今週のQiita技術書まとめ
2026年9月6日配信
SQL上級者へ駆け上がる厳選技術書4冊
はじめに 数年前、本番環境で重いバッチ処理のボトルネックを調査していたとき、自分のSQLの知識が表面的だったことを痛感した。SELECT文は書ける。JOINも理解している。だがインデックスの内部構造やオプティマイザの挙動となると、勘と経験頼みだった。 そこからSQL関連の書籍を片っ端から読み漁り、パフォーマンスチューニングの原理原則を身につけたことで、クエリの実行計画を読み解く力が格段に上がった。…
プログラマのためのSQL第4版
本書は、ＳＱＬの実務経験があるエンジニアを対象として、ＳＱＬプログラミングの基礎的な考え方から、テーブル操作、グループ化、集計関数、クエリの最適化など、ＳＱＬ全般について詳しく解説した「ＳＱＬプログラミングバイブル」です。基本から高度なテクニックまで、網羅的にＳＱＬプログラミングの知識を習得できます。
SQLクックブック 第2版
5大データベースをカバーした定番SQLレシピ集の改訂版！ 巨大医療コングロマリット、ジョンソン・アンド・ジョンソンで、データ分析とDBの特性評価を行っているデータサイエンティストと統計のエキスパートによる、実践に役立つSQLのレシピ集。第1版を全面的にアップデート、さらにデータサイエンティスト向けのレシピが追加、補強されています。SQLを使う上でよく遭遇する問題と、広く使われているDB2、Oracle、PostgreSQL、SQL Server、MySQLによる解決策を提示。各DBの持つ長所短所、特性などもわかるため、DBの導入や乗り換えを検討する際の資料としての利用にも役立ちます。
SQL×DB設計を体系的に学ぶ技術書5選
はじめに 数年前、業務で既存システムのリプレースを担当したとき、最も苦労したのがデータベースの再設計だった。テーブル定義書を開くと、正規化が中途半端なまま増改築を繰り返した痕跡が残っていて、カラム追加ひとつに数日かかる状態だった。 そのとき痛感したのは、SQLの構文を書ける能力とデータベースを設計する能力はまったく別物だということだ。クエリのパフォーマンスチューニングも大事だが、そもそも土台のスキ…
生成AIで分析できる時代。それでも読むべき機械学習・データ分析70冊【2026年版】
info - 生成AIが普及した結果、機械学習・統計・データ分析の役割はどう変わったのか？生成AI時代の基準で選び直した厳選70冊 1. はじめに 今回は今まで以上に悩みました。生成AI時代にこれらの本が対象とする技術が必要なのか。必要としても今までと同じではないのではないか。 今回の編集方針。
![AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出]の表紙](https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/book/cabinet/7580/9784297117580.jpg?_ex=200x200)
AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出]
データサイエンティストと呼ばれる職種が登場して、いまや10年以上が経過しようとしています。ビッグデータやディープラーニングなど技術的な流行も後押しして、AI・データ分析プロジェクトに取り組む企業も増えました。また、データサイエンス、データエンジニアリングに関する技術情報は次第に増え、データ分析コンペティションの盛り上がりもあって技術的な知識を持つ方が増えているのは事実です。ところが、実際にAI・データ分析プロジェクトに取り組んでみると、そううまくはいかないようです。プロジェクトを進めるには技術知識だけでなく「ビジネス力」が必要なのです。 そこで、本書はこれまでメインテーマとして語られるこ...
データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考
データ収集システムやAI専門家が優秀でも、それだけではビジネスには勝てない。第一人者がデータドリブン思考の重要性を示す
仕事ではじめる機械学習 第2版
大好評の機械学習実務者向け書籍が最新情報にアップデート！ 2018年に発行された初版から3年ぶりの改訂となる本書は、「仕事で機械学習に携わる際に知っておきたい事」を伝えるというコンセプトはそのままに、3年の間に登場した新たな考え方、手法など最新の情報を踏まえて内容を全面的に見直しました。これまで同様、機械学習を使った実務に初めて関わる読者にとって頼りになる1冊となるでしょう。「バンディットアルゴリズム」を紹介する新章など、追加原稿も多数。
ビジネス課題を解決する技術〜数理モデルの力を引き出す3ステップフレームワーク
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...
データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅
統計学の本質を知らずに分析してませんか？統計モデルから機械学習モデル、数理モデルまで。データ分析に取り組む前に学ぶべき統計学を１冊に凝縮！基礎から発展的手法まで全く新しい教科書！
公式と例題で学ぶ統計学入門
本書は、筆者が担当してきた文系大学2年生向けの講義ノートを基に書かれており、統計学の基本的な考え方やデータ解析の方法を一通り学べる書籍である。 大事な事項は「公式」としてまとめ、具体的な「例題」と「解説」を通してどのように役立つのかがわかるように構成されている。また、「基本問題」と「発展問題」に分けられた豊富な演習問題は100題を超える。さらに、既刊本同様、演習問題すべての解答例、使用した統計分析ソフトRのコードやデータに加えて、本書の内容理解に必要な数学的な事柄についても、著者のサポートページで参照できる。 難易度は既刊の2冊『現代数理統計学の基礎』、『データ解析のための数理統...
見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑
機械学習アルゴリズムの違いが見てわかる！ 「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか？本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いて解説した機械学習の入門書です。 いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムを図解し、わかりやすく解説しています。アルゴリズムごとに項目を立てているので、どのアルゴリズムがどのような仕組みで動いているのか比較をしやすくしています。 これから機械学習を勉強する方だけでなく、実際に機械学習を業務で使用している方にも新しい気付きを得られるのでお勧めの1冊です。 【本書の特徴】...
本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫！
そのモデル、本質を理解して使ってますか？データ分析者必読の全く新しい教科書！実戦で頻出するデータ形式への対応に必須の分析モデル群について網羅的に解説！
Pythonではじめる教師なし学習
機械学習の手法の1つ、教師なし学習に絞って解説した実践書！ 教師なし学習は、大きく3つに分類される機械学習の手法のうちの1つ。従来は、教師あり学習が主流でしたが、これからのデータ分析の形を考えると、教師なし学習も大きな一角を占めていくと考えられています。本書では、実践的な視点で、データ内に隠れている見つけにくいパターンを特定し、異常を検出し、自動的に特徴量抽出と選択を行っていきます。さらには、異なる機械学習手法の長所と短所を比較し、データに最適な手法の選び方についても、示していきます。
Optunaによるブラックボックス最適化
チューニングを自動化するブラックボックス最適化について詳説 本書は、機械学習に欠かせないハイパーパラメータ調整（チューニング）を自動化するブラックボックス最適化について一からわかりやすく、そして、詳しく説明した書籍です。合わせて、Python言語上で動作するフレームワーク“Optuna”によるブラックボックス最適化の実行を、Optunaの開発者ら自ら詳しく説明しており、基礎を理解しながら実践に即した知識を身につけることができます。 いまや機械学習は多種多様な応用が広く図られており、技術者／研究者、学生全般にとって必修といえるスキルになっていますが、その際に手間を要するのが、ハイパーパラ...
因果推論入門〜ミックステープ：基礎から現代的アプローチまで
因果推論とは、ある要因が何を（どれくらい）引き起こしたのかを判断するためのツールです。本書は、因果推論に関する最近までの進展をまとめ、学生や実務家を対象として、因果関係に関する意味のある回答を導き出すために必要な統計的手法を解説していきます。 本書の最大の特徴は、理論だけでなく、統計プログラミング言語（R、Stata）による実装を重視している点にあります。例題には、読者が利用できるデータとコードが添付されており、すぐに手を動かして実践することができます。本書は機械学習に関するトピックを含まない一方で、理論的な解説が詳細であるほか、DAGや合成コントロール法といった発展的なトピックを扱っ...
A/Bテスト実践ガイド 真のデータドリブンへ至る信用できる実験とは
経営層やリーダー、データサイエンティスト、エンジニア、アナリスト、プロダクトマネージャーなど、企業の全関係者を対象として、その概念から実験を実施するためのプロセス、よくある落とし穴、オンライン実験をスケールさせるために必要なことまで、A/Bテスト、コントロール実験の詳細を解説する。 Google, Amazon, Microsoft, LinkedInなどで実際に実践された経験から得られた教訓や落とし穴などがふんだんに盛り込まれており、データ駆動型の文化の確立、科学的な意思決定に必要なスキルを獲得できる。 第I部 すべての人向けの導入的トピック 第1章 導入と動機付け 第2章 実験の実行...
反実仮想機械学習〜機械学習と因果推論の融合技術の理論と実践
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としたら、ユーザの行動はどのように変化するだろうか？」や「仮にある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？」「仮に個々の生徒ごとに個別化されたカリキュラムを採用したら、1年後の平均成績はどれほど改善するだろうか」などの実務・社会でよくある問いに答えるためには、反実仮想に関する正確な情報を得る必要があります。...
![Pythonライブラリによる因果推論・因果探索[概念と実践] 因果機械学習の鍵を解くの表紙](https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/book/cabinet/9909/9784295019909_1_2.jpg?_ex=200x200)
Pythonライブラリによる因果推論・因果探索[概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く
本書は、ＤｏＷｈｙやＥｃｏｎＭＬなど、Ｐｙｔｈｏｎ因果ライブラリのさまざまな手法をまとめた包括的なガイドブック。パート１では、関連・介入・反事実、構造的因果モデルなど、因果推論を構成する基本概念のほか、グラフ表現を中心に解説します。パート２では、因果推論プロセスの４ステップ（モデルの定義、エスティマンドの特定、推定量の算出、検証）を紹介するほか、機械学習モデルも利用して因果効果を推定する手法を説明。さらに、ディープラーニングやＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒを利用した方法も見ていきます。パート３では、因果探索に焦点を当てていきます。ＰｙｔｈｏｎパッケージのｇＣａｓｔｌｅによる手法、ディープラーニン...
ゲーム理論からの社会ネットワーク分析
ゲーム理論から社会ネットワーク構造を明らかにする！ ▼社会ネットワーク分析とは 人と人が集まると社会が形成されます。人々には、家族であれば親子関係、婚姻関係、企業であれば上司と部下、同僚などの関係性がありあます。こうした関係はAさんとBさんの関係といった個々の関係を見るだけでは不十分であり、例えば、王族の家族関係は親子関係・婚姻関係の全体を見ることで、王位継承の争いをより深く理解できます。企業内でも、フォーマルであれ、インフォーマルであれ、誰と誰がより密な交流をしているかを全体として把握することで、企業内の派閥を確認でき、誰が出世しやすいかが見えてくるかもしれません。こうした個々の関係を...
スパース推定法による統計モデリング
変数選択問題は統計学における重要な問題の一つである。この問題に対して，近年，変数選択とモデルの推定を同時に行うスパース正則化を用いる方法が開発された。この方法によって，従来では扱うことが難しかった高次元データに対しても変数選択が実行可能となり，スパース正則化法は一気に注目されるようになった。さらに，変数選択だけでなく，データ発生の疎性構造を抽出するという，より一般的な観点からの研究が進むようになり，たとえば，グラフ構造における辺選択などにも拡張されている。これらの方法は総称してスパース推定と呼ばれ，統計学の基本ツールになりつつある。 本書は，スパース推定の入門的内容から発展的内容までを...
機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 ［改訂第2版］ 入門から実践まで
「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): ...
Pythonでスラスラわかる ベイズ推論「超」入門
★数学とプログラミングを対比させながら、一歩一歩わかりやすく！ 実務に即してPyMC5プログラミングでベイズ推論を使いこなせるようになる。 最初の一冊として、データサイエンティストにおすすめ！ PyMC5に完全対応！ 【サポートサイト】 https：／／github.com/makaishi2/python_bayes_intro 【主な内容】 第1章 確率分布を理解する 1.1 ベイズ推論における確率分布の必要性 1.2 確率変数と確率分布 1.3 離散分布と連続分布 1.4 PyMCによる確率モデル定義とサンプリング 1.5 サンプリング結果分析 1.6 確率分布とPyMCプロ...
ゼロからできるMCMC マルコフ連鎖モンテカルロ法の実践的入門
MCMCの基礎から実践までをていねいに解説。ベイズ統計や物理学を例にコードを書いてすぐに自分でできるようになる！ （まえがき抜粋） マルコフ連鎖モンテカルロ法は 複雑な積分をしたい 複雑な確率の計算をしたい という時に力を発揮する手法です．歴史的には物理学の分野で広く用いられてきましたが，最近では統計学の重要な道具として定着し，統計学的手法が重要な機械学習，金融などの分野でも用いられるようになっています． マルコフ連鎖モンテカルロ法はそれほど難しいものではありません．むしろ，極めて素直な発想に基づいたシンプルな手法です．もちろん，「シンプル＝簡単なことしかできない」と考えるのは大間違い...
