曖昧な記憶を頼りに、かつて自分が神隠しにあった故郷の森を訪れた裕一は、鬱蒼と生い茂る木々の奥に朽ちかけた神社を見つける。通り雨を避けて入った社殿で、謎の男に抱かれる裕一。自分はこの感触を、この男を知っている!　けれどいったいどこで!?　幻想的な神隠しの森の秘密を描いた表題作のほか、霊との3P(!?)を描く「幽霊の恋人」も収録されたオカルティック短編集!

人類は、終わるのだろうか。知能指数40000の人工知能を前にして。答えは簡単ではないけれど、さあ、わたしたちは歩こう。話そう。そして森を育てよう。すべての記憶を土として。その上で踊る、泥だらけの生命として。『脳と仮想』から10年。意識とはなにかを考え続ける脳科学者、最新の論考。著者は、原始生命におけるおぼろげな意識の萌芽から、言語を有する人間の高度な意識状態にいたるまで、その発達を緻密に考察していきます。近い将来まちがいなく、あらゆることが人工知能にアシストされた、未曾有の文明社会が出現するでしょう。そのときわたしたちは、どのように自らの知性を磨いてゆけばいいのでしょうか。そのヒントは、記憶と意識の根源的な問題を扱ったこの本の中に、あちこち、キラリと光を放っています。

終わりなき記憶の闇のなか、愛だけが光をくれたのに……。 病室で目覚めたとき、クレアはいっさいの記憶を失っていた。手首の名札で自分の名前だけはわかったものの、夫と名乗る実業家マットの顔を見ても、何も思い出せない。強盗に襲われて頭にけがをしたのが原因のようだが、マットの広大な屋敷に移って看護を受けるうち、順調に快復していった。魅力的な夫に、快適な生活。けれど、なぜか不安がぬぐえない――彼の発言や態度につじつまが合わないところがあるのだ。それでもクレアはやがて、自分がマットを愛していることに気づく。正直に愛を告げた彼女に、マットは重い口調で残酷な事実を告げた。「結婚生活はとっくに破綻して、僕たちは別居していたんだ」 ■じつは家族を知らずに施設で育ったクレアですが、その記憶さえも失った今、すべてを知るのは夫であるマットだけで……。作者自身、ヒロインと似た境遇の少女時代を過ごしてきただけあって、その分物語に深みが与えられています。切ないすれ違いに涙する大傑作！

病院で目を覚ましたクレアは混乱していた。暴漢に襲われたショックで自分の名前すら覚えていない彼女の前に現れたのは夫を名乗る男性だったのだ！不安に覆われた心を包みこむような優しさで接してくれる彼。思わずすべてをゆだねてしまいたくなるクレアだったが、違和感がぬぐえない結婚生活に疑問がふくらんで行く。クレアが彼に惹かれて行けば行くほど、過去の影は色濃くなって行き…。愛と憎しみが交錯するラブ・サスペンス！

病院で目を覚ましたクレアは混乱していた。暴漢に襲われたショックで自分の名前すら覚えていない彼女の前に現れたのは夫を名乗る男性だったのだ！ 不安に覆われた心を包みこむような優しさで接してくれる彼。思わずすべてをゆだねてしまいたくなるクレアだったが、違和感がぬぐえない結婚生活に疑問がふくらんで行く。クレアが彼に惹かれて行けば行くほど、過去の影は色濃くなって行き…。愛と憎しみが交錯するラブ・サスペンス！

中堅企業に勤めるサラリーマンの多田土岐雄は、気がつくと知らない場所にいる現象に悩まされていた。自分の記憶に隙間があり、この記憶は操作されたものではないかと多田は疑問を深めていく。ある時、多田は自分をつけてきた怪しげな男と出会う。細身の身体に、整った顔立ちの綺麗な男で、多田は彼を知っていると直感する。環と名乗るその男は、実は自分たちは恋人同士だったと告白してくる。驚く多田だったが、環にはさらに秘密があり…。 【おことわり】電子書籍版には、紙版に収録されている口絵・挿絵は収録されていません。イラストは表紙のみの収録となります。ご了承ください。

過酷な認知症介護にも、くすっと笑える小さなドラマがある！ ～癒し度200％のイラストエッセイ～ 記憶がどんどん消える母との 笑いと涙と格闘の毎日から生み出された101話！ 毎日買ってくるカレールー問題、エアコンのリモコンがなくなる地獄、絶対に出られない仕組みになっているはずの認知症専門老人ホームからの大脱走など、重いテーマである「認知症介護」を、軽やかに書き綴った一冊。 介護に疲れたときこそ1話1話で一息休憩してもらえるような、全話ショートショートのエッセイ集。 疲れたあなたも、疲れている家族にも贈りたい。

特別なことをしなくても、やりかたを少し変えるだけで、 おもしろいほど「覚えられる! 」「忘れない! 」「思い出せる! 」 学習塾などに導入される記憶アプリ「Monoxer(モノグサ)」を開発した元Googleエンジニアが、効率的に記憶を定着させる方法を教えます。 「最近、人の名前が覚えられない」 「昔は電話番号を何件も覚えていたのに、スマホに頼っていたら数字を覚えられなくなった」 「新しい用語が次々に登場するけれど、正直ついていけない…」 本書は、そんな自分の記憶力に課題を感じているあなたに向けた本です。 昔から、さまざまな記憶法が提唱されてきました。もし記憶することが得意になれば、人生のあらゆるシーンで役に立つにちがいない。そう思って、記憶術の本を手に取った人も少なくないでしょう。 実際、覚えることが得意になれば教養は広がるし、複雑なエンタメも楽しめるようになります。子どもなら学習の成果も出やすくなり、自己肯定感も上がるでしょう。記憶には、「自分の世界」を変えるだけのインパクトがあるのです。 けれども、本で紹介される記憶術はどれもなんだか難しく感じられて習得に挫折してしまった、という人も少なくないのではないでしょうか。 本書では、記憶にまつわるさまざまな研究を紹介しながら、誰でもラクに覚えられる方法を提案します。 また、子どもや部下など他者の記憶力を上げる方法についても紹介します。 おとな自身の学び直しのためだけでなく、子どもの勉強をサポートするときにも、記憶についての知識が役に立つのです。

東大出身の記憶力日本チャンピオンが、覚え方のコツをわかりやすく伝授！　コツをつかんで記憶力爆上げ!!!　ナゾの大会は覚えなければ即脱落…。覚えた者だけが夢を手にする――!!　サッカーのワールドカップを観に行きたい！　そんな夢をかなえるため、賞金100万円をめざして、記憶力を競う大会に出場した小５の柊矢。記憶力はトホホなレベルだけど、不思議なハリネズミに覚え方のコツを教えてもらうとブーストがかかり…!?　ライバルは“カメラアイ”を持つ強敵・怜央！　数字、人物、楽譜、迷路――覚えて勝ちぬくバトルロイヤル開幕！

猫のように気紛れな少女夕凪との出逢いと別れが、平凡な高校生暁斗を異世界へ導いた。ゴスロリの少女や狂騎士ランスロットとの邂逅の果てにあるものは――。記憶を代償に“喪失世界”で戦うバトルアクション開幕!

過剰共感能力者とは、他人の感情に共感しすぎてしまう特異な体質のために、社会生活に支障をきたしてしまう人々。生きづらさを抱える彼らの共感能力を生かし、本来はその持ち主にしか理解できない記憶を第三者にも分かるようにする“記憶翻訳”の技術を開発したのが九龍という企業だった。珊瑚はその中でもトップクラスの実力を持つ記憶翻訳者だ。依頼人の記憶に寄り添い、その人生を追体験するうち、珊瑚は幼い頃に失った自身の一部について思いを馳せるようになる──第5回創元SF短編賞受賞作「風牙」を収録。心を揺さぶる連作短編集。／【収録作）風牙／閉鎖回廊／いつか光になる／嵐の夜に／あとがき／解説＝長谷敏司※本書は、『風牙』（2018年10月刊行）を再編集・改題し、書下ろし2編を加えたものです。

過剰共感能力を生かし記憶翻訳者として働く珊瑚は、勤務先の〈九龍〉に持ち込まれた仮想空間コンテンツをきっかけに生活共同体〈みなもと〉を訪れる。そこで珊瑚を待っていたのは、自身の母親だと名乗る女性・都だった。すでに亡くなっていると思っていた“母”は精神的支柱として生活共同体をまとめる日々のなかで、過剰共感能力の異常発現ともいえる症状があらわれて苦しんでいた。珊瑚は原因を探るべく、都の記憶データに潜行するが……第5回創元ＳＦ短編賞受賞作「風牙」に始まる、記憶をめぐる傑作ＳＦエンタテインメント連作集、第2弾。／【収録作】流水に刻む／みなもとに還る／虚ろの座／秋晴れの日に／あとがき／解説＝香月祥宏※本書は、『風牙』（2018年10月刊行）を再編集・改題し、書下ろし2編を加えたものです。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「記憶術」を、誰もが簡単に体得できるように進化発展させた「V（バーチャル）イメージ記憶術」。 体系的な記憶術の方法論に基づきながら、言葉遊びやイメージ遊びを駆使して、漫画のような面白さで記憶術を体験できる。それが「V イメージ記憶術」です。 人間の右脳ではイメージを、左脳では言葉を司ります。「V イメージ記憶術」では、この両方をフル活用することで脳の活性化や発想の転換に繋がり、新しい視点・着想が生まれます。具体的には、暗記句・V イメージ・イラストの三者が一体となり、スッと映像を頭に思い描けるので、確実な記憶の定着を実現できるのです。 著者が半世紀以上にわたり追求した「V イメージ記憶術」の到達点である本書は、きっと現代のビジネスパーソンにとって、大きく飛躍するための強力な武器となることでしょう。 ※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

その老人の脳には、記憶を抹殺する特殊な手術痕があった！ 　医師・高尾仁志が当直の夜、急患が運ばれてきた。それが、鉄筋で串刺しになった老人・浮島との出会いだった。「記憶」を研究する高尾は、ＣＧを使いバーチャルな過去を再現する画期的な方法に着手していた。そのおかげでアルツハイマー病の浮島の記憶は蘇り、なんと感情までも表現できるようになる。しかし、彼の脳内には特殊な手術痕が！　浮島の娘と名乗る麗衣の出現で、高尾は、封印されていた過去の事件へと巻き込まれていく……。 　十年前の誘拐事件に端を発した巨悪に青年医師が敢然と挑む、衝撃の医学サスペンス。 ●米山公啓（よねやま・きみひろ） 1952年山梨県生まれ。作家、医学博士、神経内科医。聖マリアンナ大学医学部卒業、聖マリアンナ医科大学第2内科助教授を1998年2月に退職。本格的な著作活動を開始。医学ミステリー、小説、エッセイ、医療実用書など、著書多数。現在もあきる野市の米山医院で診療を続けながら、年間10冊以上のペースで書き続けている。テレビ・ラジオ番組の監修・出演をこなし、講演会も全国で行なっている。

