電撃大賞作家が描くタイムパラレルストーリー 泣ける！書店員さんも応援！ コロナ禍のなか、パワハラ、クレームで八方ふさがりの紗菜。 死んだはずのおばあちゃんからの奇跡の電話とは？ コロナ禍で閉塞感ただようなか、携帯大手子会社に勤める紗菜は、連日会社でパワハラ、客からクレームを受け、ついにコロナにもかかってしまった。八方ふさがりの紗菜に、あるとき非通知の着信が。それは亡くなったはずの祖母からの電話。藁にもすがる思いで、紗菜は悩みを打ち明けるが、祖母の温かい言葉の裏には、戦中戦後を生きぬいた凄絶な経験があった……。現代と過去をつなぐ奇跡の電話交感。電撃大賞作家が描く号泣必至の物語。

ひとり暮らしの女性の日常と東京の夜景を通して現代の時間の流れを切り取った表題作ほか、龍になろうと修行した男がウナギになって食われる「龍神抄」、赤塚不二夫の満州引き上げ体験を絵物語にした「赤塚藤雄の頃」、藤枝静男や梅崎春生の短編を漫画化した「妻の遺骨」「輪唱」など、新時代のリアリズムを切り拓く1+13編を収録。 音楽家・小西康陽が「ヌーヴェル・ヴァーグ」と評価し、「POPEYE」「SWITCH」「SPECTATOR」………各カルチャー誌がこぞって特集。第21回 文化庁メディア芸術祭審査委員会推薦作品にも選ばれた話題の俊英・川勝徳重、待望の作品集。

「不倫なんて、ダメなのに…！」旦那からは愛され、順風満帆な結婚生活を送る主婦・真穂。ある日、バイト先のクリーニング店で、店長とバイトが店の奥で激しいSEXをしてるところを見てしまう。普段は無愛想な店長が激しくピストンしている姿を目の当たりにし、衝撃を受けるとともに、AVのような刺激的なSEXがしてみたい…と隠していた欲求を刺激される。逃げるように去り、帰り支度をしていると、「さっき見ていましたよね？」と店長から声をかけられる。あっという間に下着の中に手を入れられると、とろとろになったアソコを弄られてしまう。「いやらしい匂いがしていたんだよな…」ダメとわかっていても快感を受け入れてしまう身体は、本当の欲求に目覚め始めて…!?【※この作品は「電話中、後ろからXLの不倫ピストン～真面目な人妻の淫乱SEX」の第1巻～3巻を収録した合本版です。重複購入にご注意ください。】

人気AVメーカー「グローリークエスト」がお届けする、エロエロな写真集 小悪魔がマン開！　女性と一緒にいた男がどうしても電話に出なければいけなくなり、電話に出て会話を続けていると、女は退屈になったり電話の向こうの相手が気になりだして男にちょっかいを出し始める。耳を舐めたり、キスをしたり、乳首を弄ったりしているとみるみるチ○ポは勃起。大きくなったモノを○○しているうちに女もその気になり、電話中にも関わらず無理矢理○○しちゃいます！　とっても淫らな5人の女たちの写真集。 ※モデルは20歳以上です。

※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。 電話帳が情報文化の発展に寄与した軌跡をたどり、アナログからデジタルへと情報検索ツールとして発展する可能性を展望する。

「携帯がなかった頃ってさー　どうしてたんだろう」 教え子たちは携帯電話がある時代に育った世代。 女子高生たちの疑問に答えていくうちに電話と手紙にまつわる思い出が次々と呼び覚まされる。 作者の学生時代の通信手段について語るテーマ・エッセイ漫画。 2013年10月のCOMITIA106にて「乱痴気事虫所」より発行の自主出版誌を電子書籍化。 第10回いっせい配信企画「創作同人2019年7月」参加作品。 （全年齢向け：本文モノクロ：25p） ※本作は砂虫 隼の個人誌作品の電子書籍版となります。【28ページ】

雑誌『ラジオライフ』で人気の特集「電話の裏ワザ」。本書では1989年～2019年のラジオライフに掲載された記事を選りすぐって収録。固定電話、公衆電話、携帯電話、スマホのダークサイド史は読みごたえ満点！ 《主な内容》 ・会話が電波で漏れる…無線電話が危ない理由 ・国際電話タダがけ＆テレカ偽造マシーン ・RL編集部が実験に成功！クローン携帯電話 ・サービスモードを活用！スマホ裏コマンド集 本書は『月刊ラジオライフ』（毎月25日発売）に掲載された記事を電子版として再編集したものです。そのため、記述は掲載当時の情報にもとづいています。価格・仕様の変更等が行われていたり、サービスが終了している場合があります。なお、各記事の初出は以下のとおりです。記事中で参照ページが指定されている場合は、各特集内のページ数に対応しております。 ・2019年4月号特別付録「電話の裏ワザ大全 1989～2019」 本書はあくまで報道の見地から「事実」を掲載したものです。「事実」を実際に行い、万が一事故やトラブルに巻き込まれた場合でも、小社および筆者は一切の責任を負いかねます。本書に掲載された情報の取り扱いはすべて自己責任で行ってください。

メーカーで営業事務として働く奈緒子は、取引先の佐藤さんの優しげな声が大好き！　電話で話したことしかないけれど、『彼はきっと王子様みたいな人！』と夢見ていた。そんなある日、取引先のデイキャンプに参加した奈緒子。そこで初めて会った佐藤さんは、イメージとは違いぶっきらぼうで威圧的な、怖い人だった！　ショックを受ける奈緒子だったが、実は佐藤さんがデイキャンプに慣れない自分にフォローを入れてくれていたと知り、ときめいてしまう。どうにかしてまた会いたい、と思っていた矢先、運命的な再会を果たし……!?

本書は、ネットワークの視点から「電話」の仕組みを紹介したものです。 「回線交換」の電話から始まり、「携帯電話」やパケット通信による「IP電話」、「LINE」などに代表されるスマートフォンの「電話アプリ」がどのように通信を行い、動作しているのかを解説しています。電話のネットワークについて、簡潔でありつつ、ここまでカバーした書籍は現時点でおそらく本書だけと思われます(2013年12月時点。編集部調べ)。 私たちの生活に身近な存在でありながら、「電話」の「ネットワーク」はあまり知られていません。本書で電話のネットワークの「裏側」を知っていただければと思います。 ※本書はカラーの図版を多用して、「電話」の仕組みを解説しています。カラー表示が可能な端末で閲覧すると、より見やすいようになっています。 ※本書は月刊誌日経NETWORKの記事をベースに再構成したものです。紹介しているサービスが採用している技術やサービスの提供料金、取材対象者の肩書きなどは、記事掲載時のものです。ご了承ください。

■電話がつながる仕組みが詳しくわかる! 電話機の受話器を上げてダイヤルし、電話相手の声が聞こえてくるまでには、ほんの数秒しかかかりません。この短い間に、電話ネットワークの中では、様々な機器が電話をつなぐために必死に働いています。本書では、電話がつながるまでの処理を一つずつ追いかけることで、電話技術を丁寧に解説しました。 ■NTT固定電話・IP電話・携帯電話がよくわかる! 取り上げているのは、家庭で使っている「NTT電話」、急速に普及している「IP電話」、どこでも使える「携帯電話」の3つです。つながる仕組みを実感していただくために、NTT電話のほかにも、IP電話はNTTの「ひかり電話」、携帯電話はNTTドコモの「FOMA」という実際のサービスで説明しています。あらゆるネットワークの原点となる電話の基礎知識から、最先端のIP電話や携帯電話まで電話の知識がしっかりと身につきます。

2ショットダイヤルで中年男性相手にエロい事を囁き、呼び出したあと、その様子をこっそり窺う…勿論こちらの素性は明かさないし、決して姿も見せない。皆で物陰からただ嘲笑し、それで終わり。きっかけはクラスメイトの間で流行っているそんなゲームだった…ある日の帰り道、電話ボックスを見つけた内気な少女「羽村ゆうき」はテレフォンカードを所持している事に気付く。それは甘い誘惑だった…友人関係でストレスを抱えるゆうきはついつい受話器を手にしてしまう。『ほんのきまぐれ、少しばかりの火遊びのつもり…いつもみんながやるように、たまったストレスを発散したくて…』しかし、繋がった相手は先ほどクラスメイトたちに騙された男だった！！不運にも居場所を知られたゆうきは、電話ボックスの中でその『ツケ』を支払うこととなる！！ガラスに押し付けられながら、ゆうきの身体は発情したオヤジの肉棒により白く染められてゆき…！？ ------------------------------- ※こちらは1巻目の内容になります。 2巻目以降は違う内容になりますので、サンプルをご確認の上ご購入くださいませ。 -------------------------------

最近は利用してくれる人が少なくなり、さびしさを感じている電話ボックスの妖精ぺんでん。電車に乗ってでかけたり、花をめでたりと、今までしたことのない経験をして過ごしたぺんでんは、駅でやはりさびしそうな公衆電話に出会って……。新しいものに目が行きがちだけど、古き良きものも大切にしようよ、というやさしいメッセージが込められたほっこりとする1冊。

四月は淑女。街は彼女を迎えると急にうきうきする。電話魔がラスキン婦人服店に脅迫電話をよこしたのは、そんな朝だった。店を立ちのかないと、お前を殺す――悪戯にしては度がすぎる。だが、必死の捜査にもかかわらず、脅迫電話は23軒の店に飛火した。しかも、事件と関連があると思われる死体が見つかり、事態は緊迫の度を強めた。果たして、電話魔の真の目的とは！

ディケンズの自伝的要素あふれる代表作。デヴィッドが生まれた時、すでに父は死亡していた。大伯母は、女の子誕生を信じていたが、裏切られて家を出ていった。陽気な乳母ペゴティーはデヴィッドを兄の暮らすヤーマスへ連れてゆき、デヴィッドは好青年ハムや幼い恋心をおぼえたエミリーに出会う。母はマードストンと再婚する。マードストンとその姉はわがもの顔で家に居座り、母は心身衰えて死亡する。デヴィッドは寄宿学校に入れさせられるが、そこで二人の生涯の友を得る。怖いもの知らずのスティアフォースと愉快なトラッドルズだ。デヴィッドは学校をやめさせられ義父がロンドンで経営する商会に小僧に出される。デヴィッドは貧乏人ミコーバーのもとで暮らすが、やがてミコーバーは借金のため牢獄へ。デヴィッドは逃げ出して徒歩で大叔母の住むカンタベリーへ向かう。大伯母に保護されたデヴィッドは、その友人である弁護士ウィックフィールドのもとに寄宿し、その娘のアグネスと親しくなり、不気味な人物ユライア・ヒープに出会う。デヴィッドは地元の学校に通うようになる。

村上さんが愛してやまないジャズ・レコードについて語る極上のエッセイ 「僕の大好きなジャズ・レコード188枚のことを書きました」 チャーリー・パーカー、カウント・ベイシー、ビリー・ホリデイ、スタン・ゲッツ……ジャズの黄金時代に数多くのジャケット・デザインを手がけた伝説的アーティスト、デヴィッド・ストーン・マーティン。彼がデザインしたレコードを敬愛し蒐集してきた村上さんが、所有する盤すべてをオールカラーで紹介。 手にとって見ているだけで素敵な音楽が聞こえてくる、極上のジャズ・エッセイ。

ヒーローたちが語るデヴィッド・ボウイの物語 本書は、デヴィッド・ボウイと関わりのあった有名人と本人のエピソードをまとめた１冊です。ジョン・レノンやミック・ジャガーとの友情、ボブ・ディランに嫌われていた話、マイケル・ジャクソンにムーンウォークを教えた説など、これまで語られていなかった内容が満載。スティーヴィー・ワンダー、ジェームズ・ブラウン、マーク・ボラン、ポール・マッカートニー、ジョージ・ハリスン、ジミ・ヘンドリックス、エリック・クラプトン、フレディ・マーキュリー、ルー・リード、イギー・ポップ、クリッシー・ハインド、山本寛斎、エルヴィス・プレスリー、サルバドール・ダリ、ウィリアム・バロウズといった偉大なアーティストたちとの300にもおよぶ物語を収録しています。ボウイが憧れたヒーローたち、ボウイをヒーローとして尊敬していたアーティストたち。それらのつながりから、ナイーブでユーモアに溢れた真実のデヴィッド・ボウイ像が浮かび上がってきます。 著者のトム・ハグラーは、BBCのレポーターで、デヴィッド・ボウイの世界的マニア。デビッド・ボウイの長年のプロデューサーであり、盟友でもあったトニー・ヴィスコンティが監修を務めています。 2022年6月16日は、ロック史に燦然と輝く名盤『ジギー・スターダスト』が発売されてちょうど50年。この記念すべき日に、デヴィッド・ボウイの新たなる魅力を発信する１冊『デヴィッド・ボウイ・アンド・ヒズ・ヒーローズ』が登場します！