Pythonではじめるベイズ機械学習入門
★確率的プログラミング言語がすぐに使える！★ ・Pythonでのコーディングを前提に、PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTorchをカバー。 ・回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説。 【主な内容】 第1章 ベイジアンモデリングとは 1.1 データ解析とコンピュータ 1.2 ベイジアンモデリングの基礎 1.3 代表的な確率分布 1.4 近似推論手法 第2章 確率的プログラミング言語（PPL） 2.1 ベイジアンモデリングとPPL 2.2 自動微分・最適化アルゴリズム 2.3 PyMC3の概要 2.4 Pyroの概要 2.5 NumPyro...
評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋
「評価指標でXXXという最高のスコアが出た！」と喜び勇んで、機械学習モデルが出力してくる予測結果をもとにビジネスを運用したとします。 ところが、ビジネス上のKPIと相関が高い評価指標を選んでいなかったために、KPIの推移を見てみると大した変化がありませんでした。 あるいは「毎日夜遅くまで残業をして、特徴量生成とクロスバリデーションによって評価指標を改善しました！」というデータサイエンティストがいたとします。ところが、KPIの改善のためには そこまで高い評価指標の値を達成する必要ありませんでした。このようなケースでは、データサイエンティストが費やした工数がすべて水の泡となってしまいます。-...
フィナンシャル・タイムズ式 図解の技術
データが氾濫するこの現代、文字だけでは伝わらない複雑な背景知識をどう伝えればいいか？ 世界最高峰の経済紙『ファイナンシャル・タイムズ』で開発された図解のノウハウをあますところなく紹介。70を超える見本に当てはめるだけで、誰もが簡単に誤解なく伝わる図表を作成できる。ポスト真実時代の新しい図解の教科書。
ハーバード・ビジネス・レビュー流 データビジュアライゼーション
『ハーバード・ビジネス・レビュー』のシニアエディターが、持てる知識とノウハウをすべて詰め込んだデータビズ決定版！
データ分析者のためのPythonデータビジュアライゼーション入門 コードと連動してわかる可視化手法
分析したデータを わかりやすく ビジュアライゼーションしよう！ 【データビジュアライゼーションとは】 数値データ・位置のデータ・文章のデータ等を、 一目で分かりやすく見える形にする方法です。 【背景】 ビッグデータやAIという言葉が流行して以降、 様々な組織でデータを活用しようという動きがみられます。 データの活用のためには、私たち人間がデータの内容をよく理解する必要があり、 そのためにビジュアライゼーションはとても有効な手段です。 Pythonにはデータビジュアライゼーションに特化したライブラリがそろっており、 利用するデータ分析者も増えています。 一方で、 「どのような場合...
Pythonによる時系列分析
時系列データを上手く活用し、ビジネス成果を生み出す!! 時系列データを上手く調理することは、これらの問に何かしら解を与えることができます。特に予測モデルを上手く活用すると、過去を振り返り、未来を予測し、現在すべきことを導きだし、成果へと繋げることができます。いくら高精度な予測モデルを手にしても、どう活用すべきかわからないと成果は生まれません。そこで本書ではどのように扱うかを、実際のデータを用いて、使い方を重点的に解説していきます。時系列分析の多くの書籍は数式等を用いて解説していますが、実務的な運用には理論よりもPython等コードで実践していくことが重要です。 第1章 ビジネスにおける時...
時系列解析
「時系列解析」は過去の自身のデータから未来のデータを予測するために用いられる手法であるが，予測だけでなく，事象の分解・理解に強みを持つ手法でもある。本書では，応用範囲の広い「時系列解析」について，マーケティングやIoTなどの現場における実解析で応用ができるように解説の内容を選定し，手法の基礎的な理論をPythonのサンプルコードとともに解説した。簡単なデータを用いた簡単な課題を例にとり，基礎的なモデル構築の過程を段階的に体験できるように，また，自学により応用範囲を広げてもらえるように，どの場面で，なぜその手法を使うのかを考えられるように説明している。 本書では，経済・マーケティングの分...
点過程の時系列解析
本書は点過程の時系列解析についての入門書である。 点過程の時系列とは，データがある着目するイベントの発生時刻の集合として特徴付けられるようなタイプの時系列である。実世界の様々な現象が点過程として表現することができ，例えば自然現象としては，地震，神経細胞のスパイク発火，遺伝子発現などが考えられる。さらに近年，人間の社会行動に関する様々な大規模データが蓄積され，それが利用可能になってきたことを背景として，金融取引，保険事故，人々のコミュニケーション，SNS上でのユーザーの活動等のデータを解析するために，点過程が用いられることが増えており，点過程の応用範囲は急速に拡大している。 本書では，...
Pythonによる地理空間データ分析
例題を試しながら地理空間データ分析の基本を学べる！ 数字だけの分析ではなく、地理空間を組み合わせることで、より立体的で精度の高い予測、分析ができるため、注目を集める地理空間データ分析をPythonで行うための入門書です。 既存の公開データ、Jupyter Notebookで提供されているサンプルコード、QGISというオープンソースのGISソフトを使い、手軽に試して結果を出力してみることができます。空間データ分析において重要ながらも見過ごされがちな、正確なマップをデザインするコツ、非定型データ型の処理のテクニックなどもフォローしています。
Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析
★ 実験を効率化する強い味方 ★ もう実験で疲弊しない。次に試す実験条件は、データと統計学が教えてくれる！ ベイズ最適化とPythonを駆使して、効率よく研究・開発を進めよう！ 《すぐに試せるサンプルデータセット・サンプルコード付き》 ■ データ解析の初歩から、モデルの設計、実践的な応用事例までを導く。 ■ 実験時間や人数が限られる今、絶対に役立つスキルが身につく！ ■ 入門書であり、実践書。フルカラー！ 【目次】 第1章 データ解析や機械学習を活用した分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理 ・ケモ・マテリアルズ・プロセスインフォマティクス ・分子設計 ・材料設計 ・なぜベ...
Pythonではじめる数理最適化（第2版）
Pythonで実務に使える数理最適化のスキルを身につけよう！ ▼この本の特徴 本書は、Pythonを用いた数理最適化の入門書です。Pythonを使ってさまざまな課題を実際に解いてみることで、数理モデルを実務で使いこなす力を身につけます。 この本の特徴は、数理最適化のアルゴリズム自体ではなく、数理最適化を用いた課題解決に重きを置いている点です。ビジネスなどにおける課題を数理最適化で解く際に現場で発生しうる試行錯誤が多分に盛り込まれており、実務における手順や気をつけるべきポイントを学習することができます。 ▼この本の構成 本書は二部構成です。 第1部はチュートリアルです。中学校で習う...
スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学
《これが世界標準！ 世界もここから始めてる！！》 データサイエンス・機械学習を学ぶ「はじめの一歩」として、スタンフォード大学にて使用されている教科書“Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors, Matrices, and Least Squares”がついに翻訳！！ ・豊富な事例を示しながら、ベクトル・行列の基本から最小二乗法による機械学習までをていねいに解説！ ・データサイエンス・機械学習に必要な数学の学び直しにうってつけ！ ・章末問題が298問掲載されているから、完全に理解できる！ ・Julia言語によるプログラミング課題が原著...
世界標準のデータ戦略完全ガイド データセンスを磨く事例から、データの種類と仕組み、戦略策定のステップまで
本書ではデータ戦略の６つの目的と、そのためのデータ活用法をふんだんな事例を交えながら解説します。そのうえでアイスクリーム店を例にデータ戦略を考えることで、戦略の基本から策定、実践方法まで一気に学べます。ＡＩ（機械学習など）の仕組みや、インサイトの見いだし方、データインフラの整備、データ能力の高い組織のつくり方までしっかりフォロー。近年はデータ収集や活用のためのサービスが数えきれないほどありますが、それはどんな企業でも世界レベルのデータ戦略が実現可能であることを意味しています。世界の一流企業を導いてきた著者が、一気に世界レベルに駆け上がりたいすべての企業に贈る一冊です。
Apache Spark徹底入門
統合型アナリティクスエンジンの仕組みとビッグデータの大規模処理を徹底解説。基本操作からＤｅｌｔａ ＬａｋｅやＭＬｌｉｂを利用したパイプラインの構築まで紹介。
AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン
機械学習システム構築に必要な デザインパターンがここにある！ 【本書の背景】 Pythonを用いた機械学習のモデル開発事例は多数ありますが、 そのモデルをビジネスやシステムに組み込み、運用する事例や方法論は多くありません。 そのため、AIを組み込んだ実装モデルをまとめた、 「機械学習システムのデザインパターン」に注目が集まっています。 【対象読者】 ・AIエンジニア ・システムエンジニア ・機械学習を本番システムとして使うための開発、運用方法で悩んでいるエンジニアの方 【本書の概要】 本書は機械学習を有効活用するためにはシステムに組み込むための設計や 実装が必要と考え、機械学...
ディープラーニング実践ガイド
ディープラーニングの基礎から応用（実践的な各種アプローチ）までを網羅！ 本書では、ディープラーニングの研究で受賞歴のある3人の著者が、アイデアを現実世界の人々が使用できるものに変換するプロセスをステップバイステップで丁寧に解説します。構築するのは、クラウド、モバイル、ブラウザ、エッジデバイス向けの実用的なディープラーニングアプリケーションです。一部の章ではその章で扱うトピックの専門家をゲスト執筆者に迎えてさまざまな手法を解説しているので、読者のニーズにマッチするアプリケーションがきっと見つかるでしょう。対象読者は、ディープラーニングの世界にこれから参入したいソフトウェアエンジニアやベテラ...
日本統計学会公式認定 統計検定準1級対応 統計学実践ワークブック
統計検定準1級試験対応の公式テキスト。 出題範囲となっているさまざまな統計学及び機械学習のトピックについて、実践的な例題を解きながら学ぶことができる。 頻出項目に重点をおき、項目ごとに解説と例題を示した。 統計検定準1級で出題されるトピックは非常に広範にわたるため、さまざまな統計的手法の辞典としても役立つ。 【 目 次 】 1 事象と確率 2 確率分布と母関数 3 分布の特性値 4 変数変換 5 離散型分布 6 連続型分布と標本分布 7 極限定理，漸近理論 8 統計的推定の基礎 9 区間推定 10 検定の基礎と検定法の導出 11 正規分布に関する検定 12 一般の分布に関する検定法 1...
応用基礎としてのデータサイエンス 改訂第2版 AI×データ活用の実践
◆生成AIを大幅加筆し，好評テキストが改訂！◆ ・いますぐ身につけるべき「データサイエンス」「データエンジニアリング」「AI」の基礎知識がここにある！ ・「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」に完全準拠した公式カラーテキスト！ ・カラーで見やすく、練習問題も充実！ 【主な内容】 1章 データサイエンス基礎 1.1 データ駆動型社会とデータ分析の進め方 （久野遼平） 1.2 データの記述 （宿久 洋） 1.3 データの可視化 （宿久 洋・久野遼平） 1.4 データ分析の手法 （原 尚幸) 1.5 数学基礎 （清 智也) 2章 データエンジニアリン...
実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブック
シリーズの第2弾は、初学者向けのKaggle入門書の決定版！ ★「Kaggleで勝つ」準備をしよう！★ 初学者が「Kaggleに何となく興味ある」状態から「実際のコンペに参加できる」状態になれるような内容を目指しました。 ・サンプルコードの詳細な解説があるから、しっかり身につく！ ・優勝チームと専業Kagglerのコンビによる、安定のわかりやすさ！ ・充実の本音対談で、やさしくサポート！ ・初学者や手探りでやっているが体系的な知識を得たい人に最適。 【本書のサポートページ】 https：／／github.com/upura/python-kaggle-start-book 【実践...
Kaggle Grandmasterに学ぶ 機械学習 実践アプローチ
本書は世界各国で出版・公開された書籍 "Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem" の翻訳書です。豊富なコード例と機械学習にまつわる基礎的な内容を取り上げていきます。 交差検証や特徴量エンジニアリングなどモデル作成以前の重要な要素にも紙面が割かれ、コードの再現性やモデルのデプロイといった話題にも踏み込みます。 モデル作成では、表形式のデータセットだけでなく、画像認識や自然言語処理に関する内容が具体的な実装と共に示されます。 本書の節々から、性能を追求するだけではなく実運用にも重きを置いた著者の姿勢が垣間見えるでしょう。 "Ka...
Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意
★最強最短の近道は、これだ！★ ・画像・自然言語処理の機械学習コンテストに取り組みながら、深層学習の具体的な知識をいち早く身につけよう！ ・レジェンドたちの豊富な経験に基づくスキルアップのノウハウも満載！ 【主な内容】 第1章 機械学習コンテストの基礎知識 1.1 機械学習コンテストのおおまかな流れ 1.2 機械学習コンテストの歴史 1.3 機械学習コンテストの例 1.4 計算資源 第2章 探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上 2.1 探索的データ分析 2.2 モデルの作成 2.3 モデルの検証 2.4 性能の向上 第3章 画像分類入門 3.1 畳み込みニューラルネット...