或る出来事－しかも、暴力的な－体験を言葉で語ることは果たして可能だろうか。もし不可能なら、その者の死とともにその出来事は、起こらなかったものとして歴史の闇に葬られてしまうだろう。出来事の記憶が、人間の死を越えて生き延びるために、それは語られねばならない。だが、誰が、どのように語り得るのだろうか。

忘れたい記憶を消してくれる都市伝説の怪人、記憶屋。大学生の遼一は単なる噂だと思っていたが、ある日突然大切な人の記憶が消えてしまい、記憶屋の正体を探り始める……。切ない青春ノスタルジックホラー！

【その都市伝説は“記憶”を喰らう――】 大学生の遼一は、都市伝説の流布についての研究を行っていた。彼の周りで囁かれる「記憶屋」という“記憶”を食らう怪人の存在。そして、身近な人が不自然に記憶を失うことが現実に起こり――。果たして記憶屋は実在するのか!? 記憶を消すことの善悪とは!?　シリーズ累計30万部突破のノスタルジックホラーをコミカライズ!! (C)Kyoya Origami/KADOKAWA (C)2018 Nachiyo Murayama

夕暮れ時、公園の緑色のベンチに座っていると現われ、忘れたい記憶を消してくれるという怪人、「記憶屋」。 記憶を消せることは、果たして救いなのだろうか。 そして、都市伝説の怪人「記憶屋」の正体とは――？ 第22回日本ホラー小説大賞〈読者賞〉受賞作で映画化もされた１作目から始まる、シリーズ全４巻。 「記憶屋」に会いたいと願った人々の切ない思いが胸に迫る。 二度読み必至の青春ノスタルジックホラー！ ※本電子書籍は『記憶屋』『記憶屋ＩＩ』『記憶屋ＩＩＩ』『記憶屋０』の合本版です。 ※本商品は1冊に全巻を収録した合本形式での配信となります。あらかじめご了承ください。

記憶はいつでも引き出すことができる！ ベストセラー著者が残した、もうひとつの名著。 １００年以上読み継がれてきたベストセラー『集中力』の著者が、本名で書いた１４のレッスン。 頭に一度焼きついた記憶というのは、本来なくなることはありません。 記録されたものはすべて存在しつづけ、意志の力でいつでも呼び起こすことができるのです。 記憶のメカニズムをわかりやすく解説しながら、記憶を目覚めさせる具体的な方法を説いた１冊。これで、あなたの頭にも無限の力が宿る！ 【目次より】 レッスン１　記憶とは何か？ レッスン２　注意力と集中力 レッスン３　印象が大切な理由 レッスン４　目は心の窓である レッスン５　耳は目より優れもの レッスン６　聴覚を鍛えるエクササイズ レッスン７　関連の法則とは？ レッスン８　印象に関する１３の法則 レッスン９　古代の記憶術に迫る レッスン１０　「テン・クエスチョン・システム」　　　ほか

【重要】脳トレには効果がありません！！ 大事なのは「脳のクリーニング」です。 「テレビに出ている芸能人の名前が思い出せない」 「前日食べたごはんが何だったか忘れた」 「スーパーで買おうと思っていたものを買い忘れることがある」 などなど。 心当たりのある方も多いのでは？ 40～50代を境に、脳の衰えは進んでいきます。 「最近、頭の回転が鈍くなった気がする」 そう思い、脳トレをする人もけっこういるんじゃないでしょうか。 でも、残念なお知らせがあります。 脳トレに脳を鍛える効果はありません！ 「え、うそでしょ！」と思うかもしれませんが 科学的エビデンスに基づいた正確な情報です。 以前、「スタンフォード大学長寿命センター」が 脳トレに効果がないという声明を出し話題になったこともあります。 では、衰えてきた脳に打つ手はないのか。 それがあるんです。 それが、「脳のクリーニング」です。 実は、脳には若いころから少しずつ 脳のゴミ（＝アミロイドβと呼ばれるたんぱく質の一種）が 蓄積していききます。 このゴミは、脳神経医学の見地から見ると、 脳神経を破壊し脳の老化や認知症のリスクを 高めると言わざるを得ません。 脳の衰えは、このゴミと密接に関係しているのです。 しかしながら、脳のゴミを排出し、 溜めないような生活習慣を身につければ、 そのリスクをグッと抑えることができます。 その最も簡単な方法が、脳にいい栄養素を豊富に含んだスープを、 １日１杯摂ること。 脳のゴミの排出に効果的なαリノレン酸や 抗酸化作用のあるセサミン、脳神経の材料になるレシチンなどの さまざまな栄養素がたっぷり含まれています。 スーパーで売っている身近な食材で作れて しかも包丁を使わずに簡単につくれて、しかも美味しいのです。 年齢とともに、記憶力、集中力の衰えを感じる方 また、近い将来に認知症になるかもしれないという 自覚のある方は、ぜひ、飲んでみてください。

※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。 「うっかり」や「もの忘れ」が増えてお悩みの方々に朗報！ 日常生活の中で気軽に行えて、脳をリフレッシュすることで軽度認知障害も予防できる、簡単セルフケア実践法を１００種収録したＴｉｐｓ集が登場。脳医学者おすすめの「楽しいアイデア」が満載。

☆★☆日本人初の「世界記憶力グランドマスター」が毎日やっている「朝の習慣」！☆★☆ 40代から記憶力競技で世界一！ 「世界一の記憶力保持者」が実践する、記憶力保持の秘訣とは？ ◎朝起きたら、1分以内にカーテンを開ける！ ◎朝のスマホを、小説に変える！ ◎5分間だけシャワーを浴びる！ ◎耳学習をしながら、朝の散歩！……他 誰でも、何歳からでも、やり方次第で、記憶力はどんどん伸びる！ ★★★こんな人におすすめです★★★ 「仕事の質を高めて、収入アップしたい」 「新しい仕事を覚えて、重要なポジションを任されたい！」 「資格試験を絶対に突破したい！」

集中力が続かず、仕事がなかなか終わらない。 「すぐやること」が大事なのはわかっているけれど、なかなか行動できない。 ビジネス書やセミナーで学んだことが定着せず、成果に結びつかない。 営業担当なのに、人の名前を覚えられない、思い出せない。 がんばって考えているのに、いいアイデアがなかなか浮かばない。 リーダーなのに人がついてこない。人を動かせない。 伝えたいことが相手になかなか伝わらない……。 本書は、記憶の持つ力を使い、このような悩みを解決する「ビジネススキル」を手に入れるための本。いわゆる「記憶術」を紹介する本ではありません。 記憶というと、いわゆる「暗記」を思い浮かべるかもしれませんが、それは記憶という機能のほんの一面にすぎません。 普段意識していないかもしれませんが、私たちはつねに「記憶」を活用しています。 文字が読めるのも、文字や言葉の意味を記憶しているからですし、思いついたアイデアも、自分の持っている過去の経験や知識、他者の成功、失敗の事例、流行や時勢に関する情報などの記憶が結びついたものです。 さらに、記憶は気づかぬうちに、自分の思考、感情、行動をも司っています。つまり、記憶の働きを理解することができれば、日々の行動を変えることができるようになるのです。 さらに、集中力、コミュニケーション力、伝達力、さらにはリーダーシップといった、一見記憶とはかけ離れているように思えるスキルにも、「記憶」が大きくかかわっています。 つまり、記憶の持つ力をマネジメントするだけで、あなたの「仕事力」は驚くほど上がっていくのです。この記憶をマネジメントする力、つまり記憶力こそがあなたの仕事力を飛躍的に高め、これからの時代を生き抜いていく「最強のビジネススキル」になります。 本書では、この記憶のマネジメント法を、30年以上にわたり、速読法をはじめとするさまざまな勉強法、心理学やセラピー、カウンセリング、コーチングといった心理手法などの実践研究を続け、そこで得た知見を、研修やセミナーを通じて数多くのビジネスパーソンに伝えてきた著者が、わかりやすくお伝えしていきます。

受験勉強にビジネスに、そして物忘れ防止に「高田式記憶法」を一挙公開。脳の仕組みから記憶法を解き明かし、記憶術の達人の方法も紹介する。

人間は、ある意味で「記憶」の蓄積した生き物だといえよう。もし、過去のことを一切覚えていなかったら、社会生活を営めないだろう。 世の中に記憶力不足に悩む人は多い。「最近、ど忘れすることが多くなった」、「試験に必要なことが覚えられない」、「覚えてもすぐに忘れてしまう」など、老若男女を問わず共通した問題だ。「もっと記憶力を向上させたい」という願いは切実だ。 　そこで本書では、記憶力向上のための基本を、記銘、保持、想起という三つの流れから考えてみた。つまり同じ記憶力であっても、覚えられないというのと、想い出せないというのでは、流れの位置が異なるものだ。 　ビジネスマンは、時間不足に慢性的に悩まされている。記憶力を強化したくても、そんな時間がないという嘆きも多く聞かれる。多忙な人々のために、いつでも、どこでもできるのが本物の記憶力強化法だという信念のもとに、「通勤電車でできる記憶力強化法」を紹介している。特別な時間を費やすことなく、いつのまにか記憶力が向上してしまうことに驚かれるだろう。　 日に10万個近くが死滅していくといわれる脳細胞。人間の寿命と同様に、限りある“資源”でもあるわけだ。そんな大切な、21世紀に向けての貴重な資源を、最大限に活用してもらいたい。また、「記憶術」というと、いかにして記憶するかのテクニックである、とばかり考えがちである。確かに、記憶することは記憶術の要であるが、それだけではない。つまり、「覚える」というだけでは、本当の記憶術にはならないというのが松本幸夫氏の持論だ。だから、一口に記憶するといっても、記憶の流れについては最低限理解しておくことが欠かせない。 　記銘については、巷間、記憶術のテクニックが説かれている。しかし、本書では、まず「何のために記憶するか」を考えている点が他と異なる。それがないと、無目的にいたずらに量を覚えよう、競争しようという方向に向かってしまう。次に、人間の成長を考えている。今までできなかったことが、訓練によってできた。その時の喜びは子供の頃の自転車乗りとも共通している。記憶力が強化されると、自信がつき人間的にも成長していく。 　そして最大のポイントは、人間が記憶するのであって、私たちは記憶力マシーンではないということだ。当然そこには、感情もあるし体験も含まねばならない。人間性をも加味した真の記憶力を、本書によって、一人でも多くの人に身につけて欲しい。

