Excel VBAの入門書の多くは，文法知識の習得が中心で，業務事例はほとんどありません。 本書は，業務改善コンサルタントである著者がこれまで携わってきた業務改善事例を解説の題材とし，その中で必要な知識や考え方を紹介していきます。 例えば，以下のような題材があります。 「商品マスタにデータを登録する」 「アンケートデータを整える」 「契約件数と契約金額を集計する」 「メールを一括作成する」 各業務課題の解説は以下のように構成しています。 題材の説明 知識（文法）の解説 コードの書き方 応用例（さらに実用的にするにはコードをどう変えたらよいかなど紹介） 業務課題という切り口で解説していく本書ですが，このように必要な知識はしっかり解説していきます。基本的な解決法が見つかったら，応用例にも挑戦してみてください。 たくさんの業務課題を詰め込んだ1冊です。読者が取り組んでいる業務課題と近い事例を本書の目次から見つけることができれば，業務の自動化に一歩近づきます。 自動化によって今行っている日常業務の大半をゼロにできれば，もっと付加価値の高い業務に時間を割くことができますし，残業時間を減らすこともできま す。Excel VBAを使いこなすスキルを磨いて，どんな業務課題でも独力で解決できるようになりましょう。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13233-0)も合わせてご覧ください。 本書籍は，Pythonによる衛星データ解析に興味がある初学者に向けた入門書となっています。学校の情報の授業等で利用する際の副教材になることを意識し，衛星データだけでなくデータサイエンスの基礎的な内容も含めました。学校で地球環境やご自身が住んでいる地域がどのように変化しているか調べたい方はもちろんのこと，衛星データを使って何かビジネスを始めたい方にも読んでいただきたいと思っています。従来のデータサイエンスの教材の場合には身近なデータを利用することが難しかった中で，衛星データであれば身近な地域のデータを利用して解析することができます。少しのプログラミング変更で解析対象地域を変えることができるようになっているので，関心のある地域の変化についてぜひ調べてみてください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13127-2)も合わせてご覧ください。 本書は，「広く・正しく・新しく」をコンセプトにVC++（特にMFC）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。今回，Visual Studio 2022 ／.NET 6に対応した改訂版になります。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13207-1)も合わせてご覧ください。 本書では「PostgreSQLを学習，もしくは利用したことがある人」「今後，本格的にPostgreSQLの運用・管理や技術力の向上を図りたいと考えている人」を主な対象読者とし，現場で培われてきたPostgreSQL設計・運用計画の鉄則を徹底解説！ PostgreSQLのコアな技術力を持つ専門家の視点から，システム構築や運用時に重要な要素を，PostgreSQLの内部構造と照らし合わせる形で解説します。内部構造を知っているからこそわかる運用ノウハウやチューニング方法が満載です。本書はPostgreSQL 14をベースに解説しています。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13063-3)も合わせてご覧ください。 ロングセラーシリーズ・ポケットリファレンスのRuby on Railsが10年ぶりの改訂。 「逆引き形式で目的からすぐ探せる」 「サンプルコードを見ながら具体的な実装のイメージがつかめる」 という特徴で，困ったときにすぐに役立ちます。 Railsの基本からデプロイまでフォローする充実した内容はそのままに，Action Mailbox／Action Text／Action Cable／Active Storage／Active Jobなど重要コンポーネントを新規書き下ろしで大幅に増強。累計100万部以上の技術書を送り出してきた山田祥寛氏の監修による，現場で役立つ信頼の1冊。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13149-4)も合わせてご覧ください。 ITシステムやソフトウェアの基盤OSとして幅広く使われているLinux。エンジニアとしてLinuxに関する知識はいまや必須とも言えますが，あなたはそのしくみや動作を具体的にイメージすることができるでしょうか。 本書では，Linux OS における，プロセス管理，プロセススケジューラ，メモリ管理，記憶階層，ファイルシステム，記憶階層，そして仮想化機能，コンテナなど，OS とハードウェアに関するしくみがどのように動くのか，実験とその結果を示す豊富なグラフや図解を用いてわかりやすく解説します。 改訂に際しては全面フルカラー化。グラフや図解がさらにわかりやすくなり，ソースコードはC言語から，Go言語とPythonにアップデートしています。さらに仮想化，コンテナなどの章が加わりました。今どきのLinuxのしくみを本書でしっかり理解しておきましょう。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13110-4)も合わせてご覧ください。 本書は，Fluentdについて網羅的に解説した書籍です。 Fluentdは，ログやそのほかのデータの収集および集約，転送，変換，保存を実現するためのソフトウェアです。すでに多くのユーザーに利用されているほか，Kubernetes環境におけるデファクトスタンダードなログ収集方法として扱われています。そのため，AWS，GCPおよびAzureといったクラウド環境においても標準的なツールとして使われています。 本書は，Fluentdがデータをどのように処理しているかから，内部構造やプラグイン機構の詳細，プラグインの開発方法までを網羅的に記述しています。筆者はFluentdの初期からのユーザーであり，Fluentdの主開発者の一人でもあるため，ユーザーとして必要な事項を開発者の視点から解説できているはずです。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13059-6)も合わせてご覧ください。 自然言語処理分野におけるブレイクスルーとなったTransformerをコンピュータビジョンに応用したモデルがVision Transformer（ViT）です。さまざまなコンピュータビジョンのタスクにおいて，ディープラーニングではスタンダードとなっているRNN，CNN，および既存手法を用いた処理精度を上回ることが確認されています。 本書は注目のViTの入門書です。Transformerの成り立ちからはじめ，その理論と実装を解説していきます。今後のViTの活用が期待される応用タスク，ViTから派生したモデルを紹介したあと，TransoformerとViTを分析し，その謎を解明していきます。今後も普及が期待されるViTを盛りだくさんでお届けします。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12953-8)も合わせてご覧ください。 本書はMicrosoft認定試験「Microsoft Azureセキュリティテクノロジ（AZ-500）」を受験する方のためのテキストです。マイクロソフト認定トレーナー(MCT)，Azure Technical Trainerである著者たちが，試験範囲に沿って，わかりやすくAzureのセキュリティ技術を解説していきます。Azureを使い始めて，セキュリティに対する知識を学びたい方向けの構成になっているので，Azureを管理，運用する際に大きな助けになるでしょう。 本書では，章末問題ではなく各節ごとに関連する問題を入れているので，学習と演習を同時に短時間で無理なく行なうことができます。総仕上げとして，模擬問題を1回分収録しています。問題を多めに収録したテキストです。