デヴィッド・ボウイが演じた「魂」と「美意識」 不世出のロックスター、デヴィッド・ボウイは、様々なキャラクターを演じ、常に人々を魅了してきた美しきアクターでもあった。本書は映画や映像作品、そして自ら演出した音楽作品の中でボウイが演じたそのキャラクターを各時代毎に徹底検証。⾳盤の中に録⾳された⾳だけでは⾒えてこない、デヴィッド・ボウイというパフォーマーの表現⽅法を探る。"俳優"としてのボウイの美意識とは？　 【CONTENTS】 Photographs 1970-1976 Photographs 1976-1983 Photographs 1983-1986 Photographs 1992-2015 第1章　 演劇に目覚め、パントマイムを駆使 The Image Love You Till Tuesday Pierrot In Turquoise 第2章　「トランスジェンダー」の先駆者 『世界を売った男』『ハンキー・ドリー』のジャケット考察 第3章　異星から来た予言者：ジギー・スターダスト Ziggy Stardust : The Motion Picture 1980 Floor Show 第4章　舞台表現への開眼～ハロウィーン・ジャック 第5章　ハリウッドへの決別：シン・ホワイト・デューク 『地球に落ちてきた男』 第6章　ベルリンから世界へ、そして新時代へ 『ジャスト・ア・ジゴロ』 『エレファント・マン』 『クリスチーネ・F ～麻薬と売春の日々～』 『バール』 『ハンガー』 第7章　スターのふるまい Serious Moonlight 『戦場のメリークリスマス』 『スノーマン』 Jazzin' For Blue Jean 第8章　映画産業への参入 『ビギナーズ』 『ラビリンス 魔王の迷宮』 『ニューヨーク恋泥棒』 第9章　カメオのカリスマ 『ツイン・ピークス/ローラ・パーマー最期の7日間』 『バスキア』 『ズーランダー』 『プレステージ』 『エキストラ：スターに近づけ!』 第10章　最期の演出 演劇／衣装／映像／デザイン 関連人物 特別インタビュー：ヴィヴィアン佐藤

※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。 「ディッヴィド・ボウイが何者かって? 精神科医であり、司祭、セックスの対象、破滅の預言者さ」──デヴィッド・バーン 時代を代表するロック・フォトグラファーの写真とともに、 著名な音楽ジャーナリストのクリス・ウェルチが、 アーティストとしてのデヴィッド・ボウイの実像に迫る。 写真を通してデヴィッド・ボウイを語るビジュアル年代記 パフォーマー、ソングライター、またときにはファッション・アイコンとして、トム少佐からジギー・スターダスト、シン・ホワイト・デューク(痩せた青白き公爵)へとカメレオンのように変化し続けたデヴィッド・ボウイ。生涯を通じて数々の賞に輝き、その栄誉に値する業績を残した天才アーティスト、デヴィッド・ボウイは、歴史に残る多大な貢献をポップ・カルチャーにもたらした。2016年1月に没したあとも、ボウイの偉業はいまなお人々の胸に刻まれている。テリー・オニール、ギスバート・ハイネコート、ミック・ロックら錚々たる写真家による、各ペルソナやキャリアにおける多彩な瞬間を捉えた美しい写真の数々が掲載された本書は、有名な作品のみならず、ほぼ世に出ていない貴重な写真を通してデヴィッド・ボウイを語るビジュアル年代記の決定版である。

デヴィッド・ボウイについての音楽評論。至上のロックスター、ボウイの数多ある名曲のなかからとくに注目すべき曲をとりあげ、そこからボウイの方法論、創作の秘密、彼の思想に迫る。また、ボウイがわたしたちに贈った遺言、ラストメッセージを明らかにする。ボウイを真剣に理解したい方のために。

緊急出版。デヴィッド・ボウイ総論。至上のロックスター、デヴィッド・ボウイの人生、音楽、詞、方法論など、その全貌を明らかにする人物評論。遺作に込められたボウイのラストメッセージとは何か？

二〇一六年一月、アルバム『★（ブラックスター）』発表のわずか二日後に逝去したデヴィッド・ボウイ。彼は、一九四七年に生まれ、ロックン・ロールの勃興からデジタル音楽配信の時代までを生き抜き、最後まで創造をやめなかった。きらびやかなグラム・ロックの英雄ジギー・スターダストの衝撃、『レッツ・ダンス』での世界制覇、そして最後に残された『★』……今もなお輝きを放つ数々の作品をもって愛され続けるボウイの創造の旅をたどる。

一見高飛車な美少女。その正体は――伝説の銘刀!?　美しき剣精・薄緑と、彼女と契約した高校生・練司。二人は戦う。どうしても会いたいヤツがいるから……。ヒトと剣がしのぎを削る古今東西名武器バトル、開幕！

弁慶機関に所属する高校生・練司は、ある男と再び相見えるため、美しき剣精・薄緑と契約し、戦いの世界に身を投じる――。長い時を経て人の形を成した伝説の聖剣、名刀と伝承者が契りを結ぶ古今東西武器バトル開幕！

2021年10月放送開始の新感覚ショートアニメを、「キャラクター原案・シリーズ構成」の丸紅 茜がコミック化!! ＜夏、沖縄。ひと夏の“でーじ”な出会いが繋ぐ、ちょっと不思議なものがたり。＞ 沖縄の高校１年生・比嘉 舞星（ひがまいせ）は、家業のホテルでアルバイトをしながら退屈な夏休みを過ごしていた。ある日、東京からやってきたワケあり風な宿泊客・すずきいちろう(偽名？)。すずきが来てからホテルではおかしな現象が…。部屋を泳ぎ回る魚たち、ホテル壁を突き破る巨大なガジュマルの木、ふたりの間に巻き起こる不思議の行方はーー？ ※「でーじ」＝沖縄の言葉。「とても」や「大変」といった意味。 (C)丸紅 茜／COMICポラリス ©波之上青年団／でーじミーツガール製作委員会

体内に取り込むと不思議な力を発動させることのできる《石》。その《石》の力を操るユキとサクラには、過去の記憶がいっさいなかった。わかっているのはこの《石》が他にもいくつかあるらしいことだけ。自分は何者で、どこから来たのか。そしてこの《石》は一体何なのか――。《石》を探すユキとサクラの旅が始まる!!

「データ」はビッグデータ時代の新たな通貨となり、 企業や政府、個人などが持つデータを掛け合わせることで新たなサービスを生み出している。 地中深くの“油田”に蓄積されていたデータが一気に吹き出ることで何が起きようとしているのか。 保険、金融、不動産、食品、農業、エネルギー、医療、広告、防犯、街づくり、科学、選挙など、 あらゆる産業と公共分野で進行する驚異の「データ革命」をレポート!

さらば勘と経験！データドリブンで急成長を実現したノウハウを公開。 ★変えたことはたった一つ。データドリブン経営に舵をきり、売上右肩上がりの急成長。「一休.com」では具体的に何が行われていたのか？本邦初公開！ ★「思い込み」で意思決定する前に、徹底的にデータと向き合ったと自信を持って言えますか？　データに素直に従った方が正しくありませんか？ ★データドリブンはビジネスの話。データ分析はあくまで手段で、分析結果を役立てて業績向上につなげることが最重要。 ★「Consumer is Boss（顧客がボスである）」はビジネスにおける普遍の法則。ただ、顧客データがあふれる現在においては「DATA is BOSS（データがボスである）」に変わってませんか？ 数字やデータの扱いが苦手でも、本書を通してエンジニアやデータサイエンティストに、やりたいことを適切に伝えるエッセンスを習得できるため、データドリブン経営への第一歩が踏み出せる！ 対象読者 ・データドリブン経営を実行したい経営層 ・従来型の経験に頼りがちな文系の経営・マネジメント層 ・データに基づいた意思決定に関心が高い、次世代を担うビジネスパーソン ・ビジネス部門の思考を理解したい、エンジニア・データサイエンティスト ●目次概要 はじめに 「DATA is BOSS」の意味 序章　まず知ってほしい「データドリブンは、ビジネスの話」 第1章　データを制するものがビジネスを制す 第2章　「掛け声だけ」で終わっている日本型データドリブン 第3章　データドリブン経営の本質 第4章　データドリブン経営の実装 第5章　データドリブン施策の具体例 おわりに　AIの進化が何をもたらすか 読者特典　顧客行動の見える化レポート10選 ■著者：榊󠄀淳 株式会社一休 代表取締役社長。慶應義塾大学大学院理工学研究科修了後、第一勧業銀行（現みずほ銀行）にて金融工学を駆使したトレーディング業務に従事。2003年に米国スタンフォード大学院のサイエンティフィック・コンピューティング学科修士課程を修了後、約10年間コンサルタントとして活躍。2013年、株式会社一休へ入社し、2016年には代表取締役社長に就任。2023年からはLINEヤフー株式会社 執行役員 コマースカンパニー トラベル統括本部長も務める。ほかにも、「国際医療ボランティア団体」特定非営利活動法人ジャパンハート 理事や株式会社じげん 社外取締役を務める。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

●Google銀行、分散型金融、マネーのデータ活用……　●今さら聞けない「データエコノミー」の本質が平易にわかる！　●読めば、経済の「いま」と「未来」が見えてくる決定版！　いま、経済の仕組みが激変している。契機となったのが、データが経済的価値を生む「データ資本主義」の誕生だ。中でも特に注目すべきは、「マネーのデータ」である、と野口悠紀雄氏は語る。マネーのデータは、従来のビッグデータよりはるかに強力で、すでにこの「マネーという最強のデータを巡る争奪戦」が、世界中の国家・企業・銀行間で始まっている。しかし、この覇権争いに加わるどころか、その本質すら、多くの日本の企業・銀行は理解できておらず、それが日本経済の衰退をもたらした根本的原因であると言う。そこで本書では、「マネーデータを巡る新たな経済の本質」を、「データエコノミー入門」と題し、平易にわかりやすく解説。予備知識なしでも読める「データ経済」入門書の決定版！

正しい“データ解析”は、データの背後にある現象を適正に認識することに他なりません。データは、所詮現象の“仮りの姿にすぎません。”データが与えられたら、各種数値に変換することよりもその“意味合い”を解釈することです。本書は生のデータを素材にして解析法の基本原理を解説したビジネスマンの渇望の書。●目次●データ解析の基礎概念（データの縮約化／データの代表値／データの散布度／データの標準化）／データ記述の基本手筋（データの性格／データのグラフ化／クラス分けされたデータの統計処理／多次元データの記述）／データ解析の分析技法（関連性分析／時系列分析／判別分析）　1977年発行。

このわかりやすさ、もう手放せない!･｢仮名化/匿名化｣｢差分プライバシー｣｢秘密計算｣の3つの主要技術を扱う。･統計学･データ工学･暗号理論の観点から丁寧に解説。･データ解析実務者も必読。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

ＡＩというテクノロジーによって、人々がごく一部のエリートと多数の「無用者階級」に分断され、かつてない階層社会が到来すると警鐘を鳴らすのが、『サピエンス全史』『ホモ・デウス』著者のユヴァル・ノア・ハラリ氏だ。 日本でもすでに企業の採用活動や金融機関でＡＩスコアリングが使われ始めており、男女の出会いの場でもＡＩが活用されるようになってきた。ＡＩの予測評価によって社会的に排除され続ける人が多数生じる「バーチャルスラム」化。世界が抱える諸問題に大局的な見地を示す知識人の警告に耳を傾けたい。 本誌は『週刊東洋経済』2018年12月1日号掲載の28ページ分を電子化したものです。