グランドマスター三冠のKaggleノートブック開発術 単変量解析から地理情報分析／偽動画検出／LLMまで
Kaggleでさまざまなデータ分析技術を習得！ 著者はKaggleの3つのカテゴリーでグランドマスターを獲得。本書では、これまでに培った技術をもとに、さまざまなデータ分析の手法を解説。Kaggleの基本機能から、分析・可視化の基礎、地理情報や画像データの分析、テキスト分析、時系列データ処理、ディープフェイク動画検出などを取り上げます。また、LangChainとLLMを使ったRAGシステムの構築も解説。データサイエンス／機械学習プラットフォーム＆コミュニティのKaggleにおいて、本書を手がかりに、データ分析技術を幅広く習得しつつ、コンテストへの挑戦も目指していきましょう。
Python 実践AIモデル構築 100本ノック
本書は、Pythonの実践的な力を身に付けるというコンセプトで好評を博した『Python100本シリーズ』シリーズの一冊として、実際のビジネス現場でも応用可能な、AIモデル構築の一連の流れを学べるように設計した問題集です。数学的な説明は極力控え、前処理からパラメータチューニング、AIアルゴリズムの特徴や長所短所まで学べます。
PyCaretで学ぶ 機械学習入門
本書では、PyCaretという強力なライブラリを使いながら、ただの解説本にとどまらず、機械学習の基礎を網羅する内容を提供します。機械学習の理解を「何だかよくわからないけど凄いもの」から、「ある程度、中身を知っていて使える」レベルに引き上げたい皆さんに、最適な一冊を提供します。 本書では、理論と実践のバランスを重視しています。まず、なるべく数式を使わずに、直感的な理解ができるように機械学習の理論について解説します。具体例や図を多く使い、楽しみながら学べるように工夫しています。また、正確さを犠牲にせず、できるだけわかりやすく説明しています。 次に実践面では、Pythonというプログラミング言...
Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造
現代社会を支える根幹技術をPythonで！ Pythonプログラミングのスキルアップにも最適！ 名著『Pythonスタートブック』の著者である辻真吾氏が書き下ろす至極の入門書！ ソートやグラフ構造など基本的な内容から、乱択アルゴリズムや数論、ブロックチェーンの仕組みなどの幅広い話題までを解説。コードはWeb公開（ https：／／github.com/tsjshg/pyalgdata）。 【データサイエンス入門シリーズ】 第2期として、以下の2点を同時刊行! 『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之（著）竹村彰通（編） 『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾（著）下平...
Pythonではじめるオープンエンドな進化的アルゴリズム
生物の進化に着想を得た新しい「発散型」の機械学習アルゴリズムを解説！ 深層学習を含む多くの機械学習アルゴリズムは、1つの最適化を求める「収束型」のアルゴリズムであるのに対し、近年注目を集めているのが人工生命の研究分野で開発され、従来の探索方法では得られなかったような、多様な解が求められる「発散型」アルゴリズムです。本書はこの発散型アルゴリズムに焦点を当て、進化計算の基礎となる集団的探索の考え方、既存の収束型アルゴリズムとの違い、そして、有用性について説明します。最近注目を浴びるNovelty SearchやQuality Diversity、MC、POETといった新しいアルゴリズムも取り...
Data-centric AI入門
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...
Federated Learning
複数のデータ所有者が、各自の持つ学習データを秘匿したまま、協力して機械学習モデルを構築するにはどうすればよいだろうか？ 従来型の機械学習のアプローチでは、すべてのデータを1か所（通常はデータセンター）に集める必要がある。 しかし、これはユーザーのプライバシーやデータの機密性に関する法律に違反する可能性がある。現在、世界中の多くの地域が、プライバシーに関する法律に従ってユーザーのデータを慎重に扱うことをテクノロジー企業に課している。欧州連合（EU）が2018年に施行したEU一般データ保護規則（GDPR）は、そのような法律の代表例である。本書では、この問題の解決策となる連合学習（feder...
記号創発システム論
記号（言語）の意味はどのように成立しているのか？ この根本問題に最先端のAI・ロボティクス研究者と、第一線の人文社会系研究者らが集い探究する新学融領域、記号創発システム論。来るべき生成AIとの共生社会を見通すための、初のキーワード集。 ※人工知能、ネオ・サイバネティクス、プラグマティズム、現象学、発達心理学、ロボティクス、自由エネルギー原理、エナクティヴィズム……等々、人文学から工学まで20名を超える各分野の第一人者が執筆。
データ分析失敗事例集
【データサイエンティストたちの悪夢】 ・上司が「AI使ってます」と言いたいだけのプロジェクト ・自分が期待した結果しか認めないクライアント ・プロジェクト終盤でもまだ手に入らないデータ ・分析手法にしか興味がない分析者 ・最終報告後にやっと決まる仕様 【その分析、もう失敗しているかも…… 失敗を回避し、成功に近づくためのガイド】 本書は、第一線で活躍するデータサイエンティストたちが経験した、データ分析プロジェクトの「失敗」をもとに再構成された25の事例が収録されている。これらの臨場感あふれる事例から、データの活用に関わる人たちが、失敗を避けるために何をしてはならないのか、につい...
なぜ「戦略」で差がつくのか。
各社でマーケティング部門を育成・指揮してきた著者が初めて明かす！２つの要素さえ押さえれば、あなたは戦略を使いこなせる。
妥協しないデータ分析のための微積分＋線形代数入門 定義と公式、その背景にある理由、考え方から使い方まで完全網羅！
数式から目を背けるのは終わりにしませんか？データ分析者必読の全く新しい教科書！妥協しない分析を実現させるために、微積分と線形代数をピンポイントに学び尽くしたい。そんな方のための一冊です。
基礎から学ぶ統計学
「統計学を理解したい」と真面目に考える人へ．統計がわからない. . .と挫折したことがある人へ． 10年を越える学生との試行錯誤が生んだ，学部を問わない“統計学の基礎”が身につく，新しい入門書． ▽3つの特色 ●図を多用する ●実践的な手法を中心に学ぶ ●数学のハードルを下げる 3つの特色と講義経験に基づく構成・展開で，初学者のつまずくポイントに，ていねいに伴走します． ▽扱う範囲 ●t検定 ●分散分析 ●多重比較 ●相関分析 ●単回帰分析 など，仮説検定の論理，母平均に対する統計解析，2変数の関係までを扱い，基本的な統計手法の計算の原理を，直感で，しっかり理解できるところまで導...
これなら分かる最適化数学
最適化手法とは，利益，損失などの望ましい，あるいは望ましくない値を最大，または最小にするように設計する手法である。従来から経営学やオペレーションズリサーチ(OR)の中心テーマであったが，計算機技術の進歩によって過去には不可能と思われた複雑な問題が実際的な時間で解けるようになり，今日ではあらゆる工学分野，特に電子，情報，通信技術の設計のほとんどに浸透している。 本書はこの立場から，最適化手法の入門書として書かれたもので，経営学やORのみならず，統計的最適化や機械学習に関する話題も扱っている。また，各手法を紹介するだけでなく，その数学的背景の解説に力点を置いている。 本文中では最適化手法...
プログラミングのための線形代数
本書は、専門・非専門を問わずコンピュータにかかわる方を主な対象に想定した線形代数の参考書です。単に「線形代数プログラムの書き方」を解説する本ではなく、数学のプロでない読者に線形代数の本音を語ることが狙いです。
Python機械学習プログラミング PyTorch＆scikit-learn編
本書は、機械学習の手法全般をカバーし、理論的背景とＰｙｔｈｏｎコーディングの実際を解説。一から実装することでモデルの仕組みをより具体的に理解でき、ＰｙＴｏｒｃｈやｓｃｉｋｉｔ-ｌｅａｒｎのライブラリを使うことでより簡単に実装できることを示します。ＰｙＴｏｒｃｈについてはその仕組みから説き、自然言語処理やグラフニューラルネットワークなどの実装を解説。機械学習の理論と実践について幅広く探求するための一冊となっています。
改訂新版 前処理大全〜SQL/pandas/Polars実践テクニック
BigQuery、Pandas、Polarsを使った実用的なモダン前処理を学びましょう！ データ分析において前処理が重要かつ多くの時間をとられる業務であることは広く知られてきました。同時に前処理を実現するためのライブラリは大きく改善されてきています。また、機械学習モデルの進化によって、求められる前処理の内容も変わってきています。本書は、初めて学ぶ方にも昔学んでから知識をアップデートしていない方にも、悪いサンプルコードと良いサンプルコードを紹介しながら丁寧にデータ分析の前処理を学べる技術書です。 本書は、第一版の前処理大全から大きく構成や内容を変更しています。SQLはBigQuery準...
欠測データ処理
一般的に調査・観測データには欠測が生じることが多く，適切な欠測データの処理をしなければ，解析結果に偏りが生じることがある。多重代入法は，尤度解析法と並んで最も汎用的な欠測データ解析法であるが，これまでの書籍では理論的な解説が主で，実際の応用事例や具体的な手順の記述が少なかった。そのため，実証分析を行う社会科学者や実務者が多重代入法を実際に活用することにはハードルがあった。 本書は，ワンポイントとして代入法を中心に解説している。平均値のt検定，重回帰分析，ロジスティック回帰分析，時系列分析，パネルデータ分析といった社会科学において頻繁に使用される分析手法に関して，データに欠測が生じている...
機械学習のための特徴量エンジニアリング
機械学習や人工知能の性能を決める特徴量作成・変換／選択について詳述した書籍！ 本書は、機械学習を行うエンジニアが知るべき特徴量抽出の基本から応用、最新のテーマまでを網羅した書籍です。内容としてはそれほど難しくないため、機械学習を学んでいる人が特徴量エンジニアリングについて学びはじめる書籍として最適です。
事例で学ぶ特徴量エンジニアリング
特徴量エンジニアリングの「理論と実践」を組み合わせて学ぶ！ 5つの実践的なケーススタディを通じ、特徴量エンジニアリングの具体的手法を詳しく解説します。序盤の章で特徴量エンジニアリングの基本概念や基礎知識を学んだ上で、後続章ではCOVID-19の診断や再犯率のモデリングなどの実社会での活用を想定した事例を通じて、特徴量エンジニアリングの実践に取り組みます。自然言語処理やコンピュータビジョン、時系列分析など、様々な機械学習ジャンルにおけるパフォーマンス向上のためのヒントが得られます。
Kaggleで勝つデータ分析の技術
データサイエンスの認知の高まりとともに、データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。最も有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるプレイヤー数は10万人を超え、多くのエンジニアが自分の腕を試すためにコンペティションに参加しています。分析コンペでは、実際のデータを扱うため、機械学習の解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されています。これらを理解し自身で使えるようにしておくことはコンペだけでなく、実務でのモデル構築において非常に役に立ちます。 そこでこれらのテクニックや事例を多くの人に知っていただくために、現時点で最...
データ視覚化のデザイン
達人が教えるビジュアライゼーションの極意!! 本書で言う「データ視覚化」（ビジュアライゼーション）とは、単に手元にあるデータをグラフにすることではありません。いくらデータを視覚化しても、その中から人間が重要な情報を読み取れないのなら、データ視覚化をする意味がないからです。 あくまで、そのデータが指し示す意味を明確にすること、そしてより多くの人たち（オーディエンス）に興味を持って見てももらえることがデータ視覚化の目的です。 本書では、日本人女性唯一のTableau ZEN MASTERである筆者が長年にわたって培ってきたデータ視覚化のノウハウ、ベストプラクティス、アンチパターン等を整...
指標・特徴量の設計から始める データ可視化学入門 データを洞察につなげる技術
「データ変換」としての可視化プロセス。データを「視る」ための「指標」を幅広く紹介。指標の性質や選び方についても解説。１００例以上の可視化コードを無料ダウンロード！これまでの「可視化の本」とは全く異なるアプローチ。分析の幅を広げ、データの解釈に厚みを出す新境地の一冊です！
データ可視化の基本が全部わかる本 収集・変換からビジュアライゼーション・データ分析支援まで
はじめてのデータ可視化、何から学べばいいのか？データから洞察を得る最良のチャートはどれか？どのような表現にすれば効果的に伝わるか？これらの疑問が解消する基礎知識から実務ノウハウまでを丁寧に解説！データ分析、データサイエンス、プロダクトマネジメント、プロジェクトマネジメント、ＩＴエンジニアリング、ＵＩ／ＵＸデザイン、マーケティング、事業戦略、広報・コミュニケーション、報道など、ビジネスの最前線でデータにかかわる方、必携の一冊です。
ビジネスダッシュボード 設計・実装ガイドブック 成果を生み出すデータと分析のデザイン
データドリブンな意思決定を促す強力なツールの作り方を紹介！
インフォグラフィック制作ガイド
インフォグラフィック・デザイナーとして活躍する櫻田潤氏が、インフォグラフィックの基本知識と制作方法を、実践的な手順に沿ってまとめた一冊。「インフォグラフィックとは〈情報の関係〉を示すものである」という定義をもとに、「何をインフォグラフィックにするのか」「切り口はどう考えるか」「情報の関係をわかりやすく示すためのデザインの型とは」といった制作の知識や、スケジュールの取り方や見積もりの組み方、信頼性のある情報の調べ方など、現場で使えるポイントを具体的に提示しながら解説していきます。インフォグラフィックを使った企画を検討したい方、インフォグラフィックを制作する方、どちらにも役立つ制作ガイドブッ...