※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。 2022/3/14からリフロー型から固定型にて配信し直す事になりました。 ゲーム機やスマホの七大人気ゲームを作りながら， アルゴリズムと開発方法をまるごと学べる！ 家庭用ゲーム機やスマホで人気のある7つのジャンルのゲームを取り上げ，それぞれのゲームを開発する際に必要な「アルゴリズム」を，かわいいイラストや図解を使ってわかりやすく解説した本です。ゲーム開発の基本となるプログラミングのアルゴリズムだけでなく，自キャラの操作やグラフィック表現，敵キャラの挙動など，「ゲームをより面白くする」アルゴリズムもたくさん紹介しているので，本書の内容を学ぶだけで本格的なゲーム開発に必要な知識をまるごと身に付けることができます。Unityなどの高機能ゲームエンジンでは隠されている基礎的なゲームプログラミング理論やコーディング技術を一から学ぶことができるので，ゲーム業界への就職・転職を目指す人にもお勧めの一冊です。 また，プログラムはJavaScriptで書かれているので，テキストエディタとWebブラウザがあればどこでも開発可能。Windows＆Macだけでなく，学校でよく使われているChromebookでも学習できます！ 【本書で作る7つのゲーム】 スカッシュゲーム 横スクロールシューティング 横スクロールアクション ボールアクション（引っ張りアクション） 落ち物パズル タワーディフェンス ロールプレイングゲーム（アイテム収集系）