データ×AI領域のキャリア設計を徹底解説！ 自分に合った道筋と戦略がわかる ビッグデータや人工知能の活用が本格化されつつある現代、 データ×AIの領域で活躍できる人材が、様々な業界で求められています。 本書は、そんなデータ×AI人材への就職・転職を目指す方に向けて、 職種やプロジェクトごとの具体的な仕事内容、 求められるスキルなどを、網羅的に解説した書籍です。 【本書で扱う職種】 ・データサイエンティスト ・データエンジニア ・機械学習エンジニア ・データアナリスト ・BIエンジニア 【本書で扱うプロジェクト】 ・機械学習システム構築プロジェクト ・データ分析プロジェクト ・データ可視化・BI構築プロジェクト 本書を読めば、ファーストキャリアを獲得するために取るべきアクション、 自分の市場価値を高めてキャリアアップするための戦略がわかります。 これからデータ×AI領域で活躍したい方、 どのようなキャリアを描いていけばいいのか知りたい方にお薦めの一冊です。 【目次】 ■第1部 データ×AI業界の全体像 第1章 データ×AIによる社会の変革 第2章 データ×AI活用に関する基礎知識 ■第2部 データ×AIプロジェクトの全体像と各職種の果たす役割 第3章 データ×AIプロジェクトの種類と概要 第4章 機械学習システム構築プロジェクト 第5章 データ分析プロジェクト 第6章 データ可視化・BI構築プロジェクト ■第3部 データ×AI人材になるために必要なこと 第7章 データ×AI人材になるためのロードマップ 第8章 データ×AI人材としての転職を決めるポートフォリオ（概要編） 第9章 データ×AI人材としての転職を決めるポートフォリオ（作成編） 第10章 10年後を見据えたキャリア設計 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆【Excelで実践】美しく正確に伝わるデータ可視化の「本質」を学ぶ◆ 　データ分析の重要性が高まる中、データから情報を読み取る手段として「データ可視化」に注目が集まっています。しかし、 「多種多様なグラフのうち、どれが適しているんだろう」 「どのようにラベルや軸をデザインすればいいんだろう」 と悩む方も多いでしょう。そこで、本書はデータ可視化の「理論」とビジネス課題にもとづいた「実践」をもとに、データ可視化の手法を解説しています。 　この1冊で、データ可視化の基礎知識から、データの種類や目的に応じたグラフのデザイン、さらには実務で役立つ可視化テクニックまで幅広く学ぶことができます。また、できるだけ多くの方がすぐに実践できるように「Excel」での作図例とその操作手順も解説しています。「データ可視化」の基本をしっかりと学びたい方にぴったりの、実用的な入門書です。 ■こんな方におすすめ ・「すぐに役立つ」データ可視化の考え方や手法を身につけたい方 ・ビジネスの現場で、データにもとづいた意思決定をおこなう方 ・Excelを使って、見やすく効果的なグラフを作りたい方 ■目次 【理論編】 第1章 「押さえたい」データ可視化の大前提 ・1-1 データ可視化の重要性と役割 ・1-2 グラフを適切にデザインするための観点 第2章 「伝わる」グラフの種類と要素 ・2-1 一般的なグラフとその使い方 ・2-2 グラフの構成要素とデザイン 第3章 「わかりやすい」を生むデザインルール ・3-1 視覚化チャネルとグラフデザインの法則 ・3-2 「色」の効果的な使い方 【実践編】 第4章 ケースで学ぶグラフデザイン［基礎］ ・4-1 量の可視化 ・4-2 時系列の可視化 ・4-3 割合の可視化 ・4-4 関係の可視化 ・4-5 ばらつきの可視化 ・4-6 地理データの可視化 ・4-7 順位の可視化 ・4-8 表の可視化 第5章 ケースで学ぶグラフデザイン［発展］ ・5-1 量の可視化 ・5-2 時系列の可視化 ・5-3 割合の可視化 ・5-4 関係の可視化 ・5-5 ばらつきの可視化 Appendix データ可視化の発展的なトピック ■著者プロフィール 高比良 健太郎（たかひら・けんたろう）：データサイエンティスト。香港科技大学ビッグデータ研究所所属。経済学学士／情報学修士（京都大学）。コンサルティングファームおよび技術系スタートアップを経て独立。製造、交通、ヘルスケアなど幅広い分野で、データ解析や可視化、関連技術の研究開発に携わる。AIやデータ可視化に関する国際会議での論文発表多数。専門家だけでなく一般の人々にもデータの理解と活用を広げることに力を入れている。Schooでの講座「練習問題で学ぶグラフデザイン」は、6,000以上のお気に入りを獲得（2025年6月現在）。

データの海から本質をつかみ、洞察を得る データ可視化は膨大なデータから意思決定に役立つ洞察を導き出すための必要不可欠なスキルです。 同時に、専門外の方へ知識を伝えたり説得するためのコミュニケーション術としても活用できます。 本書は、情報デザイン、コンピュータサイエンス、データサイエンス、統計学、記号学、インタラクションデザイン、ストーリーテリングなどさまざまな分野に分散しているデータ可視化の知見を統合し、ビジネスの最前線で役立つ内容に整理しています。 データ可視化の実践と普及に10年以上携わってきた著者が、本当に必要な基礎的な知識から実務でのワークフローや可視化の実践法、最適なチャートの選び方までをやさしく解説します。 ツール不要でプログラミング言語に依存しない記述なので、本質的な理解につながる内容です。 とくに次のような方にはおすすめの一冊です。 ・データ分析の実務者 ・UI・UXデザイナーやエンジニア ・プロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャー ・マーケティングや事業戦略の担当者 ・企業の広報・コミュニケーションの担当者 【読者特典】手軽に使えるデータ可視化・データ処理ツール47選付き！ 【目次概要】 〈基礎編〉 第1章　なぜデータを可視化するのか 第2章　データ可視化とは何か 第3章　どんな分野で用いられているか 第4章　チャートの文法とは何か 第5章　可視化表現の三層モデルとは何か 第6章　色はどのように選ぶか 第7章　コミュニケーションとしての可視化 〈実務編〉 第8章　ワークフローを理解する 第9章　ゴールを設定する 第10章　タスクを抽象化する 第11章　データの実務知識をおさえる 第12章　データを収集し処理する 第13章　チャートの選び方を知る 第14章　数値（How Many）を可視化する 第15章　言葉（What）を可視化する 第16章　時間（When）を可視化する 第17章　場所（Where）を可視化する 第18章　関係（To Whom）を可視化する 第19章　インタラクティブに操作する 第20章　レイアウトする 第21章　制作ガイドラインとしての価値観と原理原則 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 誰もが頭を悩ます仮説構築を学び，データマイニングを習得する！ 　データマイニングで重要な仮説の設定について，その枠組みを解説した書物は世の中にあまりない。そこで本書では誰もが一番悩むデータマイニングのための仮説構築の手法を重点的にまとめた。さらに，データマイニングに必要な，統計スキル・ITスキル・企画スキル・コミュニケーションスキルという4つのスキルを養成するために，2種類のPBLに基づく課題を設定することで，より実践的な学習を目指した。

データ仮想化というアプローチが、今は十分に成熟し、広範な用途に利用されるようになっています。本書は現実的なケーススタディを数多く取り上げて、データ仮想化の活用方法を示します。どのような技術やテクノロジーでも、成功の指標になるのは採用の実態です。本書では、コンピュータ、金融、エネルギーなどのフォーチュン50ケースや、コムキャスト社、クアルコム社などの事例を通じて、各業界の多様な企業が、データ仮想化によってどのように大きなビジネス上の利点を獲得しているか、詳細に確認できます。本書は、データ仮想化に関心を持ち、また導入を検討している、IT分野の専門家だけを対象としたものではありません。データへのアクセスを効率化してビジネス意思決定に役立てようとする、経営幹部やビジネスユーザにも読んでいただける1冊です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

データ活用が失敗する根本的な原因はたったの1つ！ 「データ→情報→価値→効用」データを活用して価値を生み、売上・利益などの効用につなげる データを活用して我が社も儲けられないのか──。 こう上司から言われた時、どこから考え始めてよいのか分からないという声を多く聞きます。真面目な担当者ほど、「まずはデータの棚卸し」となりますが、それでは売り上げにつながりません。 こう語るのは、野村総合研究所の鈴木良介氏です。鈴木氏はビッグデータがブームとなった当初からデータ活用のコンサルティングを引き受け、この4年間で2000人もの企業担当者らとディスカッションをしてきたそうです。 鈴木氏はこうした膨大な経験を踏まえて、データを活用して売り上げ、利益といった効用を得るためのフレームワーク「DIVA（ディーバ）」を提唱します。DIVAはData＝データ、Information＝情報、Value＝価値、Achievement＝効用の4語の略です。 本書で紹介するDIVAというデータ活用を進めるための共通のフレームワークを持つことで、企業のビッグデータ活用ワーキンググループでの議論の空転を防ぎ、良質な仮説を生み出す前段階となる仮説の量産を支援します。 【主な内容】 　第1章　DIVAは「データ、情報、価値、効用」の一連の流れを記述する 　第2章　顧客の振る舞いを変える 　第3章　従業員の振る舞いを変える 　第4章　データと振る舞いの変化を直結する 　第5章　仮説を量産するのは誰か？ 　第6章　「気が利く」と「気持ち悪い」の境界に挑む

仕事に役立つデータ活用の新しいアプローチ、会社を動かす分析戦略の組み立て方、ビッグデータ技術を一流のデータサイエンティストたちが分かりやすく解き明かす。データ活用の専門誌「日経ビッグデータ」で人気の高かった連載を書籍向けに再構成したものと新規の書き下ろしで構成している。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 データ活用で、これからの防災は変わる""ことを伝える本 　地球温暖化に伴い、世界中で異常気象が起きています。日本は古くから地震や台風、豪雨などにより大きな被害を受けていますが、近年、集中豪雨など、これまでにない大規模災害が毎年のように発生しています。自然災害を防ぐことは難しいですが、データを有効活用し適切な対応をとることで、より効果的な防災・減災、より迅速な復旧につなげることが可能です。 　本書では、自然災害に関するデータを、防災・減災と災害からの復興にどのように活用していくか、気象庁や防災科学技術研究所などへの取材や、これまでのデータ活用の実例を挙げながら、現状と課題、展望などについて紹介しています。 00　プロローグ 01　2035年9月X日、超大型台風の襲来　　 02　迅速で正確な気象予報を目指せ　 03　洪水被害を減らせ　 04　土砂災害被害を減らせ　 05　地震被害を減らせ　 06　地震被害を推定せよ　 07　被害状況を迅速に知れ　 08　望ましい避難を実現せよ　 09　国や自治体の計画を知れ　 10　自分たちで防災計画をつくれ

データが価値を生み出す資源として脚光を浴び、ソフトウェアで手軽にデータ分析ができる時代を迎えました。一般の企業／組織では、機械学習や統計モデリングなどの数理的な理論の活用がはじまっています。 数理モデリングは、さまざまな現象の観測および考察を重ねて得られた発見を抽象的なナレッジに落とし込む手法です。「どんな目的を達成するために」、「どの程度のコストで」、「どんな問題を解くべきか」というような課題に対して、適切な手法でアプローチするための技術が数理モデリングであり、多くのエンジニア、ビジネスマンにとって、今後ますます重要視される知識と言えます。 本書は全7章で構成し、1章では「数理モデルの考え方」をごく単純な例を用いて解説します。続く章では、購買予測、離脱予測、意思決定、オンライン広告、ネットワーク科学、画像解析などの社会実装を通して数理モデリングがもたらす恩恵を解説していきます。数理科学に携わる気鋭のデータサイエンティスト陣による理論解説は、きっとあなたのビジネスを加速させるでしょう。

横浜市教育委員会と立教大学の中原淳研究室の共同研究「持続可能な働き方プロジェクト」による教員調査であきらかになったさまざまなデータをひも解き、近年話題の教員の働き方改革について、具体的な改善策までを提案。教育現場の最前線で働く先生方が、明日の働き方を見直すための議論の出発点となるような素材を提供します。 ※こちらの作品は過去に他出版社より配信していた内容と同様となります。重複購入にはお気を付けください

いま何が起こっているのか—— 世界はこれからどうなる？ 日本はこのままでいいのか？ 激しく大きな情勢変化を 見誤らないために！ 核保有国で、国連常任理事国でもあるロシアが仕掛けた前例のない戦争—— 対する、日本を含む欧米諸国の経済制裁は世界経済に返り血を浴びせる。 無力である国連に代わる、国際的安全保障の枠組みとは——。 日本経済はどうなるか、その処方箋は？ 中国、北朝鮮の動向をどう捉えるか—— 前例のない、激動する世界の中で、衆目を集めるニュースだけを垂れ流すマスコミに惑わされることなく、適切な判断ができるよう、 根本となるデータや原理原則をもとに高橋洋一氏が分析し、読み解いていく。 真実と未来を見抜く力を、 本書で備えてください。 【目次】 第１章 　ウクライナ問題、日本人が知っておくべきこと 第２章　日本にもインフレは襲ってくるのか——失ってはいけないマクロ経済の視点 第３章　日本は「借金で破綻する」は本当か 第４章　有事の時代に、グダグダ岸田政権で大丈夫か 第５章　賃金上昇のカギは？　年金は？ 第６章　日本の周辺諸国は何を考えているか

データ分析のお作法を学ぶ。それが、この本の目的です。 ……まことしやかな数字が、実際の所、どれほど当てになるものなのか。たまねぎの皮を１枚ずつ剥くようにして、喧伝された事実に隠されたもう一つの"事実"を見つけ出すにはどうしたらよいのか。そのためのスキルを学べます。 著者は、ITベンチャー勤務のマーケターにして、データサイエンティスト。データ分析のプロジェクトで数多くの失敗も味わいながら、「生傷で得た教訓」を糧に著しました。 新型コロナの感染拡大、戦後最長の好景気、貧困率にひきこもり……。ニュースを賑わせた事象を題材に、「データドリブンに真実へ迫ると、どのような実態が見えてくるか」を紐解き、そこで使ったスキルを解説します。 データ分析とはアートであり、すべてのビジネスパーソンに必要な能力です。 数字が読めても、それが何を表しているかが分からなければ「分析」とは言えません。数字だけでなく、起きていることの全体を解釈し、時に俯瞰し、データの裏にある何かを探っていく。データに目を配り、また必要があれば提示されたデータを疑う。それが"考える"ことです。データ分析は多様な知的スキルを組み合わせたアートでもあります。 そうした分析力はデータ分析の専門家だけでなく、あらゆる分野のビジネスパーソンにとって必要な能力です。本書がこのような能力を養うことに少しでも貢献できればこれ以上の喜びはありません。