※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。 世界記憶力コンテストに過去8回優勝という記録をもつドミニク・オブライエンの秘密の記憶法"イメージと連想法に基づく効果抜群の記憶システム"をわかり易く伝授。

インプットもアウトプットも「すごい法律家」の読書法！ 30代の頃に弁護士の仕事をこなしながら年間400冊以上を読破し、かつ10年間で50冊以上の単著を執筆し、いまは大学教授という超人気の法律家、木山泰嗣氏。 同氏が、弁護士になってから習慣にしている、仕事にも学びにも効く読書法を一挙に紹介します。 例えば、文書の要素を分解し数値化する読み方、共通項を見つけながら複数の本を同時に読む方法、５Ｗ１Ｈを意識する読み方、マーカーや付箋の活用法、事実と意見を分ける読み方、小説を史実とフィクションに分けて読む方法、「外れ」が少ない賢い本の選び方など、読解力はもちろん、記憶力、思考力のすべてを鍛えることができる著者独自の手法が満載です。 「本を書くのも読むのも、好きでたまらない」という木山氏ならではの、読書を楽しむコツ、忙しい人でも読書を習慣化できる秘訣、さらには同氏おススメの書籍紹介も随所に盛り込まれています。 漠然とした読書から一歩先行く「意識的な読み方」を身につけたい読書家はもちろん、これまで読書の習慣がなくても、これから読書を習慣化したい人まで、おすすめの一冊です。

はじめよう！毎朝５分の気持ちいい若返り習慣！寝たきりの人が歩けるようになるのも夢ではない！いつまでも若々しい人、頭がさえている人、しっかり歩ける人、姿勢のいい人の秘密とは。今あるひざの痛みが消えていく！　お得がいっぱい！　・丸まった背中がのびて骨折を防げる・骨粗鬆症は防げる病気・骨のカルシウムが減ってしまう人、減らない人・寝たきりにならない人の習慣足トレに感謝の声、続々！「ヒップアップもかないましたし、姿勢もよくなっておなかも８センチはひきしまりました」（40代 女性 Kさん）「慢性化した腰痛が、旅行できるまでに回復！」（60代 理容師 女性 Tさん）「スローな筋力アップで股関節の手術後の腰痛とも決別」（60代 男性 D氏）「足が運びやすくなりました」（80代 女性 Tさん）

3年連続記憶力日本一、ＴＶで大反響を呼んだ、記憶のグランドマスター・池田義博さんの記憶術を公開します。脳の性質を利用した、確実に成果の出る記憶テクニックは、どなたでもすぐに実践できる実用性に満ちています。英単語、人の顔や名前、1000ケタの数字までも覚えられる池田式・最強の暗記術を、練習問題付きで紹介。受験や仕事に、すぐに役立つ１冊です。

40代半ばからたった1年で記憶力日本チャンピオンになった、 脳の力を圧倒的に上げる“手書き”の秘訣 日本最強の“記憶のプロ”が教える絶対忘れないメモの書き方 「メモを書いても思い出せない」 「仕事の効率が上がらない」 「集中力がない」 「いいアイデアが浮かばない」 そんな悩みを持つ人はいませんか？ メモは上手く使うことで脳のあらゆる力を上げることができるのです。 ・方眼メモを使う ・ペンの色は基本２色 ・メモは３列で書く ・人の言った言葉には吹き出しを使う・・・・etc シンプルなルールであなたの脳力は２倍になる。 簡単にスゴイ人になれる、記憶力の達人によるメモ&ノート術。 第1章　忘れないメモ術 第2章　タスクの効率を上げるメモ術 第3章　アイデア創出のためのメモ術 第4章　やり抜く力をつけるメモ術 第5章　脳を鍛える「書く」トレーニング

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 大人になると「年齢を重ねた今、記憶力は衰えていく一方……」と思いがちですが、諦めるのはまだまだ早い！記憶力は何歳になってもぐんぐん向上させることができます。本誌では記憶の仕組みを深く知るとともに、記憶力を鍛える簡単なメソッドをかわいいイラスト、読みやすいテキストでわかりやすく紹介していきます。 ありがちな「えーっとホラ、アレだよアレ」や「鍵、きちんとかけたっけ？」といった“ど忘れ”とはサヨナラしましょう。 ※電子書籍版については、紙版書籍同様に「記憶力トレーニングカード」を巻末に掲載しておりますが、切り取ってご使用いただくことはできません。予めご了承ください。

記憶力を強くしたい!もの忘れをなくしたい!そのような願望から記憶力を増強させる方法は様々語られてきた。一方、つらい思い出を忘れたい、嫌な経験をなかったことにしたいと、忘却を操作したい思いもある。では、人間はどこまで記憶を操作することができるのだろうか。簡単に試すことができる思い出す訓練から「数字に色がついて見える」といった特殊な能力まで、これまでの多くの実験や研究から見えてきた記憶の不思議に迫っていく。

記憶力とは、人間がいま自分で自分の存在を確認しようとする「ロマン」である。知らないより知っているほうが、覚えてないより覚えているほうが、人生ははるかに楽しい。記憶力は生き方をちょっと工夫するだけで、誰でも強化・改善できる。驚異の鈴木式記憶力のノウハウを初めて明かす、記憶力面白ゼミナール。

私たちはどのように覚え、忘れていくのか―臨床医学と基礎研究の両方の立場から脳研究に携わってきたトップランナーが、最先端の知見で「記憶」のしくみを解き明かす！　記憶力を高める方法やＱ＆Ａも掲載。 ●科学的に記憶力をアップさせる３つのポイント ●「脳の活性化＝認知症予防」に科学的根拠はない ●東大生の48.6％がやっていた「リビング学習」の効能 ●古代ギリシャの賢人が用いた、人類最古の記憶術 ●脳科学が生み出したうそ発見器のしくみ ●なぜ、人は顔を忘れないのか？

さっと読めるミニ書籍です（文章量15,000文字以上 20,000文字未満（20分で読めるシリーズ）） 【書籍説明】 「あれ、今日は何の食材を買いに来たのだろう」 「この仕事どのようにして進めるのだっけか」 「うーん、この公式どうしても覚えられないな」 こういった経験をしたことがありませんか。 おそらく、皆さんの誰もがこういった記憶に関する悩みを持っているのではないかと思います。 では、どのようにしたらより多くの情報を楽に記憶できるようになるのでしょうか？ 世の中には、皆さんの身の回りにいる記憶力が良い人やもはやコンピューターのように素早く膨大な量を覚えることができる記憶の達人がいます。 彼らはどのようにして他の人よりも記憶することが記憶きると思いますか。 5分で568桁の数字を覚えてしまうような雲の上の存在の人がいます。 彼らは、全員産まれた時からそのような能力を持っているのでしょうか？ 実は彼らの多くはそうではないことがわかり始めています。 記憶力選手権で優勝したある人も「生まれた時から記憶力が良かったわけではない」と著書で述べています。 むしろ記憶の「仕方」や「練習」で身につけた後天的な能力ということでした。 つまり、一部の天才と呼ばれる人を除いて、重要なのは記憶の「仕方」なのです。

※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。 私たちは毎日、身の周りで起こった出来事を記憶していきます。 しかし、どんなに大切で重要な記憶でも、いつの間にか忘れていたり、間違った情報で覚えていたりするのです。 これはいったいなぜなのでしょうか？　記憶のしくみや疑問を心理学の見地から解き明かしていきます。 そして、勉強や仕事で必須の記憶力を強化するノウハウを提供します。 （本書はサイエンス・アイ新書『ビックリするほどよくわかる記憶のふしぎ』を加筆、再構成したものです）

解き明かされる記憶力の秘密。神経科学の目覚ましい進歩によって脳の記憶の実体がついに見えてきた。記憶力を高める「夢の薬」を研究する著者が、LTPやシナプス可塑性などの最新理論を解説しながら、科学的に記憶力を高めるための具体的な方法を紹介する。(ブルーバックス・2001年1月刊)

実際には経験していない記憶を作ることに成功──。記憶形成に関与する分子を発見した気鋭の分子脳科学者が、記憶研究の歴史を辿り、その実験の全貌とトラウマを抑制する「記憶の医学」に挑む脳科学の最前線を紹介！

目を開けたくない。いまはまだ――そこにあの人がいるから。誰もが羨む、ハンサムで献身的な理想の夫アレハンドロ。でも、交通事故のショックで記憶喪失に陥り、病室のベッドに横たわる私には見知らぬ、怖い人。若くして多国籍企業の頂点に君臨し、社交界でも際立つ存在、スペイン系の大富豪が夫だと言われても、何も覚えていない。なぜかしら？　出会ってわずか1カ月で熱烈な恋愛結婚をし、2カ月の赤ちゃんまでおなかにいるというのに、何も感じない。それどころか、夫の瞳の奥にくすぶる欲望の炎が私をおびやかす。今朝も彼は甘く囁き、私は目を開けた。「エリーズ、愛している」 ■〈記憶の白いページ〉と題して、記憶喪失をテーマにしたロマンスをお届けします。並外れた億万長者だという見知らぬ夫との結婚生活は、エリーズには緊張の連続。彼女は寝室を別にしたいと申し出ますが、アレハンドロは有無を言わせずその希望を却下して……。 ＊本書は、ハーレクイン文庫から既に配信されている作品のハーレクイン・プレゼンツ作家シリーズ別冊版となります。 ご購入の際は十分ご注意ください。

エリーズは交通事故のショックで記憶喪失に陥った。病院のベッドにずっとつき添っていた見知らぬ男性が彼女の夫だそうだが、エリーズはまったく信じられなかった。いくらなんでも、何かぴんとくるものがあるはずじゃないかしら？アレハンドロ――若くして多国籍企業のトップに立ち、社交界でも際立った存在の大富豪がわたしの夫だなんて。出会ってわずか1カ月で結婚したと聞かされても、何も思い出せない。アレハンドロの黒い瞳の奥にくすぶる炎を見るたびに、彼女の胸は不安におののき、やがてさらに衝撃の事実がもたらされた。なんと、エリーズは妊娠しているというのだ！■人気作家H・ビアンチンによる記憶喪失がテーマのドラマティックな今作。新作『彼を愛せない理由』も刊行されていますので、こちらもどうぞお見逃しなく。