Rustはメモリ安全，スレッド安全を保ちつつ，高パフォーマンスなプログラムを開発できるプログラミング言語です。また，手続き型，オブジェクト指向型，関数型でのプログラミングに対応できるマルチパラダイムの言語でもあります。ただ，そういったRustのポテンシャルを引き出すには，所有権やライフタイム，ジェネリクスやトレイトといった特徴的な仕様の理解が求められ，これらは初学者の壁にもなっています。本書ではそれら難解な仕様をピックアップし，他のプログラミング言語とコードレベルで比較しながら，「なぜそのような仕様になっているか」という言語のコンセプトからRustの理解を試みます。加えて，Rustのこまやかなエラーメッセージを読みつつ，Rustをうまく書くための知識もお伝えします。

本書では，UCバークレーで開発されたオープンソースの命令セット（ISA）「RISC-V」を用いて，CPUの作り方を解説します。コンピュータアーキテクチャ，ハードウェアに関する知識があまりない方にも理解できるように基礎からわかりやすく学んでいきます。CPUとコンピュータアーキテクチャのしくみを解説したうえで，基本整数命令の実装から，CPUの高速化で活躍するパイプラインの実装，スーパーコンピューターでも活躍するベクトル拡張命令(SIMD)，さらに，汎用CPUでは負荷の高い処理をより高速に実行するためにCPUへ追加可能なカスタム命令の実装までを行います。CPU設計に用いる基本言語としては，Velilogを抽象化したHDL（ハードウェア記述言語）であるChiselを利用しています。 CPUの自作範囲に関して，手順が煩雑なFPGAでの動作確認は行わず，ソフトウェア上でエミュレーションをゴールとしているので，ソフトウェアエンジニアの方にも取っ付きやすいものとなっています。 巻末には，昨今RISC-Vが注目されている理由を整理するため，RISC-Vのもたらす価値についてまとめています。

武器としてのPythonをこの1冊で身につける！ これから「Python」を学ぼうとしている皆さんは，おそらく，今後ITに関わっていくなかで必要な「スキル」を身をつけたり，自らの力で業務の自動化や効率化を実現したりといった，何らかの目的をもっていることかと思います。 プログラミングの学習は一朝一夕には効果が出ません。ある程度の時間を要することになるかと思いますが，「時間」とそのコントロールの重要性の認識が甘いまま進みはじめると挫折する可能性がとても高くなります。 本書の1章と2章では，そうしたプログラミング学習を行う上での時間管理なども含め，Pythonを学ぶ前の事前知識の習得と準備を行います。 第1部　準備編 Chapter01　Pythonを学びはじめる心構えを整えよう Chapter02 Pythonを学ぶ環境を作ろう 「Python」は比較的簡単に学べる言語とはいえ，学習は長い道のりになります。心構えや準備は，その長い期間の学習活動を継続し，その効果を高めるという視点で重要です。 続いて，3章から6章までは，プログラミング言語Pythonの最初の一歩の基本から，関数やクラスといった部品化のテクニックまでを解説します。実務でPythonを活用する際の土台をしっかりと身につけるパートです。 第2部　文法編 Chapter03 Pythonプログラムの基本を知ろう Chapter04 フロー制御について学ぼう Chapter 05 データの集合について学ぼう Chapter 06 プログラムを部品化しよう 7章から18章までは，クリップボード，ファイルやフォルダ，インターフェース，Excelファイル，QRコード，画像，PDF，スクレイピング，データ処理，グラフといった対象を操作する，実用的で具体的なツールを作りながら，そのために必要なモジュールとその組み立て方について学びます。 第3部　実践編 Chapter 07 Excelにデータを集めるツールを作ろう Chapter 08 Excelレポートを更新するツールを作ろう Chapter 09 Pythonを動かすインターフェースを作ろう Chapter 10 スクレイピングツールを作ろう Chapter 11 ブラウザを操作してスクレイピングをしよう Chapter 12 画像を加工するツールを作ろう Chapter 13 QRコード生成ツールを作ろう Chapter 14 PDFを操作するツールを作ろう Chapter 15 ZIPファイルを展開・圧縮するツールを作ろう Chapter 16 Jupyter Notebookでノートブックを作ろう 本書を通して学習をすることで，皆さんの仕事のいくつかの面倒な業務をPythonに任せられるようになるはずです。また，別の実現したいことがあれば，ご自身で調べながら実現する地力がついていることでしょう。そして，そこから先，データ分析，AI・機械学習，Web開発，IoTなど，無限といってもよい「Python」の世界が広がっています。そこまでは多くの学習の積み重ねが必要ですが，皆さんご自身の働き方やキャリアにとって，「Python」が強力な武器になっていることでしょう。本書をぜひ，そのための最初の足がかりとしてご活用ください。