世界経済フォーラムが公表する男女平等度の指標で，日本はＧ７最下位，世界でも最低レベルが続く．根本原因を地域から探り，底上げできないか――．フォーラムと同手法で，４７都道府県ごとに分析し，政治，経済，教育，行政の４分野で強みや課題を可視化した．データや現場取材から誰もが生きやすい社会へのヒントを示す．

※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。 DX化時代のデータ監査ツール「ActiveData For Excel」の機能を網羅的に解説した国内初の書籍! 本書は、「ActiveData For Excel」の基本的な操作方法から実務で役立つコマンドまでをわかりやすく図解した1冊です。ActiveData For Excelとは、膨大な会計データでも正確に・効率的に分析できるDX化時代のデータ監査ツールです。Excelのアドインツールとして使えるため、Excelを使い慣れている方にとっては、スムーズに導入できる点が大きな魅力です。 また、特に難しい設定を必要とせず、いくつかの簡単なステップでデータを分析できるので、誰でも気軽に使い始めることができます。 【本書の特長】 ●国内初! 豊富なデータ活用例と機能解説を掲載 ActiveData For Excel日本語版の共同制作元である監査法人だからわかる、実際の業務に即した具体的な活用例を多数掲載しています。ActiveData For Excelのほぼすべての機能解説を集約した書籍は、本書が国内初です。 ●データ分析の基本的なトピックを各章に分けて紹介! 本書を手掛けた監査法人で実際に利用されてきた手法を元に、クレンジング、集計、抽出などを各章に分けて紹介しており、自分の必要なトピックから学ぶことが可能です。たとえば、あるコマンドの使い方を忘れてしまった場合でも、簡単に参照できるようになっているので、効率よく学習を進められます。 ●各章に演習問題を掲載! 各章には、トピックに沿った演習問題とそのやり方が掲載されているので、 実際に手を動かしながら、実践的に学べます。 ●特典にサンプルデータつき! ActiveData For Excelの利便性が体感できるサンプルデータが特典としてつきます。 本書によってActiveData For Excelのスキルを身につけることで、監査業務がより効率的に進められるようになります。 データ分析の新しい世界に一歩踏み込んで、監査業務のスピードと精度を向上させましょう!

スマホなどを通じて日々のさまざまな事柄（体調やタスクの進捗など）を測定し、新たな気づきと解決策を生み出そうとする「セルフトラッキング」のムーブメント。一見すると個人主義的ないし利己的な行為だが、他者にも、そして社会にも裨益する関係主義的で利他的なものにはなりうるのだろうか。最新のテクノロジーを私たちが「巧く生きる」だけではなく、「善く生きる」ための方法の一つとして捉え直す。橘玲氏推薦！

※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。 売上カードを回収し、DC/POSで単品データをシステム化した講談社の事例をもとに、データを活用した売上・商品管理と、新しい販売促進の道筋を具体的に提示、同時に書店のマーケティング戦略とその展開を明解に描く。

※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。 猛暑は地球温暖化のせい？ 台風は激甚化している？ ホッキョクグマは減っている？ サンゴ礁の島々は沈もうとしている？ その「定説」に科学的根拠はあるか 印象操作に惑わされないための必読書！

150以上のグラフ・表を用いて楽観論を斬る！　政府総債務残高の対ＧＤＰ比が、先進諸国で唯一200％を超えている日本財政。借金返済を先送りした結果、日本は膨大な債務に足を引っ張られ、それが経済成長にも悪影響を及ぼしている。こうした財政運営失敗のツケを、我々はそう遠くない将来に、通貨崩壊という形で支払うはめになるだろう。公的データによる150以上のグラフや表を用いて日本財政の問題点を分析。財政楽観論を完全否定し、通貨崩壊へと突き進む日本の未来に警鐘を鳴らす。　○久米 宏氏、推薦！「『円の崩壊』は現実となるのか。私たちは薄氷の上を歩いている」○野口悠紀雄氏、推薦！「国債がもたらす問題を基本に遡って指摘し、警鐘を鳴らす！」

福岡市は本当に地方最強か⁈ 福岡市の人口は、このままなにも対策を講じなければ、2035年には165万人で頭打ちになるといわれている。しかし、問題に気づき、今から対策を打てば2050年に180万人都市になることも夢ではない。 福岡市は、九州で最も子供が生まれない「超少子化」の町。 福岡市民一人当たりの所得は、30年間ほぼ横ばい。 貧困児童の割合が政令指令都市中、最悪……。 データが示す福岡市の「本当の姿」から目を背けず、福岡市のポテンシャルを最大限に活かすための5つの政策を紹介。 【目次】 ［第１部］データが示す福岡市の不都合な真実 １．福岡市民の所得は30年間横ばい。実質的に減少 ２．子供が生まれない福岡市 ３．福岡市の経済は全九州を相手に卸売・小売業で稼ぐ内需型 ４．低下し続けている福岡市の国際的地位 ５．２０７０年まで激増する65歳以上 ［第２部］福岡市民の所得を増やすための政策提案 １． 自社の消費のうち「毎年１％を地場産に切り替える５年計画」の策定 ２． 福岡市版こども保険の創設 ２０５０年に福岡市の人口を１８０万人に ３． 福岡市の国際的地位と都市としての魅力を高める対策とは ４． 何歳であっても働きたいシニアの仕事を作る ５．南海トラフ 首都直下型地震を利用する 【著者】 木下敏之 福岡大学 経済学部 教授。担当科目：九州経済論、起業戦略論。ラ・サール中学校・高等学校、東京大学法学部卒業を卒業後、1984年に農林水産省入省。1999年、佐賀市市長に全国の県庁所在地の市長の中で最年少の39歳で初当選。2期を務めた後、2012年より福岡大学経済学部産業経済学科教授に就任。

約10年にわたり、日産自動車でデータ分析を駆使しながら数々のプロジェクトをリードしてきた経験を持つ著者による最新刊。今回は特に組織を率いる上司の目線に立って、データ分析で押さえるべき勘所をまとめています。 　部下や取引先などからデータ分析の結果を受け取るマネジャーが注意すべき点を「13のチェックリスト」にまとめました。それらを1つずつ、具体例を挙げながら詳しく解説していきます。 　例えば、店舗の月間売り上げの平均値だけを比較して改善案を持ってきた部下に対して、上司はまずどこを確認すべきなのでしょうか。分析に利用したデータの数や扱ったデータの範囲（期間）、外れ値の有無などによって、分析結果は大きく異なってくることを上司は知っておかなければなりません。平均値だけを見ていても、裏に隠れた情報は見通せないからです。上司はそこをしっかりと確認しなければ、誤った意思決定をしてしまう恐れがあります。 　著者は「企業のデータ競争力を上げるも下げるも上司（マネジャー）次第だ」と指摘します。これからの時代は、データを活用できない上司がボトルネックになりかねません。 ＜目次＞ 序章　こんな職場が危ない 第1章　視点の範囲を押さえる 第2章　結果のインパクトを捉える 第3章　目的に合った答えを出す 第4章　サンプル数の違いを認識 第5章　データの範囲を認識 第6章　データのカテゴリーや定義を認識 第7章　外れ値の処理 第8章　比較のベース 第9章　判断・評価の基準 第10章　指標に潜む罠 第11章　結果や結論の表現 第12章　統計的な確からしさの必要性 第13章　結論の表現の明確さ

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本資料はMID-NET協力医療機関の協力の下、平成26年度、厚生労働科研「MID-NETを用いた医薬品等のベネフィット・リスク評価のための薬剤疫学研究等の実践的な分析手法及び教育に関する研究」（研究代表者、中島直樹）、平成 27 年度、AMED事業に移行した同研究課題、平成28年度～30年度、AMED医薬品等規制調和・評価研究事業「MID-NETを用いた医薬品等のベネフィット・リスク評価のためのデータ標準化の普及に関する研究」（研究代表者、中島直樹）で得られた研究成果をまとめたものである。 平成26年度に初版、27年度に2版を編集し、30年度に3版としてまとめ、さらに令和元年度には総合的な再編集を行った。 今後、MID-NET事業が拡大発展する際にも、MID-NET型システムが新規に構築される際にも、広く教育・研修に活用でき、短時間での知識習得を可能とすることが期待される。 なお、本資料はMID-NET開発時からの成果を網羅的に記載しているため、現在の状況と異なる部分がある点をご了承いただきたい。手順や運用方法などについても情報更新を行っており、問合せに応じて最新の情報を提供する。 （はじめにより） ■主な内容 ・MID-NET事業について（総論） ・MID-NET事業の導入・運営に必要となるもの ・MID-NET運用及び管理に関する手順 ・コーディングとマッピングの概要及び課題 ・SS-MIX2標準化ストレージと、その他のデータ源 ・データ出力と統合データソースへの取込み ・データ品質管理活動 ・医療情報の標準化に向けての課題とその手順 ・医薬品の有効性・安全性評価や薬剤疫学等の解析手法 ・MID-NET 協力機関における個人情報保護法及び医学系研究倫理指針への対応 ・「MID-NETを用いた医薬品等のベネフィット・リスク評価のための協力医療機関情報共有研修会の開催」と課題収集 ・リアルタイムバリデーション手法の構築 ・今後の発展と留意点 ・参考資料

DX・生成AI・データ分析・カスタマーエクスペリエンス・VOC分析を1項目5分で理解できる！ いまさら他人には聞けない、データドリブン経営のすべて DXブームのあと、生成AIの登場でますますテクノロジーと経営が融合せざるを得ない状況になっています。技術革新のスピードがますます速くなっているため、それをキャッチアップするだけでも大変な時代に突入しているといえます。 本書では、DX化に今一歩乗り遅れてしまった、または、導入したけどうまくいっていない経営者のかたに向けて、その情報をコンパクトにまとめています。 いまや、経営にかかわる、あらゆることがDXと関係しないものはないほどになっています。とくに、人材採用は、とりわけ深刻な社会問題となっています。本書にヒントが書かれています。

グローバル経営に不可欠なデータ管理基盤の構築法を徹底解説 グローバル経営管理の観点で見たとき、国内外の拠点から日々収集されるビッグデータの価値を最も左右するのは、実は高速なデータ処理技術でもなければ統計分析スキルでもありません。「A商品1個当たりの粗利が少ない国はどこか」などの、横串を刺した集計・分析を行うには、まず「データのかすがい」が不可欠なのです。 これに相当するのが「マスターデータ」です。このためには「『商品1個』とは何を意味するのか」などの業務用語とデータの定義をグローバルでそろえていく取り組みが必要です。 国内トップレベルのコンサルティングファームが、味の素・アシックス・花王といった日本企業の先進事例を基に、マスターデータ管理(MDM)のノウハウを書き下ろしました。 ≪目次≫ 【第1章】　データ活用の「おや・まぁ・へぇ」 　[1-1]　世の中に溢れ始めたデータ 　[1-2]　データを有効に活用しきれない企業　ほか 【第2章】　IT基盤構築に取り組む先駆者 　[2-1]　マスターデータ管理のプロフェッショナルとは 　[2-2]　「マスターデータ管理は経営判断をサポートするもの」 　　　 …味の素 監査部 内部統制評価グループ 専任部長 西川 一哉氏　ほか 【第3章】　マスターデータ管理プロジェクトへの取り組み方 　[3-1]　プロジェクトの全体像 　[3-2]　フェーズ1 ～企画～　ほか 【第4章】　マスターデータ管理を実践した企業の10年後 　[4-1]　それから10年後　ほか

本書の「検証結果」を自由に役立ててください！ １）検証という結果を通して、使えるルールかどうかを証明 　本書は、玉石混交の情報の海で溺れている投資家に対して、「過去データによる検証結果」という道筋を示しています。 　本書の中で紹介している売買ルールはすべて、検証を通して、利益が積み上がるかどうか、証明済みのものばかりです。検証という難しい作業を自分で行うことができない投資家でも、役立てることが可能です。 ２）目的のひとつは「真似る」こと 　本書では“利益率の高い売買ルール”をランキング形式で紹介しています。それを参考に、利益率の高い売買ルールをそのまま真似てもらうことがひとつのやり方です。 　ただし、過去検証では成績が良かったとしても、今後もその結果を享受できるかどうかはわかりません。だからこそ、パラメータを変更してみるなど、自分なりに調整していくことが大事になります。 　その意味では、過去検証で成績の悪い売買ルールであったとしても、条件を変えていけば使える売買ルーになる可能性も十分にある、ということを忘れてはいけません。 ３）もうひとつの目的は「自分専用の手法を作る」こと 　成績の良い売買ルールを真似ること自体は間違っていませんが、できることなら、もう一歩先に進んでほしいと考えているます。 　学ぶの語源は「真似ぶ」という説もあるように、人の真似から入ること自体は悪いことではありません。 　ですが、真似だけで満足していては、いずれ頭打ちになる怖れがあります。なぜなら、真似は、あくまでも真似にすぎないからです。自分に合った、自分だけのルールを作ることができるのであれば、それにこしたことはありません。 　本書では、“そこ”を目指しました。過去検証で実績のある売買ルールを参考にして、「結果の出ているルールに共通している項目は何か」「どういう思想で売買ルールを構築すればよいのか」などを学び、自分専用の手法を、自分で作ってほしいと願っています。 　良い売買ルールには、良いコンセプト（戦略）があります。それを見つけることが、検証の醍醐味だと思います。 ◆本書を読んでほしい人 ◎玉石混交の投資情報の海の中、何を参考にすれば良いのか、わからない人 ◎検証の大切さがわかってはいても、自分で実行するのは難しい人 ◎検証で証明された手法を使ってみたい人 ◎手法を作るときに、どういう考えを取り入れればよいのか、学びたい人 ◆本書の特長 ◎株式投資（FXではない）のテクニカル的手法の検証本 ◎計26の手法の独自データ（検証）を掲載 ◎検証結果から、利益率の高い売買ルールを真似することができる ◎検証結果をもとに、自分で利益率の高い売買ルールを作ることもできる