分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術
本書は，データを分析して背後にあるメカニズムを解釈したり，データに基づいた意思決定や問題解決を行う際に，分析者が知っておかなければならない知識をわかりやすく網羅的に解説した教科書です。データ分析が上手くいくかどうかは，分析手法の技術だけでなく，データの質や扱い方，解釈の方法にも大きく影響を受けます。しかし，実践的にデータや分析の質を高く保ち，間違った解釈をしないための知識について，わかりやすくまとまった入門書はまだまだ少ないのが現状です。 本書では，各種分析手法をただ網羅するだけでなく，データのばらつきやバイアスに関する基礎知識，データにさまざまな偏りを生じさせる行動心理学，サンプリ...
はじめてのパターン認識
パターン認識にはじめて触れる読者に向け，基礎からわかりやすく解説した入門書です．パターン認識の概念がよく理解できるとともに，Rによる実行例など，実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています． 第1章 はじめに 第2章 識別規則と学習法の概要 第3章 ベイズの識別規則 第4章 確率モデルと識別関数 第5章 k最近傍法（kNN法） 第6章 線形識別関数 第7章 パーセプトロン型学習規則 第8章 サポートベクトルマシン 第9章 部分空間法 第10章 クラスタリング 第11章 識別器の組み合わせによる性能強化
ゼロから作るDeep Learning
実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！ ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優...
ディープラーニングを支える技術 --「正解」を導くメカニズム［技術基礎］
初学者の方々に向けた、ディープラーニングの技術解説書。 2012年に一般画像分類コンテスト（ILSVRC）で衝撃的な性能を達成したAlexNetの登場以来、急速な進化を遂げているディープラーニング。現在の人工知能/AIの発展の中核を担っており、スマートフォンからIoT、クラウドに至るまで幅広い領域で、画像、音声、言語処理をはじめとした多くの対象分野に浸透し、目覚ましい進展をもたらしています。一方、その成長の過程は決して一筋縄ではなく、無数の試行錯誤がありました。 本書では、ディープラーニングの「今」に焦点を当て、「基本機能」を中核に技術面から可能な限り正確にまとめ、どのようなしくみで動い...
ディープラーニングを支える技術〈2〉 --ニューラルネットワーク最大の謎
初学者の方々に向け、ディープラーニングの発展技術をまとめた解説書。 ディープラーニングは現在のAI/人工知能の発展の中核を担っており、スマートフォンからIoT、クラウドに至るまで幅広い領域で、画像、音声、言語処理をはじめとした多くの対象分野に浸透し、目覚ましい進展をもたらしています。 ディープラーニングの今の基本をまとめた前作に続き、本作ではニューラルネットワークにおける大きな謎である「なぜ学習できるのか」「なぜ汎化するのか」にスポットを当て平易に解説。合わせて、将来的な革新の可能性を秘める二大トピックとして、「生成モデル」「深層強化学習」も詳しく取り上げます。そして、4つのテーマのもと...
深層学習 改訂第2版
◆ベストセラーの改訂版。最高最強のバイブルが大幅にパワーアップ！！◆ ・トランスフォーマー、グラフニューラルネットワーク、生成モデルなどをはじめ、各手法を大幅に加筆。 ・深層学習のさまざまな課題と、その対策についても詳しく解説。 [本書まえがきより抜粋] ないもの（＝理論）ねだりをしても仕方がありません．それでも皆が研究を進めるのは，そうすることに意義があるからです．なぜうまく働くのか，なぜそうすべきか，数学的な証明はなくても，正しい説明は必ずあるはずです．それを手にできれば，目の前の課題を解決するのに，また次に進むべき道を知るうえで役に立つでしょう． そこで本書では，それぞれの方法...
ゼロから作る Deep Learning ❹
超人気シリーズの第4弾ーー今回のテーマは強化学習！ 人気シリーズの第4弾。今回のテーマは強化学習です。実際のコードを提示し動かしながら学ぶという本シリーズのスタイルを踏襲し、外部ライブラリに頼らず、強化学習を支える基本的な技術やアイデアをゼロから実装しながら学びます。本書では読者が強化学習独特の理論を確実にマスターできるように、強化学習という難解なテーマの構成要素の一つひとつを「理論」と「実践」の双方から丁寧に解説します。数式だけで説明する理論書とは異なり、読者はコードを通してハッとする気づきを数多く得られるでしょう。
強化学習(第2版)
不朽の名著、待望の改訂版！ 強化学習発展の立役者自らが書き下ろした書。「強化学習の考え方とアルゴリズムを明確に簡潔に説明する」という第1版の特長はそのままに、第2版では、発展的手法や心理学・神経科学との関係の紹介が大幅に加筆されています。 第I部では、テーブル形式の範囲でできるだけ多くの強化学習を扱い、核となる考え方を単純な設定で進めます。第II部では、そうした考え方を関数近似に拡張します。第III部では、心理学・神経科学との関係、AlphaGoなどのケーススタディ、将来展望について述べています。 ますます重要性を増す強化学習について、基礎から応用までを学べる一冊です。 ［原著］Re...
Pythonで動かして学ぶ！あたらしいベイズ統計の教科書
機械学習エンジニア必見！ ベイズ統計の基礎から ベイズ統計モデリングまで Pythonプログラムをもとに丁寧に解説！ 【本書の内容】 ベイズ統計の基礎知識からベイズ統計モデリングまで、 Pythonのプログラムをもとにわかりやすく解説した書籍です。 前半ではベイズ統計の理解に必要な確率の説明からはじまり、 ベイズ統計学、ベイズの定理、ベイズ推定の基本事項をわかりやすく解説。 後半では線形モデルを例題として、MCMC法を用いたモデルの推定方法について解説します。 【本書で扱うベイズの定理について】 事後分布を求める際に問題となる、ベイズの定理の積分計算を回避する方法を2つ紹介します...
データ解析のための統計モデリング入門
現象を数理モデルで表現・説明するのに慣れていない人のために、章ごとに異なる例題を解決していく過程を通して、統計モデルの基本となる考えかたを紹介する。前半では、応用範囲のひろい統計モデルのひとつである一般化線形モデルの基礎を、後半では、実際のデータ解析に使えるように、階層ベイズモデル化する方法を、ＲとＷｉｎＢＵＧＳの具体例を用いて説明する。
標準 ベイズ統計学
Peter D. Hoff, A First Course in Bayesian Statistical Methodsの日本語訳。ベイズ統計の基礎と計算手法を学ぶ。Rのサンプルコードも入手可能。〔内容〕導入と例／信念，確率，交換可能性／二項モデルとポアソンモデル／他。
将来予測と意思決定のための時系列分析入門 様々な時系列モデルによる予測方法からその評価方法まで
あなたはデータの予測力を最大限に引き出せていますか？現在と未来を繋ぐために“過去”と“現在”を分析するための手法。それが時系列分析です。入門から実践まで一切妥協なし。データ分析者として最新の知見を得るための一冊です！
Python時系列分析クックブック I
Time Series Analysis with Python Cookbookを2分冊で翻訳． I巻では時系列データの取扱いの基礎を取り上げ，Pythonで解析するための事前の準備について具体的に解説． さまざまなソースやフォーマットのデータをとり扱う． データ変換・クリーニング，欠測値の扱いを学ぶ37のレシピを紹介． 【主な目次】 ● I巻：前処理 1. 時系列分析を始める 2. ファイルから時系列データを読む 3. データベースから時系列データを読む 4. 時系列データをファイルに保つ 5. 時系列データをデータベースに保つ 6. Pythonの日付と時刻を扱う 7. 欠測デー...
Python時系列分析クックブック II
Atwan: Time Series Analysis with Python Cookbook, Packt, 2022を2分冊で翻訳 時系列データの前処理を紹介したI巻に続き，より高度な解析をPythonで実践 伝統的なモデルによる評価と機械学習の活用 予測と異常検知のための実用的な手法を学ぶ37のレシピを紹介 【主な目次】 ● I巻：前処理 1. 時系列分析を始める 2. ファイルから時系列データを読む 3. データベースから時系列データを読む 4. 時系列データをファイルに保つ 5. 時系列データをデータベースに保つ 6. Pythonの日付と時刻を扱う 7. 欠測データを扱う...
実践 時系列解析
統計的手法と機械学習手法の両方を使用した汎用性の高い時系列分析手法！ 本書は「時系列データ」の切り口から書かれたデータ分析の入門書です。時系列データが使われる範囲は広く、医療データ、金融分析、経済予測、天気予報など、さまざまな分野で使われています。本書は時系列データを通してデータ分析手法を学んでいくアプローチで、データのクリーニング、プロットの方法、入出力など基本的なトピックについてひととおりカバーしてから、さまざまな分野のさまざまな事例を取り上げ、統計的手法と機械学習手法の両方を時系列データに適用し、また人気のオープンソースツールも積極的に取り入れた手法を紹介します。
経済・ファイナンスデータの 計量時系列分析
基礎的な考え方を丁寧に説明すると共に，時系列モデルを実際のデータに応用する際に必要な知識を紹介。〔内容〕基礎概念／ARMA過程／予測／VARモデル／単位根過程／見せかけの回帰と共和分／GARCHモデル／状態変化を伴うモデル 1. 時系列分析の基礎概念 1.1 時系列分析の基礎 1.2 定常性 1.3 ホワイトノイズ 1.4 自己相関の検定 2. ARMA過程 2.1 ARMA過程の性質 2.2 ARMA過程の定常性と反転可能性 2.3 ARMAモデルの推定 2.4 ARMAモデルの選択 3. 予測 3.1 予測の基礎 3.2 AR過程の予測 3.3 区間予測 3.4 MA過程の予測...
Pythonではじめる異常検知入門 -基礎から実践までー
ビジネスの現場で異常が発生することは、従来通りに順調に進めてきた業務が妨げられ、原因究明や修理に時間と手間をとられることになるため、異常が発生する前に、もしくは発生したとしても、早めに検知して対策を取りたいものです。 本書を手に取られた読者の方々が、各自のデータで分析を行い、異常を検知するためのスタートの手助けになる書籍を書けないかと思ったことが、本書を執筆するに至った理由です。そのため、第I 部と第II 部は、知識と方法に関しての説明を行っていますが、第III 部の実践では、分析例をお示ししており、そこで用いたソースコードとcsv 形式にしたデータをダウンロード可能な環境として整備しま...
「原因と結果」の経済学
「健診を受けていれば健康になれる」「テレビを見せると子どもの学力が下がる」「偏差値の高い大学に行けば収入は上がる」はなぜ間違いなのか？ 世界中の経済学者がこぞって用いる最新手法「因果推論」を数式なしで徹底的にわかりやすく解説。世のなかにあふれる「根拠のない通説」にだまされなくなる！
因果推論
Pythonと因果推論で、意思決定の質を高める 本書では、因果推論の活用を通じて、「どの施策がどれほど効果あったのか分からない」という効果検証の問題や、データ分析の現場で頻発する「相関は強いが、因果関係はわからない」という問題への解決策を提示します。さらに、因果推論の基礎から、機械学習や時系列解析との組み合わせ、さらに因果探索まで学習することにより、因果推論を軸として幅広い問題に対応可能になります。これにより、データ活用のインパクトを大幅に向上できます。 一般的に、理論的な解説には多くの専門用語、長い説明や複雑なコードが伴いますが、本書ではそのような障壁を取り除き、具体的な事例や豊富な図...
データのつながりを活かす技術〜ネットワーク／グラフデータの機械学習から得られる新視点
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...
ネットワーク科学
インターネットから，社会ネットワーク，われわれの生物的な在り方を決める遺伝ネットワークまで，ネットワークはあらゆるところに存在する。本書は，ネットワーク科学の第一人者アルバート・ラズロ・バラバシ教授（ノースイースタン大学）による，今後，古典となりうるネットワーク科学の教科書である。物理学，コンピュータサイエンス，工学，経済学，社会科学などの非常に広い範囲にわたる現実のネットワークを取り扱った学部生と大学院生向けの教科書であり，大変魅力的なフルカラーの書籍にまとめられている。また，多くの数式を用いた説明や豊富なオンライン資料などは，さまざまな分野の研究者がネットワーク科学を自分の研究に活用...