私はこの人を、本当に愛して結婚したの？交通事故のショックで記憶喪失に陥ったエリーズ。匂いたつように魅力的で、社交界を賑わす大富豪・アレハンドロが自分の夫だという。しかも、彼女は妊娠２か月。見たこともない豪邸で、知りもしない男性と暮らす日々…。エリーズの不安はつのるばかりだった。

目を開けたくない。いまはまだ――そこにあの人がいるから。誰もが羨む、ハンサムで献身的な理想の夫アレハンドロ。でも病室に横たわる、記憶喪失の私には見知らぬ、怖い人。若くして多国籍企業の頂点に君臨し、社交界でも際立つ存在、スペイン系の大富豪が夫だと言われても、何も覚えていない。なぜかしら?　出会ってわずか1カ月で熱烈な恋愛結婚をし、2カ月の赤ちゃんまでお腹にいるというのに何も感じない。それどころか、瞳の奥にくすぶる夫の情欲の炎が私をおびやかす。今朝も彼は甘く囁き、私は目を開けた。「エリーズ。愛している」 ＊本書は、ハーレクイン・セレクトから既に配信されている作品のハーレクイン文庫版となります。 ご購入の際は十分ご注意ください。

私はこの人を、本当に愛して結婚したの？交通事故のショックで記憶喪失に陥ったエリーズ。匂いたつように魅力的で、社交界を賑わす大富豪・アレハンドロが自分の夫だという。しかも、彼女は妊娠２か月。見たこともない豪邸で、知りもしない男性と暮らす日々・・・。エリーズの不安はつのるばかりだった。

アンタっ！こんな事して…ただで済むと思ってんの！？泣きながら拓を睨み付ける美咲。大丈夫だよ、だってお前は全部忘れるんだから…。ポケットから取り出した装置を美咲に向けた瞬間、ほとばしる閃光。記憶消去――。次々と淫らな行為は無かったことにしていく拓…。記憶を呼び覚ます機能を使って…女子校生、女教師、アイドル…。実は前から犯されていた事実に気付くヒロインたちのパニック絶頂に、恥辱的興奮が抑えきれない！？

記憶の研究が目覚ましい。ついにDNAに連なる分子の言葉で語れるようになった。記憶を消したり想起させたり自由に操作できる日も夢ではない。そもそも記憶は脳のどこにどのように蓄えられるのかに始まり、短期記憶と長期記憶の違いは脳のどのようなメカニズムに由来するのかなどを語る。記憶研究から人間とは何かがわかる。

19世紀末のロンドン、古美術商のフィルはある事件がきっかけで占術師のシルヴァンと様々な事件を解決していく。ところが、シルヴァンが突然姿を消したことで、フィルは初めて彼への熱い想いに気づき……。

階段から落とされ記憶を失くしてしまった婚約者が、くだらない断罪劇に巻き込まれ!?　※この作品は『悪役令嬢が婚約破棄されたので、いまから俺が幸せにします。　アンソロジーコミック』収録作品と同一の内容を単話版として再編集したものとなります。

【最終ページにあとがきが付いて再登場！作品の登場人物や漫画家の素顔に迫れる1ページを最後までお楽しみください。】ブリアの夫サムは、テキサスの大富豪。彼が大怪我で病院に運ばれたと聞き駆けつけたブリアは、昏睡から覚めたサムの言葉に驚いた。「今回は成功したのかな、スイートハート？　妊娠の兆候は？」まさか…覚えてないの？　サムの記憶からは、５か月前の流産のせいでふたりが別居という最悪の事態に陥ったことがすっかり抜けていた。ブリアはサムが回復するまで一緒に暮らすことにするが、離婚するはずの夫と過ごす新婚のような甘い日々は、ブリアの心をさいなんで…。

なぜ夫は忘れてしまったのだろう? もう私を愛してなどいなかったことを。 別居中の大富豪の夫サムが事故で大怪我をしたと聞き、ブリアは病院に向かった。ところが、昏睡からさめた夫の言葉に驚く。「今回は成功したのかな、スイートハート?　妊娠の兆候は?」優しく彼女を気遣うサムの様子は、愛情深い夫そのものだった。まさか……覚えていないの?不思議なことにサムの記憶からは、5カ月前ブリアが流産したこともそれが二人の関係を最悪な結末に導いたことも、消えていたのだ。ブリアはサムが快復するまで、再び一緒に暮らすことを決める。そして、仕事中毒ですれ違いばかりだった夫と過ごす新婚の頃のような甘く幸福な日々に、つかのま酔いしれるが……。

「…誰っすか？」 年下夫から心も身体も溺愛され、幸せな毎日を送っていた結子。しかしある日、彼が事故に遭い、出会う前からの記憶を失ってしまう。 落ち込む結子だったが、彼ともう一度関係を築くことを決意して…!? 年下のガテンな夫×地味OL妻の記憶を超えた極甘ラブ！ ※本書は「ショコラブvol.84」に収録されております。

「乳首、舐めていじっただけで感じて…欲求不満だった？もっとオレにやらしい顔、見せろよ」深く奥まで貫かれて…気持ちいいけどどこか強引で激しくて、いつものＨと全然違う！なんだか彼氏が別人みたい――！　ＯＬの莉子（りこ）は、同期入社の早坂一琉（はやさかいちる）と付き合って３年目。けれど、一琉の仕事の忙しさからか、関係はマンネリぎみに。そんなある日、一琉がとある事故で入院してしまう！　一命をとりとめ、職場復帰した一琉はまるで別人のように完璧な男になっていた。彼女である莉子を特別扱いしてくれるものの…、エッチのときはじらしにじらされて、すっごいＳになってない!??

「もう出し過ぎだよぉ…顔がベトベト…」――威張りんぼのうるさい義姉ちゃんが、階段から落ちて記憶喪失に!? いつもと違う可愛らしい義姉の様子に興奮した俺は、エッチな仕返しを思いつき、「俺たちは恋人同士だ」なんて嘘ついちゃった！ 恋人なんだからイイよね？ とち○ぽをしゃぶらせたり、一緒にお風呂に入ってクチュクチュ洗いっこしたり…。もう我慢できない…このまま義姉ちゃんを騙して、最後までヤっちゃおう！

「もう出し過ぎだよぉ…」――威張りんぼのうるさい義姉ちゃんが、階段から落ちて記憶喪失に!? いつもと違う可愛らしい義姉の様子に興奮した俺は、エッチな仕返しを思いつき、「俺たちは恋人同士だ」なんて嘘ついちゃった！ 恋人なんだからイイよね？ とち○ぽをしゃぶらせたり、一緒にお風呂に入ってクチュクチュ洗いっこしたり…。もう我慢できない…このまま義姉ちゃんを騙して、最後までヤっちゃおう！(フルカラー化)

海辺で拾ったのは身分違いの大皇帝!? オスマン帝国の皇帝であるアスランは、お忍びで従兄の結婚式に向かう。しかし目覚めると見知らぬ娘ノーラのもとで看病されていて…!?

身ごもった夜の出来事を、すべて忘れてしまったなんて……。 考古学博士のエヴァは、一人旅の途中で事故に遭い、目覚めたときには1週間分の記憶を失っていた。そして2カ月後、妊娠していることに気づいた――美しいドレスを着て舞踏会に出席した自分の写真以外、小さな命を授かった一夜の手掛かりは何も残っていないというのに。まったく自分らしくない行動とその結果に戸惑いながらも、エヴァは子どもを独りで産み育てる決心をした｡そんなある日、エヴァが歴史ある子爵邸で発掘の指揮を執っていると、実家に立ち寄ったというすばらしく魅惑的な男性ハリーが現れた。彼はエヴァを見ると顔色を変え、傲慢ともいえる態度をとって……。 ■素知らぬ顔で挨拶したエヴァを、ただの尻軽女だったのだと軽蔑するハリー。しかし彼女が記憶を失い、さらには妊娠していると知り、なんとかして恋に落ちた夜の記憶を呼び覚まそうと試みますが……。せつなくもドラマチックなすれ違いロマンスをお楽しみください！

「君のためならどんな望みでも叶える」 偽りの関係なのに、新婚生活は予期せぬ過保護愛で満たされて…!? 大企業で秘書として働く寿々は、経営難に陥った家業の立て直しに頭を悩ませていた。そんな時、ひそかに憧れていた上司で次期CEOの優心から、高額な報酬と引き換えに二年間の契約婚を持ちかけられてそれを受け入れる。さっそく入籍をしたふたりだけど、優心が事故で記憶の一部を失い、恋愛結婚だと誤解した彼から予想外の甘々な溺愛が始まって…!?