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ICTやIoT技術の発展によって社会にあふれる「ビッグデータ」を活用して、有用な「価値」を引き出す学問分野「データサイエンス」は、ビジネスから行政、医療、スポーツなど、あらゆる分野で注目されている。データサイエンスの基礎となるデータ処理（情報学）やデータ分析（統計学）手法の基本やあらまし、さまざまな分野での活用実例などを、図版や写真、イラストを使ってやさしく解説するシリーズ第10弾。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】 あたらしい1年生シリーズ 「データサイエンス1年生」の登場！ ヤギ博士、フタバちゃんと一緒に データサイエンスの世界に飛び込んでみよう！ 【本書の概要】 Python1年生でもおなじみのヤギ博士とフタバちゃんと一緒にデータサイエンスの基本について体験できる書籍です。データサイエンスに必要な知識から始まり、基本的なデータの読み解き方や、データの傾向や特徴をつかむ方法について解説します。 【本書の開発環境】 Google Colaboratory 【対象読者】 ・Pythonの基本文法は知っている方（『Python1年生』を読み終えた方） ・データサイエンスについて知りたい初心者 ・Pythonを使ってデータサイエンスの手法を体験したい初心者 【本書のポイント】 ・対話形式で、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。 ・データの読み解き方をサンプルを元に学習できます。 ・データの傾向や特徴のつかみ方を学習できます。 【目次】 第1章 「好奇心×データ」で世の中の謎を解き明かそう 第2章 データサイエンスの基本的な手順 第3章 データからわかることは？：探索的データ分析 第4章 本当にそうだろうか？：確証的データ分析 第5章 アイスクリームの売り上げ分析で体験 第6章 AIで変わるデータサイエンスの未来 【著者プロフィール】 森 巧尚（もり・よしなお） 『マイコンBASICマガジン』（電波新聞社）の時代からゲームを作り続けて、現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い、関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師などを行っている。近著に『Python2年生 スクレイピングのしくみ 第2版』、『Python2年生 データ分析のしくみ 第2版』『ChatGPTプログラミング1年生 Python・アプリ開発で活用するしくみ』、『Python3年生 ディープラーニングのしくみ』、『Python2年生 デスクトップアプリ開発のしくみ』、『Python1年生 第2版』、『Python3年生 機械学習のしくみ』、『Java1年生』、『動かして学ぶ！ Vue.js 開発入門』（いずれも翔泳社）などがある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 OERAモデルでプロ野球の歴史から勝利の戦略を紐解く 　OERA(Offensive Earned-Run Average)とはメジャーリーグベースボールで公平かつ正確に打者の評価を行うためにＣoverとKeilersが提案した打者貢献度指数です。OERAは1つの吸収状態をもつマルコフ連鎖を基にして， 打者の貢献度を数値化するシンプルなモデルです。打者貢献度を指数で測ることによりある打者が1試合すべての打席に入り続けたとき、何点くらい得点できるなど調べることができます。 　本書は過去のプロ野球の歴史を振り返り、単に記録だけでなく実際にOERAで出した指標と比較してみます。その結果が指標通りであれば今後のペナントレースの優勝チームを予測することが出来ます。 はじめに 第1章　歴史から見たプロ野球 第2章　OERAモデルとは 第3章　攻撃 第4章　防御 第5章　データサイエンス野球 第6章　三原修・江夏豊・落合博満 第7章　戦略的意思決定を構成する７つのステップ 1　戦略の決定 2　情報の収集 3　視点の検証 4　原因とは何か 5　戦術の選定 6　職術の実行 7　成功か失敗の判断

私立文系の大学受験でも数学が必須化するなど「文理融合」が急速に進むいま、従来と異なる数学力が求められている。 データサイエンス人材の育成やAI時代の到来を見据え、学校教育における数学の授業はどう変わっているのか、その現在と未来を伝える。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonでデータサイエンスの理論と実践を学ぶ 　データサイエンスは、「データを科学的に扱う」学問分野です。近年、ICTの進展によって、センサやインターネットを通じて取得できるデータ量が爆発的に増加したこと、コンピュータの高性能化に伴ってこれまでできなかった大規模なデータ処理が可能となったことなどから注目されています。 　本書は、データサイエンスの基礎となる統計分析からパターン認識（機械学習）、時系列データ分析、深層学習などを、Pythonを使って実際に分析しながら学ぶものです． 　データの取り扱い、確率・統計の基礎といった基本的なところから、パターン認識、深層学習といった統計・機械学習手法、時々刻々と変化する時系列データの分析などの解説を行い、読者がデータサイエンスの一通りを俯瞰できるようになっています。 　Pythonを使った解説によって理論と実践を同時に学ぶことができるので、データサイエンスを学び、自身の分野に応用したい方にピッタリの一冊です。 　第2版にあたっては深層学習を大幅に拡充し、自然言語処理、生成系（AutoEncoder、GAN）などの近年重要視されるテーマを取り上げました。 1章　はじめに 2章　データの扱いと可視化 3章　確率の基礎 4章　統計の基礎 5章　回帰分析 6章　パターン認識 7章　時系列データ分析 8章　深層学習の基礎 9章　深層学習による画像処理 10章　深層学習による自然言語処理 11章　生成系深層学習 12章　深層強化学習 索引

★AI時代の注目デジタルスキル資格 ★待望の公式テキスト登場 　生成AIの登場によって、ビジネスパーソンの働き方は大きく変わります。カギを握るのは「AIを使いこなせるか、データから価値を見いだせるかどうか」です。AIをうまく使いこなせる、データから価値を見いだせるビジネスパーソンの生産性は、飛躍的に高くなります。 　では、AIを使いこなす（データから価値を見いだす）には、何を学べばいいのでしょうか？　使いこなすには、その対象について理解を深めることが必要です。AIの基礎理論およびその土台となるデータサイエンスは数学の活用ですから、AI、データサイエンスに関連する数学および活用法を体系的に学ぶことが必要です。それこそが本書であり、その理解度を測る資格試験が「データサイエンス数学ストラテジスト」です。AIをつくるための資格ではなく、AIを使いこなす、データから価値を見いだすための資格ですから、理系でなくても大丈夫です。 　「データサイエンス数学ストラテジスト」資格試験には中級と上級があり、本書は上級の「公式テキスト」になります。同資格の受験を考えている人にとって、待望の解説書です。

※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。 デジタル時代に即した新資格試験 合格最短コースの公式問題集 　ビジネスパーソンに求められる「基本スキル」が大きく変化しようとしています。その背景にあるのは「デジタル技術」の進化、その本質は「データ化」です。データ化とは、コンピューターで処理したり分析したりできることを意味します。 　会社の業務がデータ化されるということは、業務が「データ処理」になり、業務上の判断は「データに基づいた分析」になります。そこで必要な知識は、学校教育の「数学」の分野に入るものです。例えば、データ分析の基本は確率統計で、線形代数や微分積分を駆使することで高度な分析が可能になります。これからのビジネスパーソンにとって、「数学」はより重要になるのです。 　ジャンルによってはやや高度な知識が必要ですが、学校教育の数学のすべてが必要になるわけではありません。求められるのは、ビジネスパーソンに求められるスキルを、学校教育の数学と結び付けて効率よく無駄なく学習できるように体系立てることです。それこそが『データサイエンス数学ストラテジスト』資格制度です。この資格試験は世界のトレンドを先取りしているだけでなく、ビジネスパーソンにとって実用度が高く仕事で使える内容になっています。 　資格試験には中級と上級があり、本書は上級の公式問題集です。掲載している問題数は80問で、それぞれの問題を解くための考え方を丁寧に解説しています。本書での学習が合格最短コースになります。

★AI時代の注目デジタルスキル資格 ★待望の公式テキスト登場 　生成AIの登場によって、ビジネスパーソンの働き方は大きく変わります。カギを握るのは「AIを使いこなせるか、データから価値を見いだせるかどうか」です。AIをうまく使いこなせる、データから価値を見いだせるビジネスパーソンの生産性は、飛躍的に高くなります。 　では、AIを使いこなす（データから価値を見いだす）には、何を学べばいいのでしょうか？　使いこなすには、その対象について理解を深めることが必要です。AIの基礎理論およびその土台となるデータサイエンスは数学の活用ですから、AI、データサイエンスに関連する数学および活用法を体系的に学ぶことが必要です。それこそが本書であり、その理解度を測る資格試験が「データサイエンス数学ストラテジスト」です。AIをつくるための資格ではなく、AIを使いこなす、データから価値を見いだすための資格ですから、理系でなくても大丈夫です。 　「データサイエンス数学ストラテジスト」資格試験には中級と上級があり、本書は中級の「公式テキスト」になります。同資格の受験を考えている人にとって、待望の解説書になります。

※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。 デジタル時代に即した新資格試験 合格最短コースの公式問題集 　ビジネスパーソンに求められる「基本スキル」が大きく変化しようとしています。その背景にあるのは「デジタル技術」の進化、その本質は「データ化」です。データ化とは、コンピューターで処理したり分析したりできることを意味します。 　会社の業務がデータ化されるということは、業務が「データ処理」になり、業務上の判断は「データに基づいた分析」になります。そのために必要な知識とは、学校教育でいえば「数学」の分野に入るものです。例えば、データを分析するには確率統計が基本で、線形代数や微分積分を駆使することで高度な分析が可能になります。これからのビジネスパーソンにとって、「数学」はより重要になるのです。 　ジャンルによってはやや高度な知識が必要ですが、学校教育の数学のすべてが必要になるわけではありません。求められるのは、ビジネスパーソンに求められるスキルを、学校教育の数学と結び付け、効率よく、無駄なく学習できるように体系立てることです。それこそが『データサイエンス数学ストラテジスト』資格制度です。世の中のトレンドを先取りしているだけでなく、ビジネスパーソンにとって実用度の高い試験内容になっています。 　資格試験には中級と上級があり、本書は中級の公式問題集です。掲載している問題数は60問で、それぞれの問題を解くための考え方を丁寧に解説しています。本書での学習が合格最短コースになります。

世界は今、嘘とフェイクに満ちあふれている。ニュースも、ウェブ検索も、専門家の言うことも、鵜呑みにすれば騙されてしまう。本書は今もっとも注目を集めるデータサイエンティストが、データに注目して「嘘を見抜く技術」を解説！ 世論調査の結果はなぜ各社異なるのか？アベノミクスによって景気は良くなったのか？「最近の若者は……」論の誤り。本当に地球は温暖化しているのか？……etc. 新時代の教養「データサイエンス」の入門書として、数学が苦手な人、統計学に挫折した人にもわかりやすい一冊！ ※こちらの作品は過去に他出版社より配信していた内容と同様となります。重複購入にはお気を付けください

複雑で難解になりがちな統計学に基づいたデータ分析の基礎知識を俯瞰的に理解してビジネスに活かせるようになるのが本書の狙いです。数多くのデータ分析プロジェクトの現場では、「ビジネス」ありきではなく「データ」ありきの曖昧な態度でデータ分析に取り組んでしまい、うまく行かなくなるケースが多々あります。 ビジネス領域におけるデータ分析は、企業戦略・戦術や業務プロセスでの意思決定を支援するためのものです。いかに画期的な分析結果が得られても、それがビジネス活動に影響を与えられなかったり、成果につながらなければ人材やシステム投資の無駄遣いです。 「データ」ありきではいけない。こうした著者の思いから、データサイエンティストになりたい人だけでなく、一般のビジネスパーソン、例えば、マーケティング部門や経営企画部門、営業部門、IT部門などに属する方にも読んでいただけるよう、「データ分析の基本」を具体的な事例を交えながら平易に説明しています。 【特徴】 ・日本屈指のデータサイエンティストによる書き下ろしです。 ・この1冊で、ビジネス活動に役立つデータサイエンスを一通り理解できます。 ・日々の生活で体験する身近な事例から先進的な企業事例までを具体的に紹介します。 ・統計学に基づいたデータ分析の基礎知識を平易に解説します。 ・巻末に「図解 統計の基本」を収録しています。

古代史最大のナゾである邪馬台国所在地はデータサイエンスの手法を使えば、北部九州で決着する。畿内ではありえない、その理由を古代鏡や鉄の矢じりなどの発掘地の統計学的分析を駆使しながら、誰にも分かりやすく解説。その所在地はズバリここだと示す。