Python意思決定の数理入門
さまざまな意思決定の数理や現象をPythonで体験して学ぼう！ 本書は、数理的に扱える意思決定の基礎を、Pythonを用いたシミュレーションや分析によって実際に試しながら学ぶものです。 アンカリング効果の評価法、ベイズ推定に基づいた信憑性の変化、エージェントや強化学習を適用した意思決定、不完備情報ゲーム、集団の意思決定などを解説しています。 本書では、意思決定のモデルの立て方、意思の測定分析などの説明に重点を置き、計算やシミュレーションの詳細な説明よりはPythonによる実行に基づいて学ぶ体験学習のかたちをとります。また、すべてのプログラムはJupyter Notebook形式で配布し、...
分析者のための行動経済学入門 プロスペクト理論からナッジまで、人間行動を深く網羅的に解明する
なぜ、分析者にこそ「行動経済学の知見」が必須なのか？解像度の高いデータ分析には「人間行動の理解」が不可欠。そして、行動経済学は非合理な人間行動＝思考のクセによって生じる予測可能な「体系的なズレ」これを分析するための学問だからです。“データ分析”という視点から主要理論を体系的に学べば、全てのデータは紐解けます。データの裏に潜む「人間らしさ」を見逃すな！
DX時代のデータマネジメント大全 DX、データドリブン経営、データ利活用から理解する
なぜＤＸが進まないのか、その理由と対策がわかる。外資系コンサルが体系的に解き明かす。ＤＸはシステムを入れて終わりではなく、継続的なものでなければなりません。いくら投資しても継続的に運用できなければ、その効果は得られません。そのためには、まずＤＸにおける自社の現在地を認識し、設定したゴールまでの道筋を作る必要があります。本書は、そのために必要なデータマネジメントの知識を体系的にまとめた入門書です。ＤＸにおけるデータドリブン経営の本質、データの利活用、そしてデータマネジメントの戦略からアーキテクチャ、品質管理、セキュリティといった構成要素まで、データマネジメントの全体像がつかめます。難しい専...
実践的データ基盤への処方箋〜 ビジネス価値創出のためのデータ・システム・ヒトのノウハウ
データ整備／データ基盤システムの構築／データ分析組織立ち上げのプロがすぐ効くノウハウを教えます！ 「会社内でバラバラになっているデータを集めたが、これから何をしていいか分からない」 「最新技術を利用してデータ基盤をつくったがニーズがなかった」 「頻繁に障害が発生するデータ収集に対応してきたが、そのデータは誰にも利用されていなかった」 「データの意味が分からず、データの意味の聞き込み調査で1日が終わった」 データを活用してビジネス価値を創出したいと考える企業は増えています。そのために、とりあえずデータを集めて、データレイク、データウェアハウス、BIツールなどのソフトウェアを導入したので...
XAI（説明可能なAI）--そのとき人工知能はどう考えたのか？
◆AIの説明責任を果たす ◆ ◆◆手法とツールを解説◆◆ AIが出した答について「なぜ？」「どうして、そうなるの？」と問われた開発者は、絶句するほかありません。そこを機械に任せるための機械学習なのですから、「黙って信じてください」と頼みますか？ この難問に対し、人間が納得できそうな理由や根拠を示す技術が「説明可能なAI」（eXplainable AI：XAI）です。本書では、実際にどのような「説明」が必要とされ、また、可能なのかを丁寧に解説。代表的なXAI技術の概要を紹介し、PythonのXAIライブラリLIMEやSHAP等の使いこなしを手引き。AIの業務適用で迫られる「公平性・説明...
実践XAI［説明可能なAI］ 機械学習の予測を説明するためのPythonコーディング
ビジネス上の意思決定につながる機械学習の予測には、解釈・説明が求められます。そこで、そうした解釈・説明を行うための手法を紹介します。実際にＬＩＭＥ、ＳＨＡＰ、Ｓｋａｔｅｒ、ＥＬＩ５といった種々のＰｙｔｈｏｎライブラリを使い、モデルがなぜそのように予測するのかを探っていきます。予測モデルとして、線形・非線形モデルのほか、アンサンブルモデル、時系列モデル、自然言語処理、ディープラーニング、コンピュータビジョンを取り上げます。本書は解釈・説明のための方法を包括的に取り上げており、機械学習を実際の現場で活用する方にぜひ手に取っていただきたい一冊です。
解釈可能なAI
『Interpretable AI：Building Explainable Machine Learning Systems』（Ajay Thampi／Manning）の日本語版。 AIモデルの透明性と解釈可能性、そして説明可能性の追求は、エラーやバイアスを最小限に抑え、予測結果の信頼性・公平性を高め「責任あるAI」を実現するために重要な分野です。 本書では、線形回帰や決定木などのシンプルなホワイトボックスモデルから、深層ニューラルネットワークなどのようなブラックボックスモデルまで、その解釈手法とPythonによる実装を解説。「どのように動作し、予測に至ったのか」に答え、モデルを「解...
深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版
体系的にＡＩ・ディープラーニングを学べる「Ｇ検定」の試験対策書！Ｇ検定を主催しているＪＤＬＡが監修！新シラバスに完全対応！法律分野の記載が充実！
[ERC8217] AIエージェントを外部トークンの制御者へ結び付ける仕組みを理解しよう！
はじめに 初めまして。 『DApps開発入門』という本や色々記事を書いているかるでねです。 以下でも情報発信しているので、興味ある記事があればぜひ読んでみてください！ ERC8217は、ERC8004で登録したAIエージェントと、既存のNFTやトークンを結び付ける提案です。
DApps開発入門
本書は、Dapps開発の基礎から実践的な応用までをカバーし、開発者がブロックチェーン技術を使って価値あるアプリケーションを構築する手助けをすることを目的としています。初心者から経験者まで、幅広い読者が本書を通じてブロックチェーン技術の可能性を理解し、Dappsの開発に挑戦できるようになることを願っています。 さらに、本書では実践で活用できる知識やハンズオンについてもまとめており、ブロックチェーン技術の可能性を最大限に活用して新しい価値を創出する力を身につけることを目指しています。 ■本書の特長 本書には次のような特長があります。 ●基礎から実践まで幅広くカバー ブロックチェ...
【書籍紹介】GitHub Actions 実践入門
:closedbook: 書籍情報 📖 この本で学べること 業務で GitHub Actions を利用しているものの、なんとなく動いているだけの状態になっている部分も多く、もっと改善できるのではと思い本書を読んだ。 本書は基礎・実践・応用の３部構成になっており、基礎編ではGithub Actionsの全体の機能を網羅的に把握することが出来た（workflowやactionの共通化などまでカバーし…
GitHub CI/CD実践ガイドーー持続可能なソフトウェア開発を支えるGitHub Actionsの設計と運用
本書はCI/CDの設計や運用について、GitHubを使ってハンズオン形式で学ぶ書籍です。GitHub Actionsの基本構文からスタートし、テスト・静的解析・リリース・コンテナデプロイなどを実際に自動化していきます。あわせてDependabot・OpenID Connect・継続的なセキュリティ改善・GitHub Appsのような、実運用に欠かせないプラクティスも多数習得します。 実装しながら設計や運用の考え方を学ぶことで、品質の高いソフトウェアをすばやく届けるスキルが身につきます。GitHubを利用しているなら、ぜひ手元に置いておきたい一冊です。
新卒フロントエンジニアの備忘録【８月編】
こんにちは、ゆゆです。 今回も、一か月の振り返りをしていきます。 8月はお盆休みがあり、他の月と比べると稼働日数が少ない月でした。僕自身もお盆休みを利用して栃木に旅行へ行き、人生初めて日光東照宮を訪れました。有名な「三猿」や「眠り猫」を見ることができ、いい気分転換になりました。 そんな8月ですが、仕事や自主学習について振り返るとともに、前回の記事で掲げた目標についても振り返っていきます。 仕事
初めてのThree.js 第2版
Three.jsによるウェブ3Dコンテンツ作成のすべてをわかりやすく解説！ JavaScript 3DライブラリThree.jsの解説書。実用的なサンプルを例示しながら、Three.jsによるウェブ3Dコンテンツ作成のすべての側面を解説します。対象読者は、初中級のウェブ開発者。JavaScriptとHTMLの基礎知識があれば数学やWebGLに詳しくなくてもかまいません。本書では、光源や影、マテリアル、ジオメトリ、パーティクルなど3Dシーンの作成に必須の基本的な内容から、カスタムシェーダーや物理エンジン、立体音響の利用といった応用的な内容までをわかりやすく丁寧に解説します。日本語版では、モ...
脳に収まるコードの書き方 ―複雑さを避け持続可能にするための経験則とテクニック
はじめに 「レガシーコードを書こう」と思ってコードを書く人はいません。それでもコードベースは確実に劣化していきます。本書は、その劣化を「気合い」や「センス」ではなく、しきい値とプロセスで押しとどめようとする一冊です。 本記事では、Mark Seemann 著『脳に収まるコードの書き方 ―複雑さを避け持続可能にするための経験則とテクニック』（オライリー・ジャパン）の内容を、設計・アーキテクチャに関心…
脳に収まるコードの書き方
コードの複雑さを減らし、人の頭で理解できるソフトウェア設計を解説！ 開発者が優れたソフトウェアを構築するためのソフトウェア設計のメンタルモデルを考察し、ソフトウェアの設計やコードを書く際に、人の頭で理解しやすいようにするための方法を解説します。ソフトウェアが複雑になることを避けるため、設計/開発/API/テストなど一連の流れで、ソースコードをどのように整理して構造化するかを紹介し、それをチームメンバーがスムーズに理解し、作業を効率的に進めるための方法を説明します。
ソフトウェアアーキテクチャ設計の実践書5選
はじめに 自分はここ数年、バックエンドの設計レビューを任される機会が増えてきた。コードレベルの判断には自信があっても、コンポーネント間の通信方式やデータストアの選定、非機能要件のトレードオフといった「一段上の視点」を求められると手が止まる。そんな経験を何度か繰り返すうちに、アーキテクチャを体系的に学ぶ必要性を痛感した。 とはいえ、アーキテクチャ関連の書籍は膨大にある。片っ端から読む時間はない。そこ…
ソフトウェアアーキテクチャの基礎
モダンなソフトウェアアーキテクチャの基礎から全体像までを解説 分散システムやマイクロサービスなどなど現代的なソフトウェアアーキテクチャを考える際に必要となる知識、スキルやテクニックを解説する書籍です。アーキテクチャの原理から、異なるアーキテクチャの長所と短所の検証、アーキテクチャパターン、アーキテクチャの図示や表現方法などについて解説します。アーキテクチャを設計・実現していくために必要な知識やスキルを学ぶことができます。
システム設計の面接試験
著名ＩＴ企業で行われる「システム設計の面接試験」攻略本で一段階上のレベルのシステム設計力を鍛える！！面接対策だけでなくシステ劣ん計の実務を学ぶ上でも役立つＩＴエンジニア必読の１冊。
【書評】デジタルアイデンティティのすべて ―安全かつユーザー中心のアイデンティティシステムを実現するための知識
はじめに 「デジタルアイデンティティ」と聞いて、最初に思い浮かぶものは何でしょうか。 おそらく多くのエンジニアが、ログイン画面、パスワードリセット、OAuth のリダイレクトあたりを連想するのではないかと思います。私自身、認証・認可は「アプリの入り口にある、必ず作らなければならない面倒な部分」という認識に近かったです。 本書『デジタルアイデンティティのすべて』（原題: Learning Digit…
デジタルアイデンティティのすべて
デジタルアイデンティティのすべてを知るための決定版！ デジタルアイデンティティ（ID）とは何か、どのように機能しているのか、優れたIDシステムとは何か、その基盤を提供するテクノロジーから未来の方向性までを体系的に解説。デジタルIDのライフサイクル、トラストの概念、暗号化、認証やアクセスコントロール、NISTの分類、分散型アイデンティティ、認証連携、デジタルIDウォレット、自己主権型アイデンティティなどについても書かれており、デジタルIDに関する内容が網羅されています。
土木のためのPython入門⑧ 単純梁をPythonで解析してみよう
info この記事の対象者 Pythonの基本文法を理解している方 pandas、NumPy、Matplotlibなどを学んだ方 Pythonを土木工学の計算に活用してみたい方
構造力学［第2版・新装補訂版］上
多くの大学・高専で長年使われてきた実績ある教科書が、より使いやすくなりました。 構造力学の基本となる静定構造をしっかりと学べる1冊です。 力学の復習からはじまり、断面力・たわみ・影響線・座屈などまでステップアップしながらやさしく解説します。 力のはたらき方がイメージしやすいフルカラーのイラストや、解説付きの例題が理解を助けます。 ※不静定構造までしっかり勉強したい方は、『構造力学［第2版・新装補訂版］下』をあわせてご活用ください。 また、本書の姉妹書として、静定構造から不静定構造の初歩までをまとめた『基本を学ぶ構造力学［新装版］』がございます。学習したい内容に合わせてお選びください。...