【王女の取り巻きをクビに…!?　捨てられた先は、私に一途な剣士様でした】王女の素晴らしさを演出するために、アルニタク国の王女・フォセカの取り巻き“役”をやらされていた記憶喪失の令嬢・ロベリアは、ある日突然フォセカから取り巻き令嬢のクビと学園からの追放を言い渡される。王家から支援を受けていたロベリアの養父母は、クビになったことでロベリアを家から追い出そうとするが、そこへ“冷酷鬼畜剣士”と悪名高いキファレス領の領主・ゼラがやってきた。すると「お前を婚約者としてもらい受けにきた」とロベリアはゼラから求婚され――!?　ちょっと強気なご令嬢と不器用な剣士様のラブロマンス、ここに開幕！

「ああっ それ！ 凄くいいです！」「君はこの体位が好きだったんだよ」妻が交通事故に巻き込まれて記憶喪失になった。日常生活で記憶が蘇る事があると聞き、退院してから以前のような平穏な生活をしていたが、ある日、仕事から帰ってみると家に妻がいない。すると知らないアドレスからメールが…。添付された画像を見るとそこに写っていたのは、自分以外の男と交わっている妻だった!! なぜこんな事に…

森の外れの娼館で起こった火事の中、たったひとり生き残ったティアナは記憶のほとんどを失い、思い出せるのは自分の名前だけ。なぜ自分が娼館にいたのかも覚えていなかった。その時ちょうど王都から遠征に来ていた魔獣討伐を専門とする第五騎士団の団長ジークに保護される。だが、その火事で父親を亡くしたジークはティアナに疑いの目を向ける。「お前、何をした？」 しかしあることがきっかけで、ジークはティアナが失くした記憶の秘密を知ることに。そしてティアナも、ジークの過去と復讐に燃える心を知ると、ふたりは互いにかけがえのない存在へと変わっていき──「……お前はいつも、俺の心を波立たせるな。出会ったときからずっとだ」

なぜ私はあなたのもとを去ったの？あなたを愛してしまったから？ ウエイトレスのエマは、CEOダンテに乞われ、結婚した。恋愛感情の介在しない、1年限りの契約花嫁として。だがやがて、彼の愛情を求めている自分に気づいて怖くなり、契約期間満了を待たず、ダンテのもとを去った――。3カ月後、エマは病院で目覚めた。目の前の見知らぬ男性に夫だと言われても、二人は契約結婚していたのだと告げられても、何も思い出せない。それどころか、ハンサムな彼に熱い目で見つめられると、体がとろけそうになる。私たちは愛し合っていなかったはずなのに、なぜ……？ ■実は契約結婚を延長するつもりでいたダンテは、戻ってきたエマに愛憎相半ばする思いを抱き……。日本デビュー作『シチリア大富豪と消えたシンデレラ』で話題をさらった稀代のストーリーテラー、リラ・メイ・ワイトが綴る、大人気の記憶喪失がテーマの物語！

社長秘書のかりんは、自身が秘書を担当する社長・達央に密かに恋心を抱いていた。ある夜路上で気を失っている達央を発見。目覚めた達央は記憶を失くしていた。 彼の記憶が戻るまでの間同居することになったかりん。ところが以前のクールな性格と真逆になった達央に迫られる溺甘な毎日が始まって…!?しかも達央は重大な秘密を抱えていたようで…。

気鋭の文筆家・僕のマリが挑む、 「食」と「記憶」を繋げる珠玉のエッセイ。 思い出すことのかたわらにはいつも、食べものがあった。 大切な記憶も、ちょっとした記憶も、食むように紡いでいく。 noteの好評連載に書き下ろしを加えて待望の書籍化 全編書き下ろしの「自炊ときどき外食日記」も収録 長い間忘れていたことを突然思い出すと、狂おしい気持ちになる。 頭のなかで突風が吹いたような、満潮の海が荒れるような、 スノードームをひっくり返したような、 そんな風に全身の細胞が泡立つのを感じる。 頭で覚えていないようなことでも、 匂いや音で急に記憶の蓋がこじ開けられることもある。 忘れて、思い出して、また忘れて、そんなふうにあと何十年も 自分の内面と向き合っていくことになるのだ。 （本文より） もくじ ⅰ チーズケーキの端っこ 朝食のピザトースト 真夜中の炭水化物 りんごを剝いたら 直樹の焼きうどん いつかマックで 退屈とコーラ 自炊ときどき外食日記 1 ⅱ 祖母と梅、メロンに焼肉、初夏の風 苺の効力 幻とコンソメスープ 先生となんこつ 社食の日替わり キッチンで缶ビール 炙ったホタルイカ 自炊ときどき外食日記 2 ⅲ サンタの砂糖菓子 考えるチョコチップクッキー 穏やかなフルーツサンド 不安と釜玉 酢シャンプーの女 食わず嫌い 明日のパン あとがき

とある郊外の駅のキオスクに勤めるキリオは関西弁の中年男。彼は訪れるさまざまな人と、「袖すり合うも多生の縁」を持ってしまう不思議な男だ。本人にはその気が無いのに、結果としてはなぜか人生相談になり、妙に深い関わりを持つことになる。人徳か？　脇が甘いのか？　連作短篇集。

「堕ろすって言ったのよ」「何でそんなこと言うんだよ」「あそこから出てくるの嫌なんでしょ。ゲロ吐きそうだって言ったじゃん」妊婦に冷たい夫は女と旅行に行き、妻は下着をつけかえて夫の後輩を家に呼ぶ。若い男女のリアルな日常をためらいなく描き芥川賞候補となった表題作ほか、過激な性愛の底に流れる心のせつなさと揺れる男女の愛を描いた作品集。「あたしの欲しいもの」「勃たなかった男」「シタダシレッテル」「バージン」「スローロリス螺旋」「夜の足音」「キオミ」収録。

「簡単なのに、ていねいな味わい」と大評判。 ＳＮＳで人気の料理家・食育アドバイザーの、咲さんによる初レシピ本です。 少ない買い出しで簡単につくれる、野菜たっぷり栄養満点おかずから、 みんな大好きなオムライス、胃を休めたいときのかきたまうどんまで…… 生活によりそう“やさしい味”を集めました。 レシピ掲載数は、たっぷり２０２品。 一冊あれば、毎日の体調や気分に合う一品がきっと見つかります。 （収録予定内容）※変更になる場合があります Chapter1　おなかも心も満たされる　定番おかず Chapter2　素材の味をじっくり楽しむ　野菜のおかず Chapter3　心と体、お財布にやさしい　一品ごはん Chapter4　あと一品ほしいときの　おたすけ副菜 Chapter5　いろどり豊かな　おにぎり＆サンドイッチ

※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。 サイト『穴馬レーダー! 競馬天気』編集長を務め、現役の気象予報士でもある三宅誠氏が贈る、気象データを馬券に生かす革命的一冊。競馬開催日の気温を5段階に分類し好走馬を分析することで、専門紙の「季節別成績」からは知り得ない本当の「夏馬」「冬馬」をあぶり出します。巻末に、現役2勝以上馬2171頭の気温別データを完全収録。袋とじには三宅氏による「厳選季節馬リスト」。西の万券王・棟広良隆氏推薦!

男友達もなく女との恋も知らない変わり者の中年男・本田をとらえたのは、レズビアンの親友・七島の女同士の恋と友情だった。女たちの世界を観察することに無上の喜びを見出す本田だが、やがて欲望は奇怪にねじれ……。熱い魂の脈動を求めてやまぬ者の呻吟を全編に響かせつつ、男と女、女と女の交歓を繊細に描く友愛小説「奇貨」と、著者26歳の時に書かれた危うい思春期小説を併録。

開発者たちは、史上初のAIロボット実現に心血をそそぎ、誕生の喜びと社会の変化を味わう。自衛隊特殊部隊の隊長は、テロ対策訓練が実戦となる。女子高生は、失恋のつらさをHumanRobot1に慰めてもらう。ロボットが生活に入り込む、すぐそこの未来にあるだろう世相をシミュレーション。彼らの日常を交互に描き、徐々に盛り上がる血湧き肉躍るエンターテイメント。

※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。 畜力・水力・風力などの自然のエネルギーを利用し，幾多の改良を経て形成された初期の機械の歩みを検証して，日本文化の形成における科学・技術の役割を再検討する。

この電子書籍ファイルは青空文庫のデータをもとに制作しております。

TOKYOとKANAGAWAの境界にある街、MACHIDA。そこは文化と種族と欲望が入り乱れる街。 そんなMACHIDAの色街に探偵事務所を構えるトシミツは、ひょんなことから関所破りのサキュバスを匿うことに……。 猫又娘、ケンタウロス女騎士、狼女、女王栗鼠、鬼娘、河童娘、ラミア、ドラゴニュート……さまざまなモンスター娘たちとムッフン操作で街の平和を守るのだ！ オタク実話系エロ「艶話酒場オタクバー」の花見沢Q太郎＆雷門風太ペアが贈る新機軸、スチームパンクなファンタジーエロエロ漫画、ここに始動！

俺の高校にリモート授業が導入されたら、幼馴染が我が家に入り浸るようになった。一緒に授業を受けるだけだったはずが、彼女と過ごす放課後は、どんどん長く濃密になっていき……！　在宅ラブコメ爆誕!?

機械加工とは，工作機械を用いて金属等を加工し，同一形状の工業製品を優れた精度で大量に製造する技術です。ひとくちに機械加工といっても，素材や目的に応じて方法が異なり，また専用工作機械があります。本書は，旋盤，フライス盤，研削盤，ボール盤，マシニングセンタといった代表的な工作機械の特徴や構造，また主な加工方法，基本操作，機メンテナンスなどをわかりやすく解説します。

※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。 モノづくり全般に共通した一般知識とは「材料知識」「加工知識」「読図知識」の3つです。 こうした基礎知識は、技術者や製造担当者のみならず、資材購買、品質管理、生産管理、営業部門といった間接部門でも大切な知識となります。 しかし、この三大知識は、理工系それも機械工学科でなければ習得する機会がありません。 文系出身者が多い間接部門では、OJT でしか学ぶ手段がありません。 基礎的な入門書であっても理工系の基礎レベルで記述されており、文系出身者には理解が難しいのが実情です。 文系出身者でも理解できる内容を目指し、一般知識を中心にして、特化した専門知識には触れないことを基本に、機械加工の基礎を説きます。

｢シンギュラリティ｣｢IoTで豊かな未来｣｢鉄腕アトム｣｢ターミネーター｣……私たちは、機械を愛し、憎んでいる。では機械のほうから｢私たち｣を見たらどうなる? テクノロジーで拡張し変容した私たちの姿を、｢将棋電王戦｣から科学技術論などを横断しながら見つめ、｢人間｣観の刷新を企図する試み。気鋭の人類学者が、｢現在のなかにある未来｣を探る、通快かつ真摯な思考!