ビッグデータの時代だ。さまざまな分野の研究がデータ駆動型に変わってきている。ビジネスでのビッグデータ利用も人工知能の開発とあいまって盛んだ。データの処理・分析に必要な情報学（コンピュータ科学）と統計学の基本知識をおさえ、またデータから新たな価値を引き出すスキルの学び方を紹介する。待望の入門書。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【データをどうやって見ていますか？】 データサイエンスや人工知能への関心の高まりとともに、データを読み取る能力の重要性が高まっています。データサイエンティストでなくても、「最近行った販促活動は売上につながっているのか」「広告や報道、SNSに出てくるグラフの読み取り」「ネットの情報の真偽を確かめる」など、私達は仕事や日常で多くのデータを扱っています。 本書は、数学が苦手な人にも馴染みやすい身近な例からデータに関する基本を学び、数字に強くなり、データを正しく読み取る事ができるようになるための書籍です。 ■こんな方におすすめ ・データの見方を理解したい人 ・数学は苦手だけど数字に強くなりたい人 ■目次 第1章 データとは　－データを基にして考える 第2章 データには種類がある　－種類でわかる数値の意味 第3章 正確な数字と大まかな数字　－オーダーと有効数字 第4章 デジタル化すれば便利になる？　－アナログとデジタル 第5章 平均値は真ん中の値？　－データの特徴を数値で表す 第6章 データどうしの結びつきを考えよう　－因果関係を疑う 第7章 ひっかけグラフにご用心　－グラフを読み解くポイント 第8章 データリテラシーを身につけるために　－データ社会の処世術 ■著者プロフィール 阿部 圭一（あべ けいいち）：名古屋大学大学院博士課程修了、工学博士、静岡大学、愛知工業大学を経て、現在はフリー。静岡大学名誉教授。専門は情報学、情報教育。著書に『よくわかるデジタル数学-離散数学へのアプローチ』（近代科学社、2020年）、『よくわかるデータリテラシー　データサイエンスの基本』（近代科学社、2021年）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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」準拠テキスト データ活用社会を生きる学生・社会人に必須の【データ分析・解析の基本的な考え方と手法】をわかりやすく解説！ データサイエンスは、さまざまなデータを分析・解析し、そこから新しい知見や価値を生み出していく技術・手法です。統計学などの数学を基礎とし、必要に応じコンピュータを活用して、さまざまな分野の専門知識と融合しながら、データから新しい価値を生み出していくデータサイエンスは、いまや大学生・社会人にとって必須の教養といえます。 本書は、政府の「AI戦略2019」での議論を経て策定・公表された「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に準拠した内容です。具体的な事例と分析手法を扱いながら、社会のさまざまな場面で必要とされるデータサイエンスの考え方を、関連する数学とともに丁寧に解説します。また、大学におけるリテラシーレベルの授業に続く、半期の授業に対応した構成としました。 【著者一覧】 第1章 　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第2章 　大川剛直　神戸大学大学院システム情報学研究科情報科学専攻 第3章 　藤井信忠　神戸大学大学院システム情報学研究科システム科学専攻 第4章 　青木　敏　神戸大学大学院理学研究科数学専攻 第5章 　光明　新　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第6章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第7章 　大森敏明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第8章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第9章 　寺田　努　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第10章　熊本悦子　神戸大学情報基盤センター 第11章　高島遼一　神戸大学都市安全研究センター 第12章　村尾　元　神戸大学大学院国際文化学研究科 第13章　白石善明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第14章　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第15章　羽森茂之　神戸大学大学院経済学研究科 第1章　データサイエンスの考え方 1.1　データサイエンスとは 1.2　データサイエンスを学ぶ理由 1.3　データから価値を生み出すプロセス 第2章　アルゴリズムとデータ構造 2.1　はじめに 2.2　データサイエンスにおけるアルゴリズムとデータ構造 2.3　アルゴリズムの基礎 2.4　基本的なデータ構造 2.5　探索 2.6　ソーティング 第3章　システム最適化 3.1　最適化問題とは 3.2　線形計画問題 3.3　非線形計画問題 3.4　整数計画問題 第4章　統計的データ解析の考え方 4.1　標本調査 4.2　信頼区間と仮説検定 4.3　分布の近似と標準誤差 4.4　線形回帰モデル 4.5　非線形回帰モデル 第5章　教師なし学習 5.1　クラスタリング 5.2　高次元データの次元削減と可視化 第6章　教師あり学習 6.1　教師あり学習とは 6.2　学習モデルとトレーニング（パラメータ最適化） 6.3　データのセットの分割とテスト（モデルの評価） 6.4　実データへの適用例（回帰） 第7章　確率モデル・確率推論 7.1　はじめに 7.2　確率モデルとベイズの定理 7.3　確率推論 7.4　確率推論の応用 第8章　強化学習 8.1　強化学習とは 8.2　強化学習の理論 8.3　強化学習アルゴリズム 8.4　探索と利用のトレードオフと意思決定モデル 第9章　情報センシング 9.1　情報センシングとは 9.2　センサデータ処理 9.3　センシング応用 第10章　画像解析・深層学習 10.1　画像解析 10.2　デジタル画像の特徴とフィルタ処理 10.3　深層学習 第11章　時系列データ解析・音声解析 11.1　時系列データ解析 11.2　音声解析 第12章　テキスト解析 12.1　はじめに 12.2　テキストデータの収集 12.3　テキストクレンジング 12.4　トークン化 12.5　ベクトル化 12.6　探索的データ分析 12.7　テキスト分析 第13章　情報セキュリティ 13.1　情報資産と情報セキュリティ 13.2　情報セキュリティの基本：アクセス制御 13.3　情報セキュリティのCIA 第14章　プライバシー保護技術 14.1　データが価値を生む仕組みと提供リスク 14.2　匿名化によるプライバシー保護 14.3　差分プライバシーによるプライバシー保護 14.4　準同型暗号によるプライバシー保護 14.5　協調学習によるプライバシー保護 第15章　意思決定論 15.1　意思決定の基本的枠組み 15.2　相関関係と因果関係 参考文献 索引

現実社会のデータを多く扱いながら、データサイエンスの概念と確率の基礎をしっかりていねいに解説。データリテラシーを涵養するためのまたとない入門書！　データサイエンスを知るならまずこの本！　【データサイエンス入門シリーズ】第1期として、以下の3点を刊行!　・データサイエンスのための数学：椎名　洋・姫野哲人・保科架風（著）清水昌平（編）・データサイエンスの基礎：浜田悦生（著）狩野　裕（編）・最適化手法入門：寒野善博（著）駒木文保（編）／【「巻頭言」より抜粋】データサイエンス分野の遅れを取り戻すべく、日本でも文系・理系を問わず多くの学生がデータサイエンスを学ぶことが望まれます。文部科学省も「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学（北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学）を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。　編集委員長　竹村彰通（滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授）　【推薦の言葉】データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)　　国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)

ビッグデータの集積や人工知能の活用が叫ばれる中，エビデンス重視の実証革命が進み，データサイエンスを駆使した新たな経済学が要請されている．著者の過去２０年間の研究を踏まえ，因果推論や機械学習などを用いるデータ分析の手法だけでなく，適切にデータを取得する調査・実験の手法を解説し，使える経済学の字引を提供する．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 データサイエンスの社会的需要が高まる中、データサイエンティストにはデータを的確に把握し正しく理解する能力が求められる。そのためにはデータ全体をさまざまな角度から丹念に調べる技術が必須となる。本書ではデータの形式や属性、型などの骨子を解説し、データを扱う上で抑えるべき基本を学ぶ。 また著者が開発したソフトウェア「TRAD」（無償）を利用してデータの属性や背景を読み解いた事例も紹介している。20年以上に渡り「サイエンスとしてのデータサイエンス」を追い求めてきた著者が贈る、データの時代に迷わないための必読書。

データサイエンスの門をたたく前に必要となる数学を、一冊にまとめたテキスト。微分積分・線形代数・確率論の中から、入門者が学んでおきたい基礎を厳選、平明簡潔に整理した。まずはこの本で、しっかり基礎固め！【データサイエンス入門シリーズ】第1期として、以下の3点を刊行!・『データサイエンスのための数学』椎名　洋・姫野哲人・保科架風（著）清水昌平（編）・『データサイエンスの基礎』浜田悦生（著）狩野　裕（編）・『最適化手法入門』寒野善博（著）駒木文保（編）【「巻頭言」より抜粋】データサイエンス分野の遅れを取り戻すべく、日本でも文系・理系を問わず多くの学生がデータサイエンスを学ぶことが望まれます。文部科学省も「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学（北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学）を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。――編集委員長　竹村彰通（滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授）　【推薦の言葉】データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)

ツールとして不可欠な技術をコンパクトに！ ・データベースの活用を目的とし、SQLの操作は「問い合わせ」を中心に、MySQLに準拠して解説！ ・関係データベースの基本とその使い方、データの可視化、NoSQLまで網羅！ ・実践的なデータ分析事例として、Wikipediaダンプデータの分析を紹介！ 【サポートページ】 https://sites.google.com/view/dbfordatascience 【主な内容】 1章 はじめに 2章 関係データベースの基本 3章 SQLと正規化 4章 データの可視化と分析 5章 NoSQL 6章 実践的データ分析事例 【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。 ――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授) 【推薦の言葉】 データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。 ――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長) 国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。 ――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)

※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。 超高度情報化社会を迎え、IoT、ビッグデータ、データサイエンス、人工知能(AI)などが、ビジネスの場でもますます重要性を増してきている。本書では、データサイエンスの基礎的な内容、概念を具体的にビジネスにどう活用できるか、事例を豊富に示しながら解説。高度な数学知識がなくても理解できる、文系、理系を問わないデータサイエンスのビジネス活用入門書。

技術の無駄遣い!? 日常の些細な出来事を データサイエンスを駆使して 「まじめに」分析 【本書の概要】 ITmedia NEWS で大人気の連載記事 『データサイエンスな日常』をもとにした書籍です。 「飲み会での孤立」「LINEの既読スルー」「満員電車での立ち振る舞い」。 日常生活で気になるテーマを著者の持つ独特の視点で分析。 読み物としてもデータ分析の学習本としても楽しめます。 【本書の対象読者】 ・データやテクノロジー、デバイスを用いたテック系の読み物に興味のある方 ・データ分析、アプリケーション開発に興味のある方 【本書の目次】 PROLOGUE それはコミュニケーションの問題ではなくデータサイエンスの問題 PART 1　家の孤独に立ち向かう CHAPTER1　LINEの既読スルーにランダムフォレストで立ち向かう CHAPTER2　多面的な自分と向き合うためのチャットボット CHAPTER3　電子デバイスを駆使して強制的に感情移入できる漫画を作る CHAPTER4　在宅ワークの孤独に対抗してプロジェクションマッピングで“バーチャル職場”を作り出す PARTT 2　街の孤独に立ち向かう CHAPTER5　「休日に会社の同僚と遭遇しないための動き方」を物理シミュレーションとゲーマーの英知で解き明かす CHAPTER6　飲み会で孤立しないためのセル・オートマトン CHAPTER7　飲み会の帰り道での孤立に、ARシミュレーションで立ち向かう CHAPTER8　「満員電車で快適に過ごすための動き方」を物理シミュレーションで解き明かす CHAPTER9　すべての孤独に悟りとデータサイエンスで立ち向かう ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

　Kaggleとは、コンペティションを主催するほかに、機械学習エンジニアの育成から就職支援まで携わる、データサイエンティスト支援の一大ポータルです。本書では、Kaggleの概要から、コンペティションへの参加方法、コードの実行方法、活用方法など、幅広く解説しています。 【序文より抜粋】 　本書では、データ解析コンペティションを開催しているKaggleというサイトを紹介しますが、Kaggleのコンペティションは、単純にデータを受け取り、解析し、スコアが付けられるだけの流れ作業ではありません。 　Kaggle上で行われるコンペティションは、それぞれが1つのドラマです。 　データの特性に関する議論や有効なソリューションの公開が行われると思えば、仮順位の推移を巡る駆け引きもあり、そして時には主催者側の問題で右往左往する参加者の姿が見られたりと、コンペティションの開催から終了まで続くお祭り期間中には、さまざまな人間模様を見ることができます。 　Kaggleのコンペティションを通じて、そうしたデータサイエンティストたちの活動の実態を紹介し、また、実際にKaggleに参加して、人間味あふれるデータサイエンティストたちと交流するにはどうすればよいかを紹介するために、本書を執筆しました。 　そのため、本書では、単にKaggleの使い方を解説するだけではなく、実際のコンペティションで起こった事例を、できるだけ多く取り入れるようにしています。