本「頑張らないリーダー論」を読んだ
はじめに 「頑張らないリーダー論」( という本を読みましたので記録しておきます。 なぜ読んだか？ - リーダーシップの本を Amazon で探していた - レビュー点数が高く気になっていた
頑張らないリーダー論
「全部、自分」をやめれば、部下は勝手に育つ 「なんで、こんなにも伝わらへんねやろ」 「正しいことを言ってるだけやのに、なんで空気が冷えていくん？」 誰にも負けないくらい「患者さんによくなってもらいたい」という強い想いで診療を行っているのに、スタッフの離職率が7割を超えた！ 辞めたくなるチームをつくっていた自分自身に大きな問題があったことに気づき、悩んでもがいて試行錯誤して改革を続けた結果、メンバーが一体となって、自然と助け合えるチームへと生まれ変わった。クリニックは組織崩壊の危機から一転して、圧倒的なV字回復を果たし、患者満足度も劇的に向上した。 院長は何に影響されて、どう考え、どのよう...
完訳7つの習慣
ビジネスから夫婦ゲンカまで。世界中の悩みを解決し続けて３０年。自分を変える、パワフルな教訓。あらゆる年代、あらゆる職業の人々の道しるべとなる“キング・オブ・ビジネス書”。ショーン・コヴィー（コヴィー博士の息子）の寄稿も入った記念版。
Goってどんな言語？ 「簡潔さよりも明快さ」という思想についてざっくり解説
はじめに こんにちは、ひるげです。 最近『初めてのGo言語( Goというと速い、並行処理が得意、といった点がよく語られますが、実際に触ってみて一番刺さったのはそこではありませんでした。 私が好きなのは「Clear is better than clever」。
リーダブルコード
コードは理解しやすくなければならない。本書はこの原則を日々のコーディングの様々な場面に当てはめる方法を紹介する。名前の付け方、コメントの書き方など表面上の改善について。コードを動かすための制御フロー、論理式、変数などループとロジックについて。またコードを再構成するための方法。さらにテストの書き方などについて、楽しいイラストと共に説明する。日本語版ではＲｕｂｙやｇｒｏｏｎｇａのコミッタとしても著名な須藤功平氏による解説を収録。
ネットワークフロー理論における「最小カット問題」の考え方を総整理！ 〜 カットの理論から現実への応用例まで 〜
お久しぶりです！ NTT データ数理システムで顧問をしている大槻（けんちょん）です。好きなアルゴリズムは最小カットです。 今回は、最小カット問題について書いていきます。最小カット問題は、情報系の大学では「アルゴリズムとデータ構造」の講義の終盤で少しだけ登場するマニアックな話題というイメージを持たれる方が多いかもしれません。しかしながら、とても美しい構造を持っており、現実世界への応用も多方面に広がっ…
問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造
◆2万部突破のベストセラー！みんな読んでる！◆ ◆「 ITエンジニア本大賞2021 特別賞」受賞◆ 競技プログラミング経験が豊富な著者が、「アルゴリズムを自分の道具としたい」という読者に向けて執筆。入門書を標榜しながら、AtCoderの例題、C++のコードが充実。入門書であり実践書でもある、生涯役立つテキストを目指した。 【推薦の言葉】 プログラムが「書ける」ことと、効率の良い結果を得ることには大分ギャップがある。本書は、どのようにすれば効率のよい結果が得られるか？ すなわちどのようなアルゴリズムを採用すればよいか？ という点に対して、幅広くかつ明快に解説している。 また本書は、アル...
アルゴリズムデザイン
本翻訳書は、Jon Kleinbergと Éva Tardosの著書“Algorithm Design”の全訳である。訳者が原書の翻訳に至ったのは、2005年5月にボルチモアで開催されたACMのSTOC（Symposiumon Theory of Computing）の国際会議において、Addison-Wesley社のブースで原書を手に取ったときの新鮮な感銘からである。組合せ最適化の分野の著名な賞であるファルカーソン賞を受賞した Éva Tardos教授と翌2006年にチューリング賞と並ぶ情報科学のネバンリンナ賞を受賞したJon Kleinberg教授の初めての本であるということもさるこ...
劣モジュラ最適化と機械学習
通常の計算機環境で実行可能な例を中心に、機械学習の主要問題への組合せ最適化手法の適用を解説。NP困難な問題を含む最適化の理論に加え、データ構造を利用した劣モジュラ最適化アルゴリズムの高速化についても述べる。 【機械学習プロフェッショナルシリーズ】 本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的な アルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。 ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な 内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。 これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学 院生、および、機械学習技術を基...
【書評】Fluent Python ―Pythonicな思考とコーディング手法
はじめに Pythonは「習得が簡単な言語」と紹介されることが多い言語です。実際、他の言語の経験があれば数時間で動くコードは書けるようになります。しかし、そこには落とし穴があります。動くコードは書けても、それがPythonらしいコードとは限らないという問題です。 本書『Fluent Python』は、まさにこの落とし穴を正面から扱った一冊です。著者のLuciano Ramalho氏はまえがきで、他…
Fluent Python（第2版）
経験者が熟練のPython 3プログラマーになる方法を徹底的に追及する！ ハードコアな読者から圧倒的な支持を受ける定番書籍の改訂版。本書では、Pythonの実務経験がある中・上級の開発者を対象に、Python言語の奥深さと高度な機能を実践的に解説します。本書を通してdoctestによる対話的な例を多用し、単なる知識の紹介にとどまらず、現場での応用力を高めるアプローチを重視しています。タプルのアンパック、デスクリプタ、メタクラスといったPython特有の機能に焦点を当てており、Pythonの能力を隅々まで使いきったコーディングを可能にします。
「ハッキング・ラボのつくりかた」 #6
EmpireLupinOneマシンをハッキングする 今回もハッキング・ラボのつくりかた( ところどころ本に記載されているやり方とは違うやり方でやっている場合があります。 ご承知おきください。 1\.環境構築
ハッキング・ラボのつくりかた 完全版 仮想環境におけるハッカー体験学習
本書では、物理的な環境にとらわれずハッキング実験ができる環境、すなわち「ハッキング・ラボ」を作り上げます。サーバー侵入を繰り返し体験することで、スキルアップの実感をつかむことができます。本書が重視しているのは、ハッキングやセキュリティの感動や楽しさを知ってもらうことです。攻撃実験は仮想環境で行います。仮想マシンなら壊れても大丈夫。本書とマシンを使い倒して、心ゆくまで遊び、学びましょう。
コードは書けるのにドキュメントが書けないエンジニアへ。ユーザーの問題を解決する文章力が身につく一冊
ドキュメントを書くたびに「これで伝わるのか」と不安になる、書いたが誰も読んでいない——それはドキュメントの目的と読者の設定が曖昧なことが原因だ。この本でテクニカルライティングの原則を学べば、読まれるドキュメントが書けるようになる。 「書ける」と「伝わる」は別のスキル エンジニアは文章が書ける。でも、書いたものがユーザーや同僚の問題を解決しているかというと、別の話だ。APIドキュメント・チュートリア…
エンジニアのためのドキュメントライティング
「ドキュメントを書いておけばよかった」 開発者であれば一度は思ったことがあるかもしれません。 ドキュメントは開発側の生産性とユーザーの利便性を高めるものです。 さらに言うと、ドキュメントがなければ、ユーザーに使われる機会が確実に減ります。 開発者がいかにすばらしいプロダクトを作ろうが、ドキュメントの欠如がその価値を奪うのです。 本書は経験に長けた執筆者たちがドキュメントを作成する方法をゼロから説明するフィールドガイドです。 架空のソフトウェア開発チームのストーリーを追いながら、ソフトウェア開発ライフサイクルの各ステップにおいて、ユーザーニーズの理解、開発者に役立つドキュメントの作成...
【書評】Data Management at Scale, 2nd Edition
はじめに 『Data Management at Scale, 2nd Edition』（邦題『大規模データ管理 第2版 ―データ管理と活用のためのモダンなデータアーキテクチャパターン』）を読みました。 著者の Piethein Strengholt 氏は、ABN AMRO 社でチーフデータアーキテクトを務めた後、Microsoft Netherlands 社で最高データ責任者（CDO）として、5…
大規模データ管理（第2版）
全面改訂！最新のスケーラブルなデータアーキテクチャを学ぶ！ データ管理が急速に進化するにつれて、データウェアハウスなどの中央の場所ですべてのデータを管理することは、スケーラブルではありません。今日ではデータをすばやく価値に変換することが求められており、責任の分散、データの管理法、他の人に利用可能にする方法のパラダイムシフトが必要です。本書は企業のニーズに合わせたデータアーキテクチャの設計方法を解説します。
「絵で見てわかるSQL Serverの仕組み」を読んで
普段から業務で当たり前のように使用しているSQL Serverですが、そういえば内部構造のことは曖昧なままでよく把握しておらず、もっと理解を深めたいなと思い、下記のような本を読んでみました。 第1章 CPUソースの最適化 SQLサーバーがCPUリソースを効率的に使用するため、独自のスケジュール管理機能が実装されている。 なぜなら、SQLサーバー内のワーカーには、ロック機能や並列処理など、Windo…
絵で見てわかるSQL Serverの仕組み
SQL Serverの物理構造と内部動作を理解しよう！ ロングセラー『絵で見てわかるSQL Serverの内部構造』が11年ぶりに大改訂。 SQL Serverの物理構造（アーキテクチャ）や内部動作を、 豊富な図解をもとに丁寧に解説した一冊です。 最新DB環境をベースに、図（絵）や解説の全体的な見直し・書き直しを行ったほか、 列ストア／インメモリ型オブジェクト、 PaaS/IaaS各種クラウドデータプラットフォームの解説などを追加。 物理構造や内部動作を理解することで、 SQL Serverの技術的な特性を十分に活かせるようになり、 現場でのデータベース開発／運用業務の...
CLAUDE.mdに何を書けばいい？ 同じ指摘を2回したら書き戻す運用ルール
/init で CLAUDE.md を作ったあと、中身をほとんど触っていないプロジェクトがあります。 足したほうがよさそうなことは何となく分かるのに、何を書けばいいのかが決まらないまま日が過ぎていました。 この記事は、書く対象を同じ指摘の2回目に絞ったうえで、どこに置き、いつ直すかまでを、自分の運用から手順の形にしたものです。 忙しい人のための要約 書き戻しを1つのループとして回すだけなら、この3…
Claude Codeで作って学ぶ AI駆動アプリ開発入門
Anthropic社が開発した次世代のAIコーディングツール「Claude Code」の入門書です。 Claude Codeは、ターミナル上で動作するエージェント型AIです。従来の補完ツールとは異なり、リポジトリ全体を理解し、コードの書き換えからテストの実行、Git操作までを自律的にこなす「AI駆動開発」を実現します。2026年現在、その圧倒的な推論能力と自然な日本語対応により、みずほ証券や楽天、メルカリといった国内の企業でも「開発環境の標準」として急速に普及しています。 本書では、Anthropic社が開発したエージェント型コーディングツール「Claude Code」の基本的な使い方か...
【2026年版】生成AIを学ぶための51冊 ― LLM・RAG・AIエージェント・LLMOps・Physical AIまで
1. 本記事の目当て 生成AIを単に使うだけであればWeb上の情報もあり、書籍は不要と思います。本記事の対象読者は - 生成AIの組織導入を検討している方 - 一歩進んだ・踏み込んだ使い方を模索している方 - 生成AI開発・運用のために理論を知る必要がある方
意思決定のためのアルゴリズム I
Algorithms for Decision Makingを2分冊で全訳 さまざまな分野で応用される自動意思決定（支援）システムの入門書 I巻では不確実性を確率分布として表現するための推論，行動の結果が不確実となる確率的環境における逐次的意思決定問題を解説． 豊富な例と演習，Juliaによる実装．オールカラー． 【主な目次】 1. 序章 第I部 確率的推論 2. 表現 3. 推論 4. パラメータ学習 5. 構造学習 6. 単純な意思決定 第II部 逐次的問題 7. 厳密解法 8. 近似価値関数 9. オンライン計画 10. 方策探索 11. 方策勾配推定 12. 方策勾配最適化 1...
意思決定のためのアルゴリズム II
Algorithms for Decision Makingを2分冊で全訳 さまざまな分野で応用される自動意思決定（支援）システムの入門書 II巻では強化学習の主題であるモデルが不確実な問題や，状態の不確実性への拡張へと進む．さらに，マルチエージェントシステムを取り上げ，相互作用の不確実性を論じる． 豊富な例と演習，Juliaによる実装．オールカラー． 【主な目次】 第III部 モデルの不確実性 15. 探索と活用 16. モデルベース法 17. モデルフリー法 18. 模倣学習 第IV部 状態の不確実性 19. 信念 20. 正確な信念状態プランニング 21. オフライン信念状態プラ...