【新装版　忌塊、ついに始動！】 空から舞い降りた『忌塊』で運命が変わってしまったコウ。 驚異的な力と引き換えに、彼には波乱の人生が待っていた。 十年前の長平の役で何が起こったのか。 謎に包まれたコウの過去がついに、明らかに――。 春秋戦国時代の古代中国を舞台に、 異形の者達への復讐を誓う少年コウの戦いを描いた武侠物語、 タテコミ版前作品『忌塊―キカイ―』へと繋がる序章の冒険が今、始まる！

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、古典機械学習ともよぶべき題材に的を絞り、考え方をできるだけ詳細に記述した教科書である。本書では、機械学習全体の網羅や、深層学習を中心に据えた説明は意図していない。大量のデータが存在する対象、あるいはその近傍の対象に対しては、深層学習はきわめて高性能を発揮する。しかし、少数のデータしか得ることができない対象も多く、本書で紹介する古典的な機械学習の手法は、今後も随所で活躍するであろう。とりわけ、ベイズ的な考え方は、予測の損失最小を保証するという意味で重要である。多くの大学理工系の学部で、初年次あるいは2年次に学ぶ多変数の微積分や、固有値問題の基本をふくむ線形代数、それと確率と統計の基本事項は既知としているが、確率と統計や、対称行列に関する固有値問題などの数学的事項の要点は、第V部としてまとめた。 本書は多くの優れた書籍を参照して書かれ、とりわけ、C. M. ビショップ（著）、『パターン認識と機械学習』の影響は随所にみられる。数学的記法も同書に準拠した。また、構成は、K. P. Murphy， “Probabilistic Machine Learning: An Introduction”の影響をうけている。Murphyの本では深層学習を1つの部としているが、本書では深層学習の部はもうけず、ニューラルネットワークの基礎的事項をパラメトリックモデルの部へ、また、深層生成モデル（の1つであるVAE）を潜在モデルの部へおいた。ベイズ推論の重要性に鑑み、潜在モデルを第IV部としたことは本書の特徴の1つである。 各章には演習問題、巻末には解答例と丁寧な解説を掲載。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 原著は中国の数多くの大学や高専で使われている機械学習の標準教科書にして、2016年の刊行以来2020年11月までの発行数が54万部を超えるベストセラー書籍。 　本書は大まかに基礎，具体的手法、先進的理論からなり、少ない数学的知識で読めて各章が短いという教科書的配慮がなされている。「スイカを切らずにその良し悪しを機械学習でどう判断するか？」が本書の骨子になっており、書影に描かれたスイカは本書のトレードマークとなっている。 　中国はいかにして機械学習の分野をリードするに至ったか、そのエッセンスを紐解く一冊。

機械学習エンジニアになりたい人に 機械学習エンジニアを志望する人が増えています。 採用数も増えており、さまざまな就職・転職サイトで「機械学習エンジニア」の募集がされており、この数は今後さらに増えることが予想できます。 しかし、採用側の話を聞くと、志望する人の大半は求める能力に達していないというミスマッチが発生しています。 これは、「機械学習エンジニア」という仕事が誕生して間もないため、 どのような能力を必要とするのかをエンジニア側が理解していないことに原因があります。 【本書の構成】 本書は「仕事編」と「実務編」の２部構成です。 「仕事編」では、機械学習エンジニアになりたい人向けに、 その仕事内容や必要な知識レベル、なるための勉強法、採用されるための履歴書の書き方などを解説します。 「実務編」では、身の周りのAI技術や実務ノウハウ、各国の機械学習エンジニア事情について解説します。 また、実際に機械学習エンジニアとして働く人やゼロから機械学習の知識を身につけた方々のインタビューも掲載しています。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 機械学習エンジニアが知らないでは済まされない知財と契約の基礎知識をコンパクトに、わかりやすく整理 本書は、エンジニア・研究者、学生を対象に、知らないでは済まされない機械学習にかかわる知財と契約の基礎知識をコンパクトに、わかりやすくまとめた書籍です。 GoogleやAppleの創業者がエンジニアであり、スタートアップ企業から始まっているように、いまや、そして特に機械学習に関連する分野では、エンジニア自身が知財活動や法務活動に積極的にかかわることが必要不可欠です。いいかえれば、何かことが起こればエンジニア自身が矢面に立たされたり、少なくとも責任の一端をとらされたりすることは避けられません。 本書は、このような背景を踏まえて、機械学習の研究開発に関連してエンジニアが知っておくべき法律的な考え方や知識を、主に実務的な観点を交えつつ、一から丁寧に解説しています。 第1章　AI・データと法的な保護 第2章　契約－当事者のインセンティブのデザイン 第3章　AI・データと特許 第4章　専門家とのコラボレーション 第5章　OSSと知的財産権

※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。 機械学習は人工知能の同義語となり多くの人に広く知れ渡っていますが、その可能性を十分に活かしている企業は世界でも一握りにすぎません。最新のオープンソースライブラリ、パッケージが提供され、コミュニティは充実していますが、実用的なビジネス上の課題解決に機械学習をどう適用させるかで、多くの企業が四苦八苦しています。 人材不足もその要因の一つではありますが、優秀な機械学習エンジニアやデータアナリストを確保したとしても、1つのモデルを導入するまでにそれなりの期間が必要になってしまうことも起きています。 機械学習モデルのバージョン管理、再現性、スケーリングなど、企業が機械学習の機能を開発する際に直面する主な課題は、サイエンス的な面よりもむしろエンジニアリング的なものですが、一般的なデータサイエンス系の教科書では、機械学習プロジェクトを実施する際のエンジニアリング的な面についてあまり触れていません。 本書はデータの収集、保存、前処理、特徴量エンジニアリング、モデルのテストとデバッグ、本番環境へのデプロイと撤退、ランタイムと本番環境へのデプロイ後のメンテナンスなどに光をあて、解説していきます。 機械学習の応用、ビジネス上の課題を機械学習を使用して解決したい場合に適切なアドバイスを得ることができます。 対象読者として、機械学習の基本を理解し自身でモデルを構築することができるレベルを想定しています。 ・機械学習エンジニアリングの仕事に取り組むデータアナリスト ・仕事をもっと構造化したいと考えている機械学習エンジニア ・機械学習エンジニアが提供するモデルを扱うことになるソフトウェアアーキテクト 第1章 はじめに 第2章 プロジェクトを始める前に 第3章 データの収集と準備 第4章 特徴量エンジニアリング 第5章 教師ありモデルの訓練 (第1部) 第6章 教師ありモデルの訓練（第2部) 第7章 モデルの評価 第8章 モデルの導入 第9章 モデルの推論、監視、メンテナンス 第10章 まとめ

※本書は、日経コンピュータ誌の特集記事「機械学習革命」（2014年1月9日号）を 　スマートフォンでも読みやすく再構成した電子書籍です。 　専門記者によるレポートが手ごろな価格で手に入ります。 記者は、米グーグル、米アップル、米フェイスブックといった先進IT企業が注目する「機械学習」に注目し、 社会や企業にどんな変化をもたらすかを探りました。 機械学習の本質を、「知性を実現するアルゴリズムを 人間の行動パターンから自動生成することにある」と説明しています。 ９つの事例を詳細に報じています。ここが読みどころです。 具体的には、人間に匹敵する知覚を実現したパターン認識の例、人間の試行錯誤を排除する未来予測の例、 不審な行動を把握する異常検知の例などを取り上げています。 「学習するコンピュータの台頭で人間の仕事が奪われるケースは間違いなく増える」と主張する一方で、 変化を好機に変えるヒントをまとめ、「機械学習をうまく使いこなせば、あらゆる企業にとって、 新ビジネスや異業種参入が容易になる」と締めくくっています。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 機械学習を理解し実践するために必要な要素を選抜して解説した、実践的ガイドブック！ 　本書は、機械学習の入門者から中級者までをおもな対象として、機械学習を理解し実践するために必要なさまざまな要素を選抜して解説した、機械学習のガイドブックです。 　機械学習の概要から解説をはじめ、機械学習の歴史と主要なアルゴリズム、機械学習を実践するためのプログラミング言語であるRとPythonそれぞれの説明と連携、機械学習を正しく使いこなすためのさまざまな注意点、Kerasを活用したディープラーニングの実践、そして強化学習の例としてアルファゼロを取り上げています。付録には機械学習の理論的裏付けとなる数学の概要も取り上げています。 　入門者の方はまず本書の第1章「機械学習とは何か、どんな働きをするのか」を読み、第5章「さあ機械学習の本質を体験してみよう」の実践を繰り返してみてください。だんだんと機械学習に関する多くのことが見えるようになってきて、中級者への道が開けるでしょう。 　中級者の方には前半はやや簡単かもしれませんが、第8章「Kerasを使ったディープラーニングの実践」、第9章「さまざまなゲームの攻略法をゼロから学習するアルファゼロ」の内容が十分に理解できたのであれば、かなりのレベルに達したのだと思います。簡単かもしれない前半部分にも、参考になるさまざまな要素を仕込みました。 　機械学習の入門から中級者への道をガイドする1冊となっています。 はじめに 第1章 機械学習とは何か、どんな働きをするのか 第2章 機械学習小史：機械学習ブームの基盤を作った主人公たち 第3章 ぜひ使ってみたい役に立つアルゴリズム 第4章 RとPython 第5章 さあ機械学習の本質を体験してみよう 第6章 機械学習を上手に使いこなすコツ 第7章 RとPythonの連携 第8章 Kerasを使ったディープラーニングの実践 第9章 さまざまなゲームの攻略法をゼロから学習するアルファゼロ 付録A 機械学習の基盤となる数学の概要 A.1 機械学習の数学的基盤となるベクトル空間 A.2 ベクトル空間、ノルム空間、内積空間、ユークリッド空間とその関係 A.3 ドット積、行列、行列積 A.4 さまざまな行列の性質とその演算 A.5 行列と線形写像、固有値、テンソル、カーネル関数と射影 A.6 確率空間、確率変数、確率分布 A.7 統計的推定 A.8 最適化の手法 付録B RとPythonのデータ分析に関連する基本的コマンドの比較 B.1 基本的機能 B.2 ベクトル、行列などの作成と操作および数値計算（NumPy機能の対応） B.3 データフレームの作成・操作など（Pandas機能の対応） おわりに 参考文献とそのガイド

機械学習は現代のAI（人工知能）になくてはならない技術です。一方で，機械学習の理解には統計学の知識が必要不可欠です。本書はその機械学習の理解に必要な統計学の知識をわかりやすく解説した入門書です。図を多用し，具体例を重視した内容になっています。また，Excelを使って解説するので，大学レベルの難しい数学の知識のない入門者でも，視覚的にそのしくみを学ぶことができます。機械学習を目的とした統計学の手法「教師あり学習」や「教師なし学習」を理解したい人に最適な入門書です。