【内容紹介】 コロナ禍に発足した国家プロジェクトは 前代未聞の危機にどう挑んだのか。 知られざる真実が、いま明かされる！ 新型コロナウイルスが全世界で甚大な被害をもたらしていた頃、 感染拡大防止と経済活動の両立を模索するために立ち上がった 国家プロジェクトの存在を知る人はどれほどいただろうか。 新型コロナウイルス感染拡大による国難を乗り越えるための 「AI・シミュレーションプロジェクト」はさまざまな成果を出している。 たとえば2020年年末に政府が打ち出した 「Stay with Your Community」キャンペーンや、 2021年のワクチン職域接種や大規模接種会場設置は、 シミュレーションの結果が政策立案に少なからず貢献したものである。 プロジェクトから生み出された研究成果などは、 内閣官房のHPやプロジェクトの特設ページで誰でも閲覧することができる。 ただ、それらはあくまでも「正史」であり、 実際には、きれいごとでは片づかない衝突も起きていた。 本書は、事務局を務めた三菱総合研究所の現場メンバーの視点から パンデミックの裏側で繰り広げられた激動の日々を追った記録である。 パンデミックやそれに類する危機がふたたび起きたら、 水面下で何が起きていたのかという記録がきっと役に立つ。 また、政策立案やシミュレーションに関わらない 一般のビジネスパーソンにとっても、 未曾有の事態に挑むマネジメントの記録は仕事のヒントになるだろう。 【著者紹介】 ［著］新型コロナ対策とEBPM取材班 プレジデント社の編集者と三菱総合研究所の担当者によって構成された取材班。未曾有の事態の中で「EBPM（エビデンスに基づく政策立案）」に挑むべくスタートした「COVID-19 AI・シミュレーションプロジェクト」で得た知見やノウハウを、広く社会に還元したいという思いで本書の取材・執筆に当たる。本書の制作にあたっては当時の関係者に取材を重ね、その経緯を客観的に記録するよう努めた。 【目次抜粋】 はじめに 第1章　五里霧中の国家プロジェクト、始動 第2章　未知のウイルスを分析せよ 第3章　たった二人で100万人対象のモニタリング検査に挑め！ 第4章　ワクチンは誰に打つのが正解か？ 第5章　次のパンデミックは明日起こるかもしれない エピローグ　それぞれの思い

※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。 ★誰でも無理なく学べるテキストの決定版！★ ・全学必修のデータサイエンス教育の「さきがけ」となった講義がついに書籍化。 ・文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベルプラス）」に採択された「信頼」と「実績」。 【主な内容】 第1部　社会におけるデータサイエンス 1章　社会におけるデータサイエンスの位置づけと活用事例 1.1　データサイエンス概論 1.2　言語教育にデータはどのように活用されるのか 1.3　データサイエンスと社会科学 1.4　ヒューマンコンピュータインタラクション 1.5　臨床医学・社会医学とデータサイエンス：ヘルスサービスリサーチの視点から 1.6　生物科学研究におけるデータサイエンス：発生生物学研究を例に 1.7　サッカーの上達にデータを活かす 1.8　データサイエンスとWeb 1.9　マテリアルズ・インフォマティクス 1.10　ロボティクスとAI 1.11　都市計画とデータサイエンス 1.12　ビジネスとデータサイエンス 第2部　データサイエンス入門 2章　データの種類と収集 3章　データの前処理 4章　データの管理 5章　高度なデータ活用とビッグデータ 6章　1つの質的データの解析 7章　2つ以上の質的データの解析 8章　1つの量的データの解析 9章　2つ以上の量的データの解析 10章　時系列データの解析 11章　データの可視化 12章　実際のデータ分析 13章　人工知能と機械学習 14章　データ倫理とAI倫理 【著者一覧】 名畑目 真吾／内藤 久裕／落合 陽一／田宮 菜奈子／ 堀江 健生／中山 雅雄／岡 瑞起／岩﨑 悠真／ 袖山 慶太郎／境野 翔／藤井 さやか／岡田 幸彦 川口 一画／滝沢 穂高／遠藤 結城／平田 祥人／ 三谷 純／天笠 俊之／五十嵐 康彦／今倉 暁／ 青砥 隆仁／福地 一斗／三末 和男／津川 翔／馬場 雪乃 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「データサイエンス100本ノック構造化データ加工編」はSQL、Python、Rの3言語で、ID-POSデータを使い、データサイエンスの基礎教養となる構造化データの加工に重点を置いた、さまざまな分野のスキルセットを身につけるための実践的なトレーニング環境です。トータル22の区分、100個の設問（ノック）に対して、3言語での実装例と解説を提供します。

“ビッグデータの分析官"として注目を浴びる、いま最もセクシーな職業、データサイエンティスト。 「21世紀で最も魅力的な職業」として注目を浴び、「データを分析して業務を変革し、社内にイノベーションを起こす人材」と定義されていますが、これだけではなかなか実体をつかみにくいかもしれません。そこで本書は、データサイエンティストの実態に迫ります。 　この新たな人材像とこれからのデータ活用を提示する本書は、データサイエンスのスキルに関心があるビジネスパーソンはもちろん、「経験・努力・勘・根性」に基づくオペレーションの品質を高めたい経営層や管理職に役立つ情報が満載です。 『データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」』(日経BP社)の著者で、世界で最も 有名なデータサイエンティストでもあるディミトリ・マークス氏に単独インタビュー。さらにJALや楽天、花王、東芝、大阪ガスなど日本の著名企業で働くデータサイエンティスト10人の仕事ぶりを紹介。 また、データを経営強化にどう生かすかについては、スターバックスやプロクター・アンド・ギャンブル(P&G)、アメリカン・エキスプレス、キリンビール、日東電工、日清食品、ファンケルなど国内外約20社の実態に迫ります。 　日産自動車やホンダ、ファミリーマート、ニトリ、ホンダなど国内大手10社の経営トップ/経営幹部からは、データサイエンティスト/データ分析に期待する声を集めました。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 最新のシラバス「スキルチェックリストver.5」に完全対応！ テキスト＋問題解説の全入りの最強テキスト この一冊で試験対策バッチリ！ データサイエンティスト検定に合格するための完全バイブル！！ ※カバー画像が異なる場合があります。

“データサイエンティスト”のすそ野が広がる あらゆる社員がデータを仕事に生かせる「全員分析経営」の事例を総まくり！ 「IoT」や「インダストリー4.0」など、ITをベースにした事業変革に 取り組む企業が増えています。 変革の担い手となるのが、データから隠された事実を掘り起こし、 未来を予見する「データサイエンティスト」。 そのポテンシャルに期待は高まる一方です。 日経情報ストラテジーのデータサイエンティスト・ムック第3弾となる本号は、 「全員分析経営」がテーマです。 ITの進化で大量のデータに容易にアクセスできる環境が整い、 使いやすい分析ツールも登場。 こうした環境を追い風に、分析人材のすそ野が広がり、 誰もが日々の意思決定や業務遂行にデータを活用することが可能になりつつあります。 本誌の好評記事のなかからビジネスの最前線におけるデータ分析、 データ活用事例を厳選し編集しました。 ＜目次＞ 【Part1】 顧客が分かる！ニーズが読める！データ分析の威力を知る 【Part2】 「IoT」で競う製造業 ビッグデータ分析で不具合を撲滅 【Part3】 分析力が要の「お財布争奪戦」 魅了する売り場にデータ生かす流通業 【Part4】 データサイエンティスト、仕事を語る 「分析力+α」で会社を変える 【Part5】 複雑な分析結果を理解してもらうには？目指せ！「伝え方」の達人 【Part6】数字を恐れず、味方にする データの「読み書き」で強い組織に

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 データサイエンティストを目指す全ての方に データサイエンス初学者向けの書籍です。データサイエンティストにとって必要なスキル、どのような業界・立場で働いているのかといった説明にはじまり、本書ではさまざまな業界で活躍する20名のデータサイエンティストへの取材事例を紹介します。データサイエンティストがどのような手順で、どのようなことを考えながら業務を進めているのかといった「リアル」を職業体験のように実感いただけるのが本書の特徴です。 ■1部 まずは全体像を把握しよう ・1章 「データサイエンティスト」ってどんな職業? ・2章 データ分析ってどのように進めるの? ■2部 事例で理解を深めよう ・3章 さまざまな業界・役割で働くデータサイエンティストのリアル ■3部 データサイエンスの世界に触れてみよう ・4章 明日から使えるデータリテラシーを身に付けよう ・5章 身近なテーマで実際に分析してみよう ●黒木 賢一（クロキ ケンイチ） 株式会社NTTデータを経て、三井住友海上火災保険株式会社に入社。一般社団法人データサイエンティスト協会理事。データサイエンスを通じた社会貢献を目指し、分析コンサルや人材育成など社内外で幅広く活動中。共著『Python実践データ分析 課題解決ワークブック』『BIツールを使った データ分析のポイント』『Python×APIで動かして学ぶ AI活用プログラミング』など。 ●石川 雅之（イシカワ マサユキ） 株式会社金融エンジニアリング・グループを経て、三井住友海上火災保険株式会社に入社。社内外でのデータ分析や分析技術の研究開発、データ分析人材の育成などの業務に従事。また、データサイエンティスト協会のデータサイエンティスト養成講座や大学での講師業務など、社外における人材育成にも取り組む。 ●樫山 貴大（カシヤマ タカヒロ） ネイチャーインサイト株式会社 データサイエンティスト。情報サービス業界でデータ分析基盤構築や営業分析に従事。また、社外データサイエンティスト育成支援や社内データ分析新人育成を担当。データサイエンティスト協会 学生委員会に所属し、大学のデータサイエンスセミナー企画支援を行っている。 ●菅 由紀子（カン ユキコ） 株式会社サイバーエージェント、株式会社ALBERTを経て、2016年に株式会社Rejouiを創立。実務家データサイエンティストとして分析プロジェクトを指揮するほか、多くのセミナ－登壇や教育カリキュラムの開発など活動は多岐にわたる。共著『最短突破 データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック』。 ●北川 淳一郎（キタガワ ジュンイチロウ） 株式会社ミクロスソフトウェアを経て、2011年にヤフー株式会社（現：LINEヤフー株式会社）に入社。ディスプレイ広告の配信精度向上、商品検索精度向上、拠点検索精度向上、求人検索精度向上、営業生産性向上を担当。共著に『最短突破 データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック』。 ●大黒 健一（ダイコク ケンイチ） 2008年に株式会社日立インフォメーションアカデミー（現：株式会社日立アカデミー）に入社。日立グループでのデータサイエンティスト社内認定制度の立ちあげ、DX人財育成の推進取りまとめを担当。総務省統計局gaccoコンテンツ「社会人のためのデータサイエンス演習」Day3講師。共著『ビジネス現場の担当者が読むべき、IoTプロジェクトを成功に導くための本』『最短突破 データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック』。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

データサイエンティストとはどんな仕事か。どういう資質が必要か。どう育てるのか。データサイエンティストという職業の全体像を知り、自らの業務との接点を理解する基本の一冊。

本書は、“既に手元にある魅力的なデータ(Sexy Little Numbers)”を、これまでとは違った角度から分析し、思い込みをこわして新しいビジネス戦略を描き成功させたデータ・サイエンティストの手法を、実例と多数の図表を交えて紹介する。 データを分析し、誰に、何を、どのメディアを通して、いくらの予算をかけて消費者にアプローチするか、マーケティング戦略を決めたらどう実行に移し、その結果を測定して最適化を図っていくか、という「データ・アナリティクス(分析)」の一連のプロセスがわかる。 「測定した結果が何の意味をもつのか」をシンプルな形で示すことに徹底的にこだわる。

AI時代の新職種、データサイエンティストの入門書。 データサイエンティストとは、ビッグデータと呼ばれる大量データを活用し、ビジネスを変革したり、社会問題を解決できる人のことで、近年最も注目されている職業の一つです。 本書は、データサイエンス関連業務の実態を整理し、データサイエンティストに要求される能力を(1)データサイエンス力、(2)データエンジニアリング力、(3)ビジネス力の３つの切り口で詳しく解説し、その能力を活かした仕事の内容を紹介しています。 また、実際の事例をもとにした６つのケースを収録。データサイエンティストは日々どのような仕事をしているのか、どういった事業インパクトを与えているのか、実務で苦労している点は何か、といったデータサイエンティストの「働き方」「人となり」がわかります。 データサイエンティストになりたいと考えている学生のみなさんはもちろん、興味を持っている社会人の方、データサイエンティストの採用を考えている企業の担当者の方にも役立つ内容になっています。