「ビッグデータ」をテーマに，データ分析基盤技術をまとめた解説書。 AIの発展，コンテナ技術の進歩をはじめ，ビッグデータを取り巻く技術が大きく変わり始めました。ビッグデータの技術には，元々大きく分けて2つのバックグラウンドがありました。一つは業務系システムで，RDB（Relational Database）から取り出したデータをバッチ処理して役立つ情報を提供する。もう一つはWeb/IoT系システムで，RDBでは扱いきれない大量のログを分散システムを使い，データ処理をする。この2つの流れが融合し，膨大なデータを収集/変換し，分析/可視化するための一連の基盤システムの重要度は格段に上がりました。さらに昨今のAI/機械学習の台頭で，新たな潮流が生まれています。 本書では，ビッグデータを支える基盤技術の「今」に焦点を当て，前半ではデータ量や分散処理など基本概念の整理と，代表的なテクノロジーを徹底解説。合わせて，各技術登場の歴史的な背景も丁寧に追います。後半は実践編としてオープンソースや無償版が利用できるソフトウェアを中心にラップトップ1台でビッグデータを体験しながら学べるよう解説を進めます。今回の改訂では，ビッグデータの技術を活用した応用分野のうち注目度の高い機械学習や特徴量ストア，MLOpsの話題も新たに盛り込み，充実の内容でお届けします。

世界累計50万部のベストセラー『Python Crash Course』待望の翻訳版が登場！ 10歳の小学生から定年世代まで、世界中の読者が学んだプログラミング入門書で、あなたもPythonの基本をしっかり学びましょう。本書は世界の中学、高校、大学でもテキストとして利用されており、この本で得た知識をもとに新しい仕事に就いたり、副業をスタートさせたりしている人たちが世界中にいます。 「必修編」では、プログラミング環境の用意、基本的なプログラムの書き方に始まり、リスト、辞書、クラス、関数といった基礎的な知識からエラー処理、テストコードの書き方までを演習問題を交えながら、わかりやすく解説します。随所にプログラマーとしての心構えなども触れられており、読みやすく整理されたコードの書き方も身につきます。これから初めてPythonを学ぶ人も、学び直したい人も、必読の書籍です。Windows・Mac・Linuxに対応しています。

（概要） こちらの電子書籍は2013/1に刊行した紙版書籍を電子化したものです。紙版５刷に対応しております。 本書は，Sixth Edition UNIX(UNIX V6)を題材に，OSの全体像をひととおり解説します。UNIX V6は1975年にベル研究所からリリースされたOSですが，近年のOSにも通じる，OSの基本的なアイディアが詰まっており，デバイスドライバも含めて約10,000行という，カーネルの全体を理解するのが難しくないボリュームに収まっています。 UNIXV6で基本的な動作が理解できていれば，新しいOSにたどっていくことも可能となります。本書を通してカーネルのソースコードを読み解くことで，コンピュータシステムの全体像が理解できるようになるでしょう。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 AutoCADでの作図は、「線を引く→トリムする→寸法を入れる→画層を変える」といった一連の操作を行う場合でも、1つずつコマンドを実行してオプションを指定して…と非常に面倒で時間も掛かります。本書は、AutoCADの基本操作からブロック機能を利用して、効率よく作図する基本、さらにオリジナルの「複合アイコン」を作成して、作図時間を短縮する応用テクニックを例題を使いながら紹介します。ネジや軸受けなどの機械部品を例題として使用しているので、より実用的な内容になっています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 AutoCAD/AutoCAD LTを使った図面の描き方から、描いた図面を基に3Dモデルを作成するところまでを解説した入門書です。基本的な図形の描き方や編集の方法から、作例を使った図面の描き方までを解説し、最後に3Dモデル入りの図面を作成するところまでを紹介します。3Dを含め、AutoCAD/AutoCAD LTの豊富な機能をしっかりと身に付けられます。