★機械学習を「工学」として熟成していくために★ 【推薦の言葉】 AIブームの3回目は、機械学習技術が牽引してきた。業務や生活の 中で使われるようになるにつれて、現場や社会における課題に直面 している。機械学習工学を生み出した著者らによる本書は、技術と 現場をつなぎ、普及させていくための羅針盤となる貴重な一冊である。 ――浦本直彦氏(三菱ケミカルグループ、元・人工知能学会会長) 注目の新領域「機械学習工学」の入門書。まずはこの一冊から始めよう！ 機械学習ソフトウェアの開発・テスト・運用の方法論を体系的に俯瞰できる。 開発現場で試行錯誤しているエンジニアはもちろん、エンジニアと協働している人すべてに読んでほしい。 【主な内容】 巻頭言（丸山宏・PFN） 第1部　機械学習工学とは 第1章　機械学習工学（中川裕志・理化学研究所、石川冬樹・国立情報学研究所） 第2部　機械学習システムの開発・運用マネジメント 第2章　機械学習システムの開発とその検証プロジェクト（竹内広宜・武蔵大学） 第3章　機械学習システムの運用（堀内新吾、土橋昌・株式会社エヌ・ティ・ティ・データ） 第3部　機械学習システムの開発技術と倫理 第4章　機械学習デザインパターン（鷲崎弘宜・早稲田大学） 第5章　品質のとらえ方と管理（石川冬樹・国立情報学研究所） 第6章　機械学習モデルの説明法（原聡・大阪大学） 第7章　AI倫理（中川裕志・理化学研究所） 第4部　機械学習と知財・契約 第8章　機械学習と知財・契約（柿沼太一・弁護士法人STORIA） 第5部　機械学習工学の今後 第9章　今後に向けて（石川冬樹・国立情報学研究所） 付録A　模擬裁判の紹介（柿沼太一・弁護士法人STORIA）

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、自然言語処理について初歩から学べる書籍です。プログラミングについては、なんらかのプログラミング言語を使ったことのある開発者を対象に書いています。 自然言語とは、私たち人間が日常的に読み書きしたり、話したりするのに使っている言語のことです。そして、自然言語で書かれたテキストデータをコンピュータで処理するための技術を自然言語処理と呼びます。自然言語処理によって実行できるタスクの代表的な例としては、自動翻訳や質問応答、対話などがあります。 本書では、この自然言語処理について、今まで学習したことがない人でも学べるように、基礎から解説しています。自然言語をコンピュータで処理するために、事前にどのような処理をしておくのか、どのように単語や文章を解析するのか、自動翻訳などのタスクを実行させるためにどのような処理を行うのか、などについて、やさしく説明していきます。 基礎からはじめて、単語分散表現やテキスト分類、系列ラベリング、系列変換、アテンションといった、自然言語処理では欠かせない技術について、理論を解説した上で、Pythonを使って実装し、手を動かしながら理解できるようにしています。 また、現在の自然言語処理は、機械学習や深層学習とも切り離せません。ですので本書では、これらの技術についても基礎から説明し、Pythonを使って処理を実装していきます。基礎的な実装のみではなく、RNN、LSTM、CNNさまざまなモデルを使っての実装、特徴量エンジニアリングや正則化、ハイパーパラメータチューニングなど、実際の処理で必要になるところまで、詳しく解説しています。

機械学習の予備知識がない読者を、研究の最前線までしっかり連れて行く、ひとりでも学べる入門書! 深層学習の理論を初めて学ぶ人はもちろん、今度こそ理解したい人のために。 【甘利俊一先生推薦】 ｢世の中に人工知能の解説書は多いが、基礎から始め、その仕組みを理論的に明快に説明したのは本書が初めてといってよい｣

★★理論と実装のバランスがよい、「機械学習 with Python」の決定版★★ ■機械学習モジュールが普及することにより、かえって学びづらくなった機械学習アルゴリズムの基本を徹底マスター！ ■scikit-learnを使わない、numpyとpandasのみのコーディングで、実装力がスキルアップ！ ■ブラックボックスの中身を理解し、一生モノの知識を身につけよう！ 【本書のサポートページ】すぐに実践できるコードがWeb公開！ https://github.com/hhachiya/MLBook　 【機械学習スタートアップシリーズ】 https://www.kspub.co.jp/book/series/S042.html 【主な内容】 第1章 機械学習とは何か 第2章 Python入門 第3章 数学のおさらい（線形代数、最適化、確率、統計） 第4章 回帰分析（線形回帰分析、ロジスティック回帰分析） 第5章 分類（線形判別分析、サポートベクトルマシン、ナイーブベイズ法、決定木） 第6章 カーネルモデル 第7章 ニューラルネットワーク 第8章 強化学習 第9章 教師なし学習（主成分分析、因子分析、クラスター分析）

「Ｐｙｔｈｏｎで強化学習が実装できる！」と好評を得た入門書の改訂版。読者からの要望・指摘を反映させた。主に、Ｐｏｌｉｃｙ ＧｒａｄｉｅｎｔとＡ２Ｃの記述・実装を見直した。・Pythonプログラミングとともに、ゼロからていねいに解説。・コードが公開されているから、すぐ実践できる。・実用でのネックとなる強化学習の弱点と、その克服方法まで紹介。【おもな内容】Day1　強化学習の位置づけを知る　強化学習とさまざまなキーワードの関係　強化学習のメリット・デメリット　強化学習における問題設定：Markov Decision Process　Day2　強化学習の解法(1): 環境から計画を立てる　価値の定義と算出: Bellman Equation　動的計画法による状態評価の学習: Value Iteration　動的計画法による戦略の学習: Policy Iteration　モデルベースとモデルフリーとの違いDay3　強化学習の解法(2): 経験から計画を立てる　経験の蓄積と活用のバランス: Epsilon-Greedy法　計画の修正を実績から行うか、予測で行うか: Monte Carlo vs Temporal Difference　経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか：Valueベース vs PolicyベースDay4　強化学習に対するニューラルネットワークの適用　強化学習にニューラルネットワークを適用する　価値評価を、パラメーターを持った関数で実装する：Value Function Approximation　価値評価に深層学習を適用する：Deep Q-Network 　戦略を、パラメーターを持った関数で実装する：Policy Gradient　戦略に深層学習を適用する：Advantage Actor Critic (A2C)　価値評価か、戦略かDay5　強化学習の弱点　サンプル効率が悪い　局所最適な行動に陥る、過学習をすることが多い　再現性が低い　弱点を前提とした対応策Day6　強化学習の弱点を克服するための手法　サンプル効率の悪さへの対応: モデルベースとの併用/表現学習　再現性の低さへの対応: 進化戦略　局所最適な行動/過学習への対応: 模倣学習/逆強化学習Day7　強化学習の活用領域　行動の最適化　学習の最適化

最短経路で平易に理解できる、今までにない入門書! ベイズ主義機械学習(ベイズ学習)の基本原理にのっとり、｢モデルの構築→推論の導出｣という一貫した手順でアルゴリズムの作り方を解説。どこまでも分かりやすい!

※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。 細胞培養（培地最適化）へ機械学習を応用するための基礎やノウハウを解説 本書は細胞培養（培地最適化）へ機械学習を応用するための基礎やノウハウを解説した書籍です．現状，細胞培養に機械学習を応用しようとすると，情報工学や数理統計学のテキストを読む必要がありますが，これらでは情報工学や数理統計学の基本的なカリキュラムを修了していることが前提とされていて，細胞培養のエンジニアや学生が読みこなすのは大変です． また，情報工学や数理統計学において重要な基本原理の解説と研究事例の紹介がメインであり，必ずしも細胞培養に応用するうえで，「機械学習をどう利用するのか」「どうやってデータサイエンス化するのか」について，詳しく書いてあるわけではありません． 本書では，情報工学や数理統計学のノウハウがなくても，つまり，AIの素養がなくても，読者ご自身の細胞培養の定量性や再現性を高め，予測可能な結果につなげるためのヒントをまとめたものです．著者の経験をもとに，機械学習を応用する大切なポイントを解説しています． 第1章　細胞培養の基礎を押さえよう 　1.1　細胞培養について 　1.2　細胞培養のための培地選び 　 第2章　細胞培養を定量化しよう 　2.1　細胞の数を計測してみよう 　2.2　増える細胞の様子を数値化しよう 　 第3章　細胞培養をデータ化しよう 　3.1　データサイエンスの基本をざっくり把握しておこう 　3.2　細胞培養・培地をデータ化しよう 　3.3　データ化するための自動化 　　 第4章　細胞培養を学習分析しよう 　4.1　機械学習について知ろう 　4.2　細胞培養のデータでデータサイエンスを行おう 第5章　細胞培養を最適化しよう 　5.1　最適化するための方法 　5.2　機械学習のアルゴリズムを押さえよう 　5.3　学習データを取得しよう 　5.4　モデルを訓練しよう 　 第6章　アクティブラーニングを活用しよう 　6.1　アクティブラーニング　 　6.2　応用と展望

数学の素養があるだけではデータサイエンスのプロとは言えません。なぜなら，実際の数理モデル開発やデータ分析では，組み合わせ方やプログラミングの知識が必要になるためです。また，データ分析では，数値微分・数値積分の知識がプログラミングで計算する際には非常に役立ちます。そこで本書では，数値計算やパラメータ計算法などを説明したあとに，応用編として現場で利用されるデータ分析方法を取り上げます。具体的には「対数尤度（ゆうど）の最大化法と重回帰」「一般化線形モデル」「多クラス回帰モデル」「Bradley-Terry model」「2元表の解析モデル」「生存時間解析（ワイブル分布）」で，Rによる数値計算のプログラムも併記しています。本書を活用していただくと，例えば機械学習モデルのパラメータを導く際に必要な二階偏微分を要素とする行列（ヘッセ行列など）の計算が非常にラクになり，データサイエンスにおけるプログラミングで数値微分・数値積分や数値計算そのものの重要さを再確認できるでしょう。 なお，本書は，大学の初等数学程度の知識を前提としています。