日経情報ストラテジー編集部が2013年から2014年初めにかけて総力を挙げて取材した、データ経営、データサイエンティスト関連の報道記事を編集・改訂して、この1冊に凝縮しました。データ活用事例をお探しの方には必携の1冊。 　花王のデータサイエンティスト集団の働きぶりや、取り組みの工夫点。データ分析官として働く様々な企業の女性社員の活躍ぶり。花王とセコム、ゼンリンの経営トップが語る、データ活用を牽引するリーダーの心構え。著名データサイエンティストの素顔。データ分析で成果を上げているソフトバンクやチュチュアンナ、米P&G、米GEなどの事例を紹介していきます。 　分析結果の効果的なプレゼン技法や、変革にデータ分析を生かすためのポイント、データ分析ツールの賢い選び方、ニューデータの獲得の方法などの解説記事も掲載。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Pythonによる機械学習モデル構築のための特徴量 抽出・作成実践レシピ Pythonを活用した70以上の実践的な"レシピ"により表形式データに対する特徴量エンジニアリングのほぼすべてのトピックをカバー。テキストからの特徴量の抽出の付録として日本語モデルでの実例も取り上げます。 Packt Publishing: Python Feature Engineering Cookbook, Second Edition の翻訳書。 1章 欠損値を補完する 2章 カテゴリ変数をエンコーディングする 3章 数値変数を変換する 4章 変数を離散化する 5章 外れ値を扱う 6章 日付と時刻の変数から特徴量を抽出する 7章 特徴量をスケーリングする 8章 新しい特徴量を作成する 9章 Featuretoolsを用いてリレーショナルデータから特徴量を抽出する 10章 tsfreshを使って時系列データから特徴量を作成する 11章 テキスト変数から特徴量を抽出する 付録 日本語を扱う Soledad Galli : 世界的な学術機関や有名な企業で10年以上の経験を持つデータサイエンティスト、インストラクター、ソフトウェア開発者。保険金請求や信用リスクの評価、詐欺の防止を目的とした機械学習モデルを開発し実運用に成功している。複数のオンラインコースで機械学習を教えており、オープンソースのPythonライブラリFeature-engineを開発・保守している。2018年にData Science Leaders Awardを受賞、2019年にデータサイエンスと分析におけるLinkedIn Voices (LinkedInインフルエンサー) の1人に認定されている。 松田晃一 : 博士（工学、東京大学）。石川県羽咋市生まれ。『宇宙船ビーグル号の冒険』を読み、絵描きではなく、コンピュータの道へ。海（海水浴）と温泉を好む。著書に『Python ライブラリの使い方～ GUI から機械学習プログラミングまで』、『p5.js プログラミングガイド改訂版』（カットシステム)、『学生のためのPython』（東京電機大学出版局)、『WebGL Programming Guide』（Addison-Welsley Professional）など、訳書に『APIデザイン・パターン』、『プログラミングのための数学』（マイナビ出版）、『生成 Deep Learning』、『詳解OpenCV3』（オライリー・ジャパン）、『デザインのためのデザイン』（ピアソン桐原）などがある。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。

近年ビジネスにおいて、現状を分析し、意思決定を行ったり、説得力のある提案をするためのツールとして、膨大なデータを介したデータ分析の必要性がますます高まっています。膨大なデータを蓄積し続けてはいるものの、それらを有効活用している企業は非常に少なく、分析ニーズも高まるばかりです。本書は、データ分析の初心者や企業担当者を対象に、データ分析の実際を解説するものです。 「人は成功からは学べない、失敗からこそ多くを学ぶのだ」という認識から、SBTが手掛けた事例を元に、データ分析を行う際に起こりやすい失敗事例とその克服法を解説します。これにより、読者は、リアリティのある、真に役立つデータ分析の実例を学ぶことができます。 著者は、豊富なデータ分析の経験を持つSBT社データサイエンス部のスタッフであり、ダイナミックかつ具体的な事例を紹介します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 注目を浴びる新しいサービスや製品を支えるデータ分析。その舞台裏を、40社の事例と図解で分かりやすくひもときます。 　例えば、2015年夏に長崎のハウステンボス内にオープンした「変なホテル」。ロボットによる接客を支えているのは顧客一人ひとりの顔を見分ける生体識別。カメラとコンピュータでいかに人の顔を認識しています。 　夏が来ると気がかりになるのが熱中症対策。大林組は、建設現場の作業員の不調の前兆を捉えようと、「肌着センサー」でキャッチした心拍や体温のデータ分析に取り組んでいます。バスやタクシーのドライバーの「眠気」を感知して、居眠り運転防止に役立てようとする動きもあります。 　「うちの子の成績が上がらない」――。こんな悩みもデータ分析で解決するのがリクルートマーケティングパートナーズ。オンライン学習教材を使う生徒の勉強法を分析し、より理解が進むやり方に迫りつつあります。 　2020年の東京五輪ではホテル不足が懸念されています。その解消に一役買うと期待を集めるのが、個人の家を貸し借りする「シェアリングエコノミー」。Airbnb（エアビーアンドビー）は、分析によって「借りたい」と「貸したい」を最適にマッチングし、急成長しています。 　IoT（モノのインターネット）やAI（人工知能）の活用が進み、データがビジネスと密接不可分になっていくのは確実です。データがビジネスや社会をどう変えていくのか。本ムックから読み取ってください。

※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。 「データサイエンティスト」は世界的に注目されているが、実際にこの職種に就こう、育てよう、また組織としてこの職種を活用していこうと考えた時に、どのよう進めていけばよいのか、新しいがゆえに指標が少ない。本書は著者らの統計数理研究所・IBMコンサルタント部門で培った知見を元に、この仕事を目指す人、育成する人に必要な情報、組織としての活用を分かりやすい事例と整理された内容で理解しやすいよう解説する。

ビッグデータ分析をきっかけとして「機械学習」に注目が集まり，ビジネス利用への検討がはじまっています。しかし，実際に「機械学習」を理解しているエンジニアや分析担当者は少なく，うまく活用できていないのが現実です。「機械学習」を利用するにはアルゴリズムの理解，プログラミング技術，ビジネス知識などが必要になってきます。本書では，第1部で機械学習のアルゴリズムやビジネスへの応用方法，流行の深層学習などに触れ，第2部ではPythonを用いた機械学習，画像認識，推薦エンジンなど，サンプルコードをもとに手を動かして試すことができます。機械学習分野で先頭を走る著者陣が，面白く，わかりやすい解説でお届けします。

データサイエンティストはここ数年で生まれた職種です。どんなスキルを身に付ければ良いかはいろいろなところで語られ，現役のデータサイエンティストのスキルもバラバラなのが現実です。さまざまな技術がある中で，本書ではデータ分析者をはじめる前に最低限知っておきたい知識を取り上げます。シェルは知らなくても良いでしょうか？基本的なSQLは書けなくても良いでしょうか？データフォーマットの知識は不要でしょうか？機械学習の基礎知識は不要でしょうか？初学者にとっては避けて通れない知識，現役データサイエンティストにとっては知らないと恥ずかしい知識を登竜門編として１冊にまとめています。

ビッグデータ、機械学習、人工知能など、データ分析に関連するキーワードを聞かない日はありません。データサイエンティストブームからはや数年、多くの日本の組織がデータ分析に取り組み、成功と失敗を繰り返してきました。いまや、データ分析からビジネス価値を見出した組織とデータ分析が根付かなかった組織との差が明らかに広がりはじめています。 本書は、データ分析がうまく機能している組織から執筆者を迎え、実務担当者の振る舞いからマネージャ／経営者層が持つべきデータ分析プロジェクトの進め方などのノウハウをお届けします。データ分析組織を本気で起ち上げたい方、データ分析が実現する幸せな未来を目指す方は必読の内容です。

システム構築の複雑さから開発者を解放する データ指向プログラミング実応用ストーリー 本書は Yehonathan Sharvit, "Data-Oriented Programming", Manning Publications 2022 の邦訳版です。 【本書の内容】 本書は、Java、C#、C++、Ruby、Pythonなどの高級プログラミング言語で2年以上の経験を持つ、フロントエンド、バックエンド、フルスタック開発者向けの本です。 本書で取り上げている業務システム開発におけるアイデアや手法は、オブジェクト指向プログラミングの開発者にとっては、慣れ親しんだ環境や世界観をいったん捨て去るように指示されるかもしれません。 一方、関数型プログラミングの開発者にとっては、本書は（多少ですが）学びやすく、ちょっとした発見とサプライズがあるはずです。 いずれにしても「情報システム開発の複雑さ」を軽減し、見通しが良く仕様変更にも柔軟に対応したい開発者に、新しい視座とパラダイムを提供します。 【目次】 Part1　柔軟性 　　第1章　オブジェクト指向プログラミングの複雑さ― 気まぐれな起業家 　　第2章　コードとデータの分離― まったく新しい世界 　　第3章　基本的なデータ操作― 瞑想とプログラミング 　　第4章　状態管理― タイムトラベル 　　第5章　基本的な並行性制御― 家庭内での対立 　　第6章　単体テスト― コーヒーショップでプログラミング Part2　スケーラビリティ 　　第7章　基本的なデータ検証― おごそかな贈り物 　　第8章　高度な並行性制御― さようなら、デッドロック 　　第9章　永続的なデータ構造― 巨人の肩の上に立つ 　　第10章　データベースの操作― 雲は雲 　　第11章　Webサービス― 忠実な配達人 Part3　保守性 　　第12章　高度なデータ検証― 手作りの贈り物 　　第13章　ポリモーフィズム― 田舎で動物とたわむれる 　　第14章　高度なデータ操作― 考え抜かれたものは明確に表現される 　　第15章　デバッグ― 博物館でイノベーション 付録A　データ指向プログラミングの原則 付録B　静的型付け言語での汎用的なデータアクセス 付録C　データ指向プログラミング:プログラミングパラダイムの一環をなす 付録D　Lodash リファレンス ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ビッグデータ時代の必然的な概念として，「データ市場」が注目されている．これは，皆が安心できる条件で必要に応じてデータを共有し，また状況に応じて結合したり分析したりして使うことで新たなビジネスを生み出すという，いわばデータの取引市場である． 本書は，データ市場構築の手法をIMDJ (Innovators Marketplace on Data Jackets)を中心に幾つか挙げて，その具体的な活用方法を産業界の視点から提案する．IMDJは，すでに経済産業省，国土交通省のワークショップでもビジネスモデル構築技術として採用されている．ビックデータに関係する読者には，まさに必携の書である． （293文字）

■データを制する者が世界を制するのか?ビッグデータを使う能力次第で価値が決まる。GAFAも決して安泰ではない――。まったく新たな科学的方法論に基づくビッグデータ主導の経済・社会の構図、問題点を明らかにします。 ■ビッグデータが動かす経済社会、「データ資本主義」が台頭してきました。ビッグデータは経済取引、経済構造を変革しつつあるが、新しい問題も引き起こしつつあります。ごく一握りの企業によって市場が支配され、監視社会がもたらされる可能性もあります。本書は、情報経済論の第一人者が、従来の歴史をまったく塗り替えつつあるビッグデータ経済の姿と、それを貫く論理、その問題点、可能性をわかりやすく解き明かします。 ■本書では、ビッグデータの概要、AIによるパタン認識、ビッグデータ・ビジネスを支えるプロファイリングとその応用、ビッグデータが提示する新しい科学的方法論、データサイエンスの役割、プラットフォーム企業の支配力、ビッグデータの将来、監視社会の可能性をテーマとして取り上げ、それぞれの背景、現状について平易に解説するとともに、データ資本主義が今後、どのような可能性を秘めているのかについて展望します。 ■著者はビッグデータ・ビジネスの本質を深く掘り下げます。ビッグデータの中でも最も注目されるのがプロファイリングとその技術にかかわるものであることを浮き彫りにします。この点でGAFAの中でもビッグデータを本当に収益源としているのはグーグル、フェイスブックの2社だけであり、今後、GAFA、BATといわれる巨大プラットフォーム企業の命運は分かれる可能性がある、巨大IT企業を従来の独禁法の概念でしばることはできない、情報銀行などで本当に意味のあるビッグデータを集められるのか、などと問題提起します。そして、プロファイリングをもとにした監視社会の出現という点で中国について最も警戒すべきだが、その可能性は中国に限らないことなど、注目に値する論点を明らかにします。

データスチュワードシップは、データを信頼できる、高品質なものにし続ける取り組みです。ビッグデータそしてAI（人工知能）の時代になり、あらゆる組織にデータスチュワードシップが求められています。 『データマネジメント知識体系ガイド第二版（DMBOKガイド）』は第3章で担い手であるデータスチュワードの重要性を指摘しています。そこに発言を引用されているDavid Plotkin氏はこのテーマの第一人者であり、著書“Data Stewardship”はロングセラーになっています。 本書は“Data Stewardship”の第二版の邦訳であり、日本で初のデータスチュワードシップ書籍になります。データスチュワードシップの導入と運用に関する明確かつ簡潔、そして実践的なアドバイスとガイドラインを提供します。ガイドラインを見れば組織の構造、ビジネス機能、データ所有権に基づき、どう進めていけばよいかが分かります。Plotkin氏が様々な企業の現場で実践してきたノウハウが多くの成果物の例とともに紹介されています。 第二版で次の点が強化されました。 グローバルビジネス：国際企業向けの体制をより詳しく解説。国の違いを考慮したビジネス用語の構成など。 プライバシー規制：国内外のプライバシー規制の実施に関与するデータスチュワードシップを解説。 ビッグデータとデータレイク：非構造データも含めたデータガバナンスの在り方を提示。 プロジェクトマネジメント（PM）：データガバナンスのPM方法論への統合を提唱。WBSにデータガバナンスのタスクを追加。 データドメイン：ビジネス/組織機能からデータドメインへの移行を提案。推奨されるデータドメイン詳細を提示。データドメインの長所と短所も説明。