（概要） 本書は，Swiftの言語仕様と実践的な利用方法を解説した入門書です。改訂新版では，新バージョンのSwift 4に対応しました。 Swiftは簡潔な言語ですが，その言語仕様を理解し，正しく使うことはけっして容易ではありません。Appleの公式ドキュメントをはじめとして，どんな言語仕様があり，それらをどのように使うかに関しては豊富な情報源があります。しかし，それらがなぜ存在し，いつ使うべきかについてまとまった情報があるとは言えません。本書は，読者のみなさんの「なぜ」や「いつ」を解消することにも主眼を置いています。 本書では，はじめにSwiftの標準的な機能を一通り解説し，続いて型の設計指針や非同期処理，エラー処理などの実装パターンを説明します。最後に，実践的なSwiftアプリケーションの開発を通じて，それまでに説明した機能と実装パターンの具体的な活用方法を示します。

2002年に初版，2009年に第2版を発売した名著「C言語によるPICプログラミング入門」が大幅リニューアルし「大全」として生まれ変わりました。CコンパイラはMicrochip Technology社純正のXC8に，統合開発環境もMPLAB X IDEに変更。さらに，GUI画面の操作で内蔵モジュール設定用の関数が自動的に生成される新プラグイン「MCC（MPLAB Code Configurator）」についても大きく取り上げています。　C言語でPICマイコンのプログラミングを始めたい方から，最新のPICマイコンの機能をとことん使い倒したい方まで，必ず役に立つ1冊です。

Dr.Sumは6,000社以上の導入実績がある，中堅中小企業向けの国内シェア第1位のデータ集計・分析プラットフォーム（BIツール）です。はじめて業務データを分析する方は，「Part 1：分析手法入門」で，なぜ分析が必要なのか，どのような手法があるのかなど，基本的なことから学べます。さらに90日間使用できる評価版と実践的なサンプルデータをダウンロードして，実際にお手元のWindows PCで試すことができます（2019年12月まで）。すでにDr.Sumをお使いの方は，新しいバージョン（Ver.5.0）で商品／顧客分析の方法を体験できます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 LaTeX入門の定番書，最新改訂版が満を持して登場！ LaTeXの基礎はもちろん，「自分で体裁を変更したい」といったある程度高度な知識が必要なところまで幅広く網羅。LaTeXを使うすべての人にオススメの一冊です。第7版では，最新の環境に合わせて全体を見直したことに加え，XeLaTeX，LuaLaTeXについても触れました。付録DVD-ROMにはTeX Live 2016を簡単にインストールできるセットアップツールを収録（Windows，Mac）。LinuxやFreeBSDなどでもご利用いただけます。

Pythonによるクローリング・スクレイピングの入門から実践までを解説した書籍です。基本的なクローリングやAPIを活用したデータ収集，HTMLやXMLの解析から，データ取得後の分析や機械学習前の処理まで解説。データの収集・解析，活用がしっかりと基本から学べます。Webサービスの開発やデータサイエンスや機械学習分野で実用したい人はもちろん，基礎から解説しているのでPython初心者でもつまずかずに学習できます。多数のライブラリ，強力なフレームワークを活用して高効率に開発できます。

数値計算に最適なソフトウェアFortran 95の基礎から実践までの知識がこの1冊で身に付く！本書はFortran文法とプログラムの書き方を解説した基礎編，さまざまな数値計算法を解説した実践編の2部構成になっています。「第I部 Fortran 基礎編」では，Fortranプログラミングの基本から，汎用性の高い便利な文法や配列計算式など，幅広く解説してあります。「第II部 Fortran 実践編」では，さまざまな数値計算法を題材にした例題を豊富に収録。例題にはそれぞれ解答プログラム例を示し，数値計算アルゴリズムについて詳細に解説してあります。初歩的なものから実用的なものまで，数多くの数値計算アルゴリズムが本書1冊に収録されています。