ChatGPTを使い尽くす！ 深津式プロンプト読本
2022年末に登場して以来、話題を集め続ける生成AIツール「ChatGPT」。その効力を余すことなく発揮するには、動作の起点となる「プロンプト（命令文）」をいかに適切に入力できるかがカギとなります。 第1章 はじめに：ChatGPTに触れてみよう 第2章 ChatGPTと生成AIの基本理解 第3章 ビジネスシナリオでのChatGPT（基礎） 第4章 プロンプトの力を引き出す 第5章 ビジネスシナリオでのChatGPT 第6章 カスタマイズしたChatGPTを作る 第7章 リスクの認識と管理 第8章 組織での活用とさらなる応用
AI時代の質問力 プロンプトリテラシー 「問い」と「指示」が生成AIの可能性を最大限に引き出す
人工知能（ＡＩ）、特に大規模言語モデル（ＬＬＭ）が私たちのコミュニケーション、働き方、そして思考に大きな革命をもたらしつつある現在、ＡＩとのコミュニケーションは、単なる技術の領域を越えて、未来を形作るための重要な能力になっています。とくに、ＣｈａｔＧＰＴのような進化した大規模言語モデルがもたらす可能性を最大限に引き出すためには、プロンプトを理解して適切に操る能力（プロンプトリテラシー）が不可欠です。本書は、大規模言語モデルの仕組みと「プロンプトエンジニアリング」の基本を理解するところから、ＡＩに適切な質問をし、ＡＩとより効果的な対話をするための「プロンプトパターン」「トリガープロンプト」...
AIを使って考えるための全技術
問題の解決策やアイデア発想など。 よりよく「考える」ためのAIの活用技を教える本。 本書は、発想術の専門家である著者がこれまでに生み出してきた「発想の技法」を、AIで再現できるようにしたものです。本書で紹介する技法と、それぞれの「指示文」を活用すれば、AIから自らの知識や思考の枠を超えた素晴らしいヒントを得ることができ、思考の質が圧倒的に飛躍します。 既存の「AI本」は、どれも仕事の「自動化」や「効率化」のための活用法です。Excelのマクロを組んだり、社内資料を作成したり。そういった単純作業を効率化することで生まれた時間を使って、人間は「考えること」に時間を使おう、というのがこれま...
大規模言語モデルは新たな知能か
対話型サービスChatGPTは驚きをもって迎えられ、IT企業間で類似サービスをめぐる激しい開発競争が起こりつつある。それらを支える大規模言語モデルとはどのような仕組みなのか。何が可能となり、どんな影響が考えられるのか。人の言語獲得の謎も解き明かすのか。新たな知能の正負両面をみつめ、今後の付き合い方を考える。 ■著者からのメッセージ 本書では大規模言語モデルの可能性と課題、その仕組みを一般の方に向けて書きました。また最新の研究成果にもとづいて現時点でわかっている知見や将来の展望もまとめています。 本書では大規模言語モデルのもつ大きな可能性とともに、考えられるリスクについても述...
ゼロから作るDeep Learning 5
人気シリーズの第5弾。生成モデルの今を実装する！ 人気シリーズの第5弾。今回のテーマは「生成モデル」です。本書では「正規分布」から「拡散モデル」に至るまでの技術を繋がりのあるストーリーとして展開します。読者は小さな学びを積み重ねながら、ステップバイステップで実装し、最終的には「Stable Diffusion」のような画像生成AIを完成させます。技術の面白さは細部にありますーーゼロから作る、数式に挑む。
原論文から解き明かす生成AI
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。本書は、このような状況を受けて、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...
自然言語処理〔三訂版〕
日本語や英語などの自然言語は人間の知的活動の根幹をささえるメディアである。自然言語のコンピュータ処理に関する研究・技術分野を自然言語処理と呼ぶ。近年のコンピュータおよびニューラルネットワークの進展とともに自然言語処理技術は劇的に進展し、ウェブサーチ、対話システム、機械翻訳などの応用システムが我々の日常に浸透しはじめている。本書では、自然言語の性質、コンピュータで処理するアルゴリズム、難しさ等を理解する。これによって、自然言語処理の応用システムを健全に利活用する能力を身につける。 1.自然言語処理の概要と歴史 2.文字列・テキスト処理の基礎 3.言語リソースの構築（1） 4.言語リソースの...
自然言語処理の教科書
深層学習の登場により、人工知能分野の技術が広く注目されています。特に自然言語処理は、我々の生活の中に深く浸透してきました。例えば検索システム、SiriやAlexaなどの音声対話システム、DeepLといった機械翻訳が挙げられます。いまや多くの企業や研究機関が、自然言語処理を用いた様々なプロジェクトを進めています。 本書はどの時代の自然言語処理にも必要となる技術について解説します。新しい技術が次々と生み出されていく中で、自然言語処理の実装に関する知識は古びてしまう可能性を孕んでいますが、本書では自然言語処理システムの開発で必要となる普遍的な知識を中心に掲載します。 解説の特色として、はじめに...
IT Text 自然言語処理の基礎
深層学習をベースとした自然言語処理の基礎が体系的に身につく！ 本書は、深層学習に基づく自然言語処理の基礎となる知識や考え方を、丁寧に展開し解説するものです。自然言語処理技術の概観から始め、機械学習の基本的枠組み、言語モデル・系列変換モデルとして非常に有用なTransformerとそれを活用した事前学習モデルの詳解、さらに自然言語処理の基本的なタスクである系列ラベリング、構文解析、意味解析と、自然言語処理を学ぶうえで必須の基礎知識や背景となる仕組みを幅広くカバーし、体系的に身につけることができる構成としました。 大学の学部上級から大学院の学生、さらには自然言語処理を学び始めた若手技術者にお...
ゼロから作るDeep Learning 2
大ベストセラーの続編。さらに作る、さらに深くDeep Learningに迫る！ コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第二弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。word2vecやRNN（リカレントニューラルネットワーク）、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。前作同様、平坦な言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで...
統計的テキストモデル
文字・単語・文・文書からなる離散データをベイズ統計モデルでいかに学習するか。さまざまなテキストの統計的なモデル化の数理について一から説明し、ブラックボックスに頼らずとも自分の手で統計的分析を駆使できるようになることを目指す。分野を問わず自然言語処理の必要性が増加の一途をたどるなか、読者を基礎から導く好適書。
大規模言語モデル入門
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。2020年以降、自然言語処理や機械学習の知見をもとに、パラメータ数とテキストデータの拡大により、性能が飛躍的に向上しました。 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...
大規模言語モデル入門2〜生成型LLMの実装と評価
「大規模言語モデル入門」の続編です。「大規模言語モデル入門」は理論と実装のバランスをとって構成しましたが、本書では実装部分で扱い切れなかった話題を取り上げ、特に大規模言語モデルの評価と生成LLMに関連する解説を充実させます。「大規模言語モデル入門」の9章に続き、10章から始まります。 10章では、後続する章で行う言語モデルの評価方法について解説します。自動評価と人手評価の2つの側面から、ベンチマーク、評価指標、具体的な評価ツールやデータセットなどを取り上げます。11から13章では、主に大規模言語モデルの性能を上げるためのトピックとして、指示チューニング、人間のフィードバックからの学習、...
直感 LLM
LLM（大規模言語モデル）による自然言語処理をハンズオン形式で詳説！ 急速に進化する大規模言語モデル（LLM）を、視覚的に理解しながら実践的に学べるハンズオンガイド。本書では、Jupyter Notebookやクラウド上で実際にモデルを動かしながら学ぶことができます。大規模言語モデルに欠かせないTransformerの仕組みをはじめ、要約、セマンティック検索、テキスト分類、クラスタリング、RAG（検索拡張生成）といった技術も、図解とともに直感的に理解できます。豊富なコード例と既存ライブラリの活用法を通じて、直感を重視したアプローチでLLMを学びたい読者に最適な一冊です。
生成AIのしくみ 〈流れ〉が画像・音声・動画をつくる
水面に書いたインク文字が広がっていく過程を逆向きに再生できれば文字が浮かび上がるーー〈流れ〉が生成AIの核心となるアイデアだ。高次元空間とはどんな世界なのか、拡散モデルなどの流れの数理はどのように生成AIを実現したのか。AI実装で先端を行く著者が、数式ではなく言葉で、重要な概念の意味を伝える画期的入門書！
Pythonで学ぶ画像生成 機械学習実践シリーズ
画像生成の基礎から実践までを一冊に凝縮 近年の技術の発展により、画像生成技術はますます身近になっています。「Midjouney」や「DALL・E」のほか、特に2022年の「StableDiffusion」公開後、テキスト入力に基づく（text-to-image）画像生成AIのブームがさらに加速しています。本書は、今後幅広い分野に応用されうる技術として期待の「画像生成」について、画像生成に関する深層学習技術の基礎と、拡散モデルに焦点を当てて理論と実践を学ぶことを目的とし、Pythonでの実装を示しながらその手法を丁寧に解説しています。
生成 Deep Learning 第2版
生成AIの基礎から応用までを網羅！ 生成AIの本格的な解説書。本書はディープラーニングの基礎から始まり、画像、テキスト、音楽を生成する最先端のアーキテクチャへと進んでいきます。具体的には、変分オートエンコーダ（VAE）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、トランスフォーマ、正規化フロー、エネルギーベースモデル、GPT、ノイズ除去拡散モデルなどインパクトの強い生成モデルをTensorFlowとKerasで開発します。対象読者は、機械学習エンジニアやデータサイエンティスト。読者は生成AIのモデルを理解するだけでなく、本書掲載のヒントやテクニックを通して、モデルをより効率的に学習させる方法、より...
拡散モデル
テキストに対応する画像を生成するーー従来は困難であった高次元のデータを創り出す生成モデルの技術が注目されている。現在、最高の性能を発揮し、画像・動画・音声・化合物の生成など、多様な応用が期待されているのが拡散モデルである。その数理の心から課題までを世界に先駆けて解説し、理論のさらなる発展を追究する。
機械学習のための確率過程入門（増補改訂版）
ベイズモデル、生成AIの数学的動作原理を学ぶ 今回の増補改訂によって説明を追加 本書は、機械学習の道具として使われている確率過程の書籍です。確率過程とは、誤解をおそれずにひと言でいえば「パラメータにしたがってランダムに変動するデータを解析するための数学の一分野」です。すなわち、ベイズモデル、生成AIの数学的動作原理です。 日進月歩の勢いで発展を遂げる機械学習の研究成果を各自の専門領域に取り入れるには、これらの中で道具として使われている確率過程の基礎的な知識が必要不可欠です。本書では、数学的な厳密性は犠牲としながらも、機械学習の最新の結果を理解するために最低限必要と思われる内容にしぼって、...
LLMのプロンプトエンジニアリング
GitHub Copilotを実装した著者がLLMとプロンプトエンジニアリングの仕組みを解説！ LLMのポテンシャルを最大限に引き出し、期待通りの精度の高いアウトプットを引き出すためには、LLMの能力や特性を正しく評価、把握し、綿密な設計に基づいたプロンプトを組み立てることが必要です。本書では、まずLLMを理解することから始め、その上で、プロンプトにはどんなことを組み込み、どのような構造にすべきか、本来の意味での「プロンプトエンジニアリング」を行う方法を説明しています。著者たちはGitHub Copilotの開発者であり、その実装過程で得られた貴重な知見や、評価手法、設計上の判断など、通...
生成AIのプロンプトエンジニアリング
モデルが進化しても通用する普遍的アプローチが身につく！ 生成AIの活用が進む中で注目される、プロンプトエンジニアリングの包括的な解説書。GPT-3以降の知見をもとに、LLMや画像生成モデルに共通する原則と実践手法を体系化しています。基本原則の解説はもとより、ハルシネーション対策や出力の安定化、評価の視点など、現場で役立つ実践的な内容を多数収録。生成AIのツール群を使いこなす際に押さえるべき知識を網羅的に扱っています。モデルが進化しても通用する普遍的アプローチが身につく、エンジニア必携の一冊。
生成AIアプリ開発大全ーーDifyの探求と実践活用
Chat GPTをはじめとした生成AIサービスが躍進しています。Gemini、ClaudeやAzure OpenAI、Llamaなど生成AIのサービスは日々能力が向上し、さまざまなビジネスシーンですでに活用されています。本書で解説するDIfy（ディファイ）とは、各種生成AIを使用してアプリケーション開発ができるプラットフォームです。しかもオープンソースで利用可能です。Webサービス版Difyではすぐに自分が使いたいアプリを作ることができます。さらにDockerを使用すれば、個人や自社の環境で開発ができるようになります。本書はアプリを作りながらさまざまな視点からDIfyの活用方法の解説をし...
LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門
本書では、OpenAIによるAIサービスを利用するためのOpenAI API、オープンソースのLLMアプリ開発ライブラリLangChain を使って、LLM（大規模言語モデル）を活用したRAG（検索拡張生成）アプリケーション、そしてAIエージェントシステムを開発するための実践的な知識を基礎からわかりやすく解説します。 OpenAI のチャットAPI、プロンプトエンジニアリング、LangChainの基礎知識 について解説したあと、RAGの実践的手法や評価のハンズオンを行います。今後の生成AIシステム開発で重要となるAIエージェント開発はLangGraphを使って行い、さらにAIエージェント...
はじめての知識グラフ構築ガイド
グラフデータベースやグラフデータサイエンスは著しく普及し様々なユースケースで広く使用されていますが、それに加えデータを意図に沿った方法で整え洞察を試みる、より大きなトレンドが生まれつつありそれを支える技術：知識グラフ（ナレッジグラフ）が注目されています。豊富なデータをどのように活用するかという課題には知識グラフが役に立ちます。 本書は、知識グラフの技術的な側面を深く掘り下げ様々なツール、パターン、ユースケースの実装に関する詳細を十分に記載しているため、自信を持って独自の知識グラフを構築できるようになります。 ・さまざまなドメインでの知識グラフ活用例を詳解 ・Neo4jによる知識グラフの...
現場で活用するためのAIエージェント実践入門
◆◆ITエンジニア本大賞2026 審査員特別賞（野溝のみぞうさん）受賞◆◆ ★基礎知識から構築、評価、改善まで！ 実践に使える本格派の一冊★ AIエージェントの開発に初期から取り組み、実務で使ってきた著者陣がおくる、 「現場」で使える、プロになるための一冊。 ヘルプデスク、データ分析、情報収集、マーケティングの具体的なAIエージェントの構築方法に加え、 AIエージェントの評価や改善までを網羅的に学べます。 電通総研、Algomatic、ジェネラティブエージェンツの各社の取り組みの紹介も！ 「第1部 AIエージェントを知る」は、AIエージェントを作り、現場で活用するための知識をまとめ...
実践 生成AIの教科書 --実績豊富な活用事例とノウハウで学ぶ
◆◆生成AI活用の最前線部隊が得た知見を大公開◆◆ 日立グループは2023年、データサイエンティストやAIの研究者、広範なスペシャリストをGenerative AIセンターへ集結。全社での生成AI活用を推進し、そこで得た知見を顧客へ提供しています。 本書ではそうしたナレッジをいち早く紹介。一般的なデスクワークからコールセンター、システム開発、社会インフラの維持・管理、データサイエンスまで、国内屈指の実績に裏付けられたAI活用のノウハウを惜しみなく開示します。 ■対象読者 本書では次のような方々を主な対象読者として想定しています。 (1)生成AIによって業績をアップしたい...
本は作者で読むべし
はじめに 昨今、各企業の巧みなマーケティングによりその商品が本当に欲しいのか、今の自分に必要なのかを深く考えることなく商品を購入してしまう時代です。 「ミスマッチを減らしたい・・・」 ここ数年、 私は何かを購入する時に「作者を調べる」、「科学的なエビデンスを調べる」という２点を意識し、私の需要とその商品の効果がミスマッチしていないかを検証してから買うようにしてきました
7日間でハッキングをはじめる本 TryHackMeを使って身体で覚える攻撃手法と脆弱性
本書で扱うのは、「ＴｒｙＨａｃｋＭｅ」というＷｅｂサービスです。ＴｒｙＨａｃｋＭｅではすでに攻撃ターゲットが用意されており、ほんの少しの準備で効率的にサイバー攻撃を体験することができます。本書では、皆さんは７日間にわたり、さまざまなハッキング技術を学べる「部屋」に対し、情報収集→攻撃実行（および追加調査）というロードマップをたどりつつ、目標攻略を目指します。また、本書はただ手順を解説するだけの攻略本ではありません。ルーム攻略やツールの利用に必要な知識、サイバーセキュリティの根幹をなす考え方など、セキュリティの「イロハ」を解説する一冊です。本書を読めば、今はビギナーのあなたもきっと、難しい...
プロダクトマネジメントのすべて 事業戦略・IT開発・UXデザイン・マーケティングからチーム・組織運営まで
世界水準のプロダクトマネージャーの叡智は この1冊で完璧に得られる Google、Microsoft、SmartNewsなどのプロダクト、 BtoCおよびBtoB領域で国内のみならずグローバル展開に 携わってきた百戦錬磨の著者陣が 日本とシリコンバレーのあらゆる知見を詰め込み書き上げた、 プロダクトマネジメントの決定版。 あらゆるモノがIT化する現代では、 プロダクトの成功を抜きに、ビジネスを語ることはできない。 事業戦略、IT開発、UXデザイン、マーケティング、 カスタマーサクセス、セキュリティ、知的財産、組織運営……。 何をどこまでおさえればいいのか？ 本書はその海図とな...
エンジニアリング組織論への招待
技術的負債・経営との不和。プロジェクトの理不尽。上がらない生産性。そのすべての正体は不確実性の扱い方の失敗にあった。「コミュニケーションにおける不確実性を減らすには？」「技術的負債を解消する方法とは？」「経営陣とエンジニア間の認識のずれを解消するには？」エンジニアリングにおける、課題を解決する思考の整理方法やメンタリング手法を解説！
エンジニアの持続的成長37のヒント
エンジニアとして、あなたがオワコンにならないためには、仕事選びそして組織選び、さらにキャリア選びが大切です。
高校生のためのPythonSCAD練習帳 part22
PythonSCADコミュニティ・開発者に感謝申し上げます。ありがとうございます。 参考書籍 本プログラムのシーン構成および曲線の方程式は、以下の素晴らしい作品・解説を 参考に（インスパイアされて）Pythonコードとして新たに再構築したものです。 素敵な知見を共有してくださった作者様に深く感謝いたします。
基礎からのOpen SCAD
「ＯｐｅｎＳＣＡＤ」（オープン・エスキャド）は、オープンソースの「３Ｄ-ＣＡＤソフト」です。立体を簡単な「コード」の組み合わせで造形します。「ＧＵＩ操作」を採用している一般的な「３Ｄ-ＣＡＤソフト」とは異なり、機械部品のような「幾何学的」な形状や、「複雑な条件で反復」するような形状を、簡単に作ることができます。本書は、その「ＯｐｅｎＳＣＡＤ」の「導入」から、「プログラムの書き方」「モデリングの手順」まで、詳しく解説しています。
基本情報技術者試験 受験体験記
はじめに IPA主催の基本情報技術者試験について、先日受験してきたので投稿します。 基本情報処理試験(通称:FE)はスキルレベル２に設定されており、ITパスポートの一段階上、情報セキュリティマネジメントと同じレベルの試験になります。 対象者は「高度IT人材となるために必要な基礎的知識・技能をもち、実践的な活用能力を身につけた者」。要するにエンジニアの最初の登竜門的な試験になります。 科目Aと科目B…
令和08年 基本情報技術者 パーフェクトラーニング過去問題集
誌面で計4セットの演習ができる、基本情報技術者試験の問題集です。 2025年4月から適用された「シラバスVer.9.1」に対応しており、 科目A・科目Bの両方について万全の対策ができます。 ■科目A：新シラバスに対応した、圧倒的量・質の問題と解説 科目A対策の「王道」は、問題に数多くあたって出題のパターンを押さえることです。 そこで本書では、過去の出題分析をもとに、頻出・重要問題を厳選。 さらに、新シラバスで追加されたキーワードの問題も多数掲載し、丁寧に解説しています。 ■科目B：問題の読み方と解き方が身につく、初学者目線の解説 科目Bは「アルゴリズムとプログラミング」の出題が、全体...
かやのき先生の基本情報技術者 科目B アルゴリズム教室
基本情報試験の合否を分ける科目Bのアルゴリズム問題。プログラミングに触れたことがない方は、「難しすぎる」「ぜんぜんわからない」と感じるかもしれません。 でも、安心してください。アルゴリズムは、コツさえ掴めばパズルのようにするっと解けるようになります。本書では、問題攻略の手がかりとなる「16の鉄則」を伝授。手取り足取りの丁寧な解説で、基礎から実践演習までしっかりサポートします。この一冊で、アルゴリズムを「苦手」から「得意」に塗り替えましょう！ 第1章 擬似言語 1-1 アルゴリズム 1-2 擬似言語 コラム AI時代でもプログラミングを学ぶ必要はある？ 第2章 基礎編 2-1 変数...
単体テストの考え方/使い方の読書感想
概要 このページは筆者が過去に読んだ技術書をもう一度読み返し、情報を整理するために記載しているページです。 書籍についてだったらり、何か技術的な手助けになれたら幸いです。 対象書籍 まとめ
単体テストの考え方/使い方
単体（unit）テストの原則・実践とそのパターン - プロジェクトの持続可能な成長を実現するための戦略について解説。 優れたテストを実践すれば、ソフトウェアの品質改善とプロジェクトの成長に役立ちます。逆に間違ったテストを行えば、コードを壊し、バグを増やし、時間とコストだけが増えていきます。生産性とソフトウェアの品質を高めるため、優れた"単体テスト"の方法を学ぶことは、多くの開発者とソフトウェア・プロジェクトのために必須といえるでしょう。 本書“単体テストの考え方/使い方”では、単体テストと統合テストの定義を明確にします。そして、どのようなテストに価値があるのかを学び、どのテストをリフ...
AIびっくり屋じゃない素晴らしい配信者さま3人
はじめに ― この記事の前提 生成AIの情報を追っていると、見た直後はテンションが上がるのに翌日には手元が何も変わっていない発信と、地味なのに月曜から作業のやり方が変わる発信があります。私はこの差を長いこと「発信者のレベル差」だと思っていたのですが、最近になって、そうではなく発信の中身に現れる特定の振る舞いの差だと考えるようになりました。 この記事は、私がその振る舞いを4つの観点で見ていること、そ…
言語の数理とLLMの知能
大規模言語モデル（LLM）の本質の解説 生成AIのひとつである大規模言語モデル（LLM）は、言語を操る数理モデルの1つのあり方です。しかしLLMを活用するシステムの研究・開発は、その不確実性の高さや制御の難しさから、多くの試行錯誤を要します。そのため、より効率的に、より効果的に課題解決をするためには、LLMがテキストを生成する仕組みの理解や、LLMを強化する方法論に向き合うことは欠かせません。また同時に、言語をつかさどる暗黙的な規則性を炙り出す、既存LLMとは異なるタイプの数理モデルにも目を向けるべきでしょう。これらの知見は、地に足のついた試行錯誤へと繋がります。 上記のような知見は、計...
『コードレビューの教科書』を出版しました
はじめに このたび、技術評論社様より『コードレビューの教科書( これまで私は、コードレビューに関するさまざまな課題と向き合ってきました。たとえば、レビューをする側と受ける側のすれ違い、指摘の仕方の難しさ、チームによって異なる「よいレビュー」の基準などです。コードレビューは日々の開発で当たり前に行われている一方で、その進め方を体系的に学ぶ機会は、決して多くありません。 本書は、そうした課題に取り組む…
コードレビューの教科書ーーなんとなく承認から抜け出すための観点と判断基準
「コードレビューで、何を見て、どう判断すればよいのか？」 ジュニアから一歩先の段階へ進み、コードに対して責任を持つ立場になると、避けて通れないのがコードレビューです。 しかし、いざレビューする側に回ると、「動いてはいるけれど、このまま承認してよいのか」「どこを見れば問題に気づけるのか」「何を、どのように指摘すればよいのか」と迷う場面は少なくありません。 本書は、そうした悩みに応えるために、コードレビューで見るべき観点と判断基準を整理した書籍です。設計、理解容易性、性能や機能、テストなど、レビュー時に確認したいポイントを具体例とともに解説し、実際にどのようにフィードバックし、改善につ...
プログラミング雑記 2026年9月1日
今日もネットの海から拾ってきた、個人的に気になった技術ニュースや記事を厳選してお届けします。ご意見や補足があればコメントで教えていただけると嬉しいです。 プログラミング Python 最新の物体検出モデル（YOLO12、YOLO26、RF-DETR）を、現実のデータセットでファインチューニングする手順を解説しています。 標準的な事前学習モデルは、X線写真など未知の画像にはほとんど機能しません。しか…
ベクトルデータベース
AI技術の核心的機能「ベクトルデータベース」を網羅したハンズオン開発ガイド！ 生成AIにおいて重要な役割を担いながら、理解が難しいとされるベクトルデータベースの基礎理論から実践的なアプリケーション構築までを体系的に学べるハンズオンガイドです。ベクトル埋め込みの基本理論から、PythonやSQLite/PostgreSQLを活用した実装手法、さらにLLMと連携したRAGアプリケーションの構築までを実践的に解説します。非構造化データを活用したAIアプリケーション開発に取り組むエンジニアにとって有用な一冊です。