『実用、佐々木淳』の電子書籍一覧

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本書の目的は、2030 年から2040 年頃までに起こり得る医療の課題を対話形式で明らかにし、その課題を解決するために必要な行動につなげる契機とすることです。
日本は人口減少と経済縮小に直面しており、この中で社会保障をどのように維持していくのかが大きな課題です。人口減少から問題を考えていくと、残念ながら今後、人口が増えることはなく、減り続けることが確定しています。日本の人口は2010 年の１億2,806 万人（推計）をピークに減少に転じました。特に重要なのは、減るのが高齢者ではなく生産年齢人口であることです。今から30 年後の2050 年には人口が１億人を割り込むと同時に、生産年齢人口は３分の２に減少します。これほど急激に人口が減少し、また税収も長期的に落ち込む中で社会保障を持続しなくてはなりません。
一方で、日本は2010 年以前の人口増加・経済成長期に、約140 万床の入院病床を全国に整備するなど、大規模なインフラ投資をしています。今後、これらは徐々に必要なくなり、縮小していかなければなりません。
「地方分権」も進んでいます。今後、厚生労働省など国は、自ら計画立案し行動するのではなく、都道府県・医療現場を支援する役割になっていきます。国の役割は、方向性を提示して進捗を管理し、必要なデータや財源、権限を都道府県に委譲することであり、問題解決の主体は都道府県であると明確にしています。したがって、都道府県も医療現場のリアルな情報収集、迅速な課題解決、医療政策に精通した職員の育成が必須となります。
日本の医療を取り巻く未来には、以上のような課題を抱えているのです。
本書は「医学書」ではありません。「医療を良くするための試行錯誤の書」と言えますが、少し長いので略して「医良の書」と呼んでみます。13 人の登壇者たちは、単なる解説者ではなく、解決をしてきた方々です。
「トークの帝王」ともいわれるラリー・キングの「自分が話すことから、自分が学ぶことは何もない。好奇心をもって人の話を聞けば、視野を広げることができる」という趣旨の言葉がささります。学生や経験年数の少ない医療専門職にとって、「医療」を学ぶ機会は多くありません。本書は医療を志し、学ぶ初学者に特に読んで欲しいと思います。

やわらかく多層的な理解に向けて。「治すべきもの」「症状」ととらえられがちな「こころのやまい」。１つの現象としてとらえてみると，その振る舞いや取り巻く動きに視野が広がってゆく。こころのやまいに関心を寄せる心理職，大学院生・学部生，一般の方に。

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「数学を学びなおしたい」「用語の意味がわからず困っている」「何のために計算しているのか理解したい」といった方に向けて、中学や高校で習う数学の用語100項目をざっくり解説！【大学入試でも使う算数用語】【√にまつわる数学用語】【数と式にまつわる数学用語】【方程式にまつわる数学用語】【関数にまつわる数学用語】【複素数にまつわる数学用語】【数列にまつわる数学用語】【確率にまつわる数学用語】【統計にまつわる数学用語】【微分積分にまつわる数学用語】【ベクトルにまつわる数学用語】【図形にまつわる数学用語】の全12章。著者は、『世界が面白くなる！身の回りの数学』（あさ出版）や『いちばんやさしいベイズ統計入門』（SBクリエイティブ）、『図解かけ算とわり算で面白いほどわかる微分積分』（ソーテック社）などが人気の佐々木淳先生。ざっくり理解から、本質的な理解へと導く、数学の基礎体力がつく「数学用語事典」！

99％の日本人は、臭いが気になる。

桐村里紗氏（ニオイ評論家／腸内環境評論家、『ホンマでっか!?TV』等出演）推薦！
「ニオイは、除菌じゃなく 土壌細菌が消す！」

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読んだ瞬間話したくなる、「統計・確率」の面白い“門前”話！

「数学なんて将来役に立たないし」と、学生の頃テスト前にぼやいていた人は多いはず。
しかし実は、「世の中のほとんどのことは統計と確率で読み解ける」としたらどうでしょう？
統計だから最低限の数学知識がないとわからないんだろうと、「知らず嫌い」でいるのはもったいない！
そこで本書では、文系の人が“知識ゼロ”でも楽しめるように、身の回りにある統計と確率の面白い話を紹介します。

・優秀な人材を採用するには最初の4割を無条件で落とす！？
・コンビニのくじが700円なのはなぜ？
・「チンチロリン・ハイボール」は参加したほうがいい？
・マークシート試験を勘で解いたらどうなる？
・「シャッフル再生」は見せかけのランダムだった
・カンニングしたことを正直に答えさせる方法がある！？
・「直感」は信じたほうがいい？　変えたほうがいい？
・人気YouTuberになれる確率は？
・「酔っぱらいの千鳥足」は世界の役に立っていた！？

小難しい話はすべて横に置いておいて、統計学に入門する“門前”で統計を「いいとこ取り」してしまいましょう。
きっと本書を読んだ瞬間、誰かに話したくなるはずです！

あらゆる場面を乗り越えてきた訪問看護のエキスパートが、心・体・生活のケア、医療処置、緊急対応、病院と在宅との違い、利用者・家族とのコミュニケーションなどについて、基礎から解説。写真とイラストでわかりやすく、実例も紹介しているので、実践に役立つ内容満載です。訪問看護師として働き始めたけれど不安がある人、病院勤務との違いに戸惑っている人のほか、これから訪問看護師を目指す人にもおすすめの一冊です。

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苦手な人も多く、学生時代には避けてきた人も少なくない数学。
「数学って何の役に立っているの？」と
学ぶ意義を見い出せなかった人もいるでしょう。

しかし、私たちが知らないだけで数学の考え方や公式は、
日常生活のあらゆる物や事象に使われています。

●論理的思考力と柔軟な発想力が鍛えられる！

本書では身の回りの物や事象に数学がどのように取り入れられているかを解説することで、
数学の奥深さや楽しさを紹介します。

●ＡＩ、データサイエンスなど、これから必要な知識が身につく

本来は数学の生命線ともいえる「厳密さ」を棚上げして、
ざっくりしたイメージや具体例を用いて解説しているので、
文系出身の人も楽しく学ぶことができる１冊です！

●数式が少ないから、数学が苦手な人も安心

前職では、防衛省 海上自衛隊で航空学生に数学を教えていました。
授業で心掛けていたことは、
生徒が「知っている」「わかっている」「できる」ことから授業を始めることです。
基礎的な内容から教えることで、数学に苦手意識がある人でも
楽しめるようにしたいと思ったためです。
「知っている」「わかっている」「できる」が増えていけば、
苦手な意識が徐々になくなっていき、自然と楽しくなっていくものです。
実際、そのようにして数学の苦手意識を克服できた学生を見てきました。

それぞれの項目は独立しているため、第１章から読む必要性はありません。
興味がある項目からぜひ読み始めてください。


■目次

●第１章　身の回りで役立っている数学・算数
・１　簡単な割り算が原因であわや「命」に関わる重大事故に
・２　「プレミアム付商品券」は本当にお得なのか？
・３　ウイルス検査の結果はどれほど信じてよい？
・４　香辛料の量を２倍にしてもカレーは２倍の辛さにならない
・５　これからの時代に必須となるＡＩとデータサイエンスとは？
・６　社会人も知っておきたい偏差値の意味とその仕組み

●第２章　「なぜ？」がわかると面白い数学の世界　

●第３章　柔軟な発想力を鍛える珠玉の謎解き問題

●第４章　世界を変えた偉大な数学者たち

●第５章　意外と身近な数学の定理

■著者　佐々木淳（ささきじゅん）