※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。 情報処理技術者試験「データベーススペシャリスト試験」に必要な知識と解法テクニックを収録した参考書。概念データモデル，関係データモデル，SQL，DBMS関連技術など，午前II問題頻出の用語・テーマをしっかり解説！午後I・II問題は演習問題を通じて，実践的な解法テクニックを徹底解説！試験特有の文章表現に慣れ，問題文の中から重要な文や字句を迅速に見つけるコツが習得できます。

ITの根幹を支えるインフラを切り盛りするには、いつ・どこで・なにを・どのようにしていくべきか？アプリケーションエンジニアからインフラエンジニアに転身し、小規模なスタートアップから大規模まで幅広い経験を積んだ著者が、十数年で培ったノウハウを集大成。インフラに向き合うための心構え、ネットワーク設計などの基礎知識、最新のクラウド活用法はもちろんのこと、組織の規模別に求められること、引っ越しやコスト削減などのイベントに対処するための考え方など実践的な知識を1冊に詰め込みました。

PHPフレームワークSymfonyによるWebサービス開発を解説した書籍です。最初にSymfonyのしくみを理解していき，あるオーケストラのWebサイトの作成を例に，手を動かしながらフレームワークの基本機能や開発時に必要なポイントなどについて解説しています。各章末にチェックポイントを設け，これらを解きながら読み進めることで本書の内容を無理なく理解できます。また付録では，初心者がつまずきやすい環境構築の手順やSymfonyのコマンドなども扱っており，この1冊でSymfonyのすべてを知ることができます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 合格率13.4％と難関のイメージがある本試験ですが，試験を知り尽くしたベテラン講師が，手取り足取り，やさしく丁寧に解説することで合格に導きます。まず午前2問題対策で基礎知識をひとまとめ。午後1問題の記述式については，解答の導き方を設問ごとに，別解も含めて詳細に解説します。午後2問題の論文形式では，合格する論文の書き方や，演習方法を具体的にアドバイス。論文の実例も多数掲載しています。さらに，付属CD-ROMには午前1・2問題の演習ソフトDEKIDAS-2や，過去3回分の過去問題と詳細な解説・論文例を収録しました。さらに平成28年度の問題解説論文例を，ダウンロードにて提供します。この1冊こそ合格の近道です。

科学技術計算向けの，Pythonの実践的な入門書。理工系の学部や研究室等でもPython採用実績が増えてきています。本書では，実験やシミュレーション等で役立つPythonによる開発の基本を徹底解説。冒頭でロケットシミュレータの作成場面を想定し，コーディングの基礎からデバッグやテストまで，いつ，何をするか，具体的なフローを平易に紹介します。押さえておきたいライブラリであるNumpy/SciPy/Matplotlib/pandas等もコンパクトな例と共に紹介。広く初学者の方々へ，言語の基本から実践テクニックまで一挙にわかる1冊です。

OpenFlowは，データセンター以外の大規模システム基盤にも採用され始めた，ネットワークをソフトウェアで制御する実装技術の1つです。本書では，実装するためのOSSフレームワーク（Trema）を使って，「スイッチ監視ツール」「インテリジェントなパッチパネル」「ラーニングスイッチ」などを，実際にプログラミングをして構築する方法を解説しています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 試験に必要な知識と解法テクニックを本書1冊で完全網羅！概念データモデル，関係データモデル，SQL，DBMS関連技術など，頻出の用語・テーマをしっかり解説！難関の午後I・IIは演習問題を30問収録！試験特有の文章表現に慣れ，問題文の中から重要な文や字句を迅速に見つける実践的な解法テクニックが習得できます。平成28年度の試験問題・解答解説は本書のサポートWebサイトで配信するので，本書で計5回分の試験問題に挑戦できます。

本書は，Mozilla Foundationが開発する「Firefox OS」の，日本初となる本格的な開発ガイドブックです。iOSやAndroidとの比較を交えながらFirefox OSの魅力を解説する第1部，Firefox OSの内部構造をはじめアプリ開発に必要な諸知識を解説する第2部，オープンソースであることを最大限利用したOSのカスタマイズ手法について解説する第3部に分けて，Firefox OSの魅力や構成技術を体系的に解説します。これまで英語のみだった開発情報を日本語でていねいに解説した貴重な情報源として，ぜひご活用ください。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12917-0)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。

◆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。