本書は人工知能研究における機械学習の諸分野をわかりやすく解説し、それらの知識を前提として深層学習とは何かを示します。具体的な処理手続きやプログラム例（C言語）を適宜示すことで、これらの技術がどのようなものなのかを具体的に理解できるように紹介していきます。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 『機械学習と深層学習 C言語によるシミュレーション』のPython版登場!! 　本書は人工知能研究における機械学習の諸分野をわかりやすく解説し、それらの知識を前提として深層学習とは何かを示します。具体的な処理手続きやプログラム例（Python）を適宜示すことで、これらの技術がどのようなものなのかを理解できるように紹介していきます。 まえがき 第1章　機械学習とは 1.1　機械学習とは 1.1.1　深層学習の成果 1.1.2　学習と機械学習・深層学習 1.1.3　機械学習の分類 1.1.4　深層学習に至る機械学習の歴史 1.2　本書例題プログラムの実行環境について 1.2.1　プログラム実行までの流れ 1.2.2　プログラム実行の実際 第2章　機械学習の基礎 2.1　帰納学習. 2.1.1　演繹的学習と帰納的学習 2.1.2　帰納的学習の例題　―株価の予想― 2.1.3　帰納学習による株価予想プログラム 2.2　強化学習 2.2.1　強化学習とは 2.2.2　Q学習　強化学習の具体的方法 2.2.3　強化学習の例題設定　迷路抜け知識の学習 2.2.4　強化学習のプログラムによる実現 第3章　群知能と進化的手法 3.1　群知能 3.1.1　粒子群最適化法 3.1.2　蟻コロニー最適化法 3.1.3　蟻コロニー最適化法の実際 3.2　進化的手法 3.2.1　進化的手法とは 3.2.2　遺伝的アルゴリズムによる知識獲得 第4章　ニューラルネット 4.1　ニューラルネットワークの基礎 4.1.1　人工ニューロンのモデル 4.1.2　ニューラルネットと学習 4.1.3　ニューラルネットの種類 4.1.4　人工ニューロンの計算方法 4.1.5　ニューラルネットの計算方法 4.2　.バックプロパゲーションによるニューラルネットの学習 4.2.1　パーセプトロンの学習手続き 4.2.2　バックプロパゲーションの処理手続き 4.2.3　バックプロパゲーションの実際 第5章　深層学習 5.1　深層学習とは 5.1.1　従来のニューラルネットの限界と深層学習のアイデア 5.1.2　畳み込みニューラルネット 5.1.3　自己符号化器を用いる学習手法 5.2　深層学習の実際 5.2.1　畳み込み演算の実現 5.2.2　畳み込みニューラルネットの実現 5.2.3　自己符号化器の実現 付 録 A　荷物の重量と価値を生成するプログラム　kpdatagen.py B　ナップサック問題を全数探索で解くプログラム　direct.py 参考文献 索　　引

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 AI精度向上はトレーニングデータが鍵。 良質なトレーニングデータを手に入れるための必須知識。 アメリカをはじめ、ヨーロッパや中国などを中心にAI（機械学習）やディープラーニングを活用としたユースケースやビジネスモデルなどが大きく進化し、日本国内においても、自動車、製造、建築・土木、公的機関、eコマースなどさまざまな業種で機械学習やディープラーニングの適用が進んできています。 　このようにAIに使われる機械学習を、高い精度・確率のものとするためには、高い品質、さまざまな条件の分布、バリエーションに富んだトレーニングデータを準備することが成功の鍵といえます。　本書では、トレーニングデータの性質に焦点をあて、解説を行います。 はじめに 第1章　機械学習とトレーニングデータ 1.1　ディープラーニングに進化する過程 1.2　ディープラーニングはブラックボックス 1.3　機械学習の種類 1.4　プログラミングから見た機械学習 1.5　トレーニングデータの位置付け 第2章　マネジメント層とエンジニアの機械学習 2.1　データ活用とは 2.2　DXからデジタルファーストへ 2.3　マネジメント層の大事な役割 2.4　エンジニアとトレーニングデータ 2.5　機械学習を取り巻く課題 2.6　実行すべきこと 第3章　AIとトレーニングデータ 3.1　音声認識とは 3.2　機械翻訳 3.3　画像認識 3.4　動画 3.5　チャットボット・ボイスボット 3.6　自然言語処理系AI 3.7　固有表現抽出 3.8　ポイントオブインタレスト（POI） 3.9　自動車関連系AI 3.10　AR／VR／MRとメタバース 3.11　その他 第4章　各種トレーニングデータ 4.1　音声データ 4.2　画像データ 4.3　動画データ 4.4　センシングデータ（3D点群データ） 4.5　シンセティックデータ 第５章　データアノテーション 5.1　データアノテーションとは？ 5.2　プリラベリングデータ 5.3　音声データからのアノテーション 5.4　テキストデータのアノテーション 5.5　画像データのアノテーション 5.6　アノテーションフォーマット 第6章　アノテーションツール 6.1　アノテーションツールの種類 6.2　データ収集 6.3　プロジェクト定義 6.4　データ管理と割り当て 6.5　音声系へのアノテーション 6.6　テキスト系のアノテーション 6.7　画像・動画系データ 6.8　品質チェック工程 6.9　データ取りまとめ 第7章　データセキュリティ 7.1　関連する法律 7.2　データセキュリティについて 7.3　AI倫理 第8章　トレーニングデータの重要性 おわりに 参考文献

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 イラストを使って初心者にわかりやすく解説!! 　現在扱われている各種機械学習の根幹とされる「ボルツマン機械学習」を中心に、機械学習を基礎から専門外の人でも普通に理解できるように解説し、最終的には深層学習の実装ができるようになるまでを目指しました。 さらに機械学習の本では、当たり前になってしまっている表現や言葉、それが意味していることを、この本ではさらにときほぐして解説しています。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。 また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 端末により、見開き表示で、左右が逆になる場合があります。 「Jubatus(ユバタス)」は、分散した大容量データを素早く深く分析するオンライン機械学習用フレームワークで、日本発のオープンソースプロダクトです。 本書はJubatusコミュニティのメンバー自らが執筆。様々な環境へのJubatusの導入から、特徴抽出方法、主要な機械学習アルゴリズムの解説を、新規に起こしたサンプルを例に実践的に解説します。大容量データを迅速に処理する分散モードでの実行方法も解説。また、サンプルで手を動かしながら学べるため、機械学習の入門にも適しています。 なお、本書で使用したサンプルコードはダウンロード提供します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 年間２兆円規模の市場を生むインターネット広告。 高速で最適な広告を配信する技術の理論的背景を、業界トップのサイバーエージェントの著者陣が解説。 機械学習を用いて広告配信を最適化する技術と、コンテンツを機械学習により自動生成する技術とを俯瞰する。 【目次】 第1章　インターネット広告業界と関連する機械学習技術 　1.1　インターネット広告業界における機械学習の環境適性 　1.2　機械学習の適用領域 　1.3　インターネット広告業界が向き合うプライバシー規制 第2章　広告配信のためのアルゴリズム 　2.1　CTR/CVR 予測 　2.2　予測のサービスでの活用 　2.3　クリエイティブ選択 第3章　広告効果の効果測定のための手法 　3.1　施策の効果の定義 　3.2　ランダム化比較実験 　3.3　観察研究に基づくアプローチ 第4章　広告配信とプライバシー 　4.1　デジタル広告業界を取り巻く環境の変化 　4.2　プライバシー保護とアトリビューションの仕組み 　4.3　差分プライバシーとプライバシー保護のメカニズム 　4.4　データ保護のための秘匿マルチパーティ計算 　4.5　デジタル広告業界を取り巻く環境の変化 　4.6　ブラウザが取り組んでいる取り組み 　4.7　差分プライバシーとプライバシー保護のメカニズム 　4.8　集約した単位から予測モデルの構築 第5章　広告運用のための自然言語処理 　5.1　広告テキスト生成のための自然言語処理 　5.2　広告テキスト生成における評価 第6章　グラフィックデザインのための機械学習 　6.1　広告効果の事前予測 　6.2　レイアウトの生成 　6.3　タイポグラフィの認識と生成 第7章　広告配信の未来 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 機械学習を用いた新規分子構造の生成や最適化にまつわる技術について，基礎理論から実装まで一気通貫して解説 　本書は，機械学習の初学者であっても分子構造の生成モデルや分子構造の最適化手法を理解できるように，機械学習の基礎から分子構造の生成モデルや最適化手法にいたるまでを体系的にまとめた書籍です． 　さらに，機械学習に関する技術はプログラミングを通じて実践することでより理解が深まるものであるため，数理的な内容だけではなく，Pythonによる実装を織り交ぜて説明しています．分子構造の生成モデルや最適化手法に関する基礎知識を得ることができるだけでなく，それらを実践に活かすところまで習得できます． 　また，分子構造を取り扱うための手法や，特有の事情についても詳しく説明していますので，機械学習の研究者が分子構造を取り扱った研究を始めたい場合にも参考になります． 〈このような方におすすめ〉 材料設計、創薬に携わる技術者、研究者および学生 分子生成モデルへの応用を目指す機械学習の技術者、研究者および学生 〈目次〉 第1章　分子生成モデルと分子最適化 1.1　分子最適化 1.2　分子生成に関する問題設定 1.3　分子生成モデルの構成要素 1.4　本書の構成 1.5　記　法 1.6　プログラミング環境 第2章　分子データの表現 2.1　分子のグラフ表現 2.2　SMILES 2.3　SELFIES 2.4　分子記述子 2.5　フィンガープリント 第3章　教師あり学習を用いた物性値予測 3.1　教師あり学習 3.2　経験損失最小化にもとづく教師あり学習 3.3　予測分布 3.4　ニューラルネットワーク 3.5　最適化アルゴリズム 3.6　評　価 3.7　過剰適合と正則化 3.8　グラフニューラルネットワーク 3.9　モデルの適用範囲 3.10 予測器の実装例・実行例 第4章　系列モデルを用いた分子生成 4.1　系列モデル 4.2　系列モデルを用いた分子生成モデル 第5章　変分オートエンコーダを用いた分子生成 5.1　変分ベイズ法 5.2　変分オートエンコーダ 5.3　変分オートエンコーダを用いた分子生成モデル 第6章　分子生成モデルを用いた分子最適化 6.1　分子最適化問題とその難しさ 6.2　分子最適化問題の連続最適化問題への変換 6.3　ベイズ最適化を用いた分子最適化 6.4　ベイズ最適化を用いた分子最適化アルゴリズム 第7章　強化学習を用いた分子生成モデルと分子最適化 7.1　強化学習の定式化 7.2　分子最適化の強化学習としての定式化 7.3　方策勾配法 7.4　オフライン強化学習 7.5　SMILES-LSTMを方策とした方策最適化 第8章　発展的な分子生成モデル 8.1　原子団を組み合わせる分子生成 8.2　分子骨格を用いた分子生成 8.3　生成モデルの評価手法 付 録　正規分布にかかわる公式 A.1　モーメント母関数 A.2　線形結合 A.3　条件付き確率

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。 実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができるようになります。 また、処理系にはデファクトスタンダードであるPythonを使い、機械学習に必要な数学の知識もわかりやすく解説しています。 これから機械学習を始める学生さんや、いきなりプロジェクトに放り込まれていまいち理解できないままデータ分析の仕事をしているエンジニアの方にも最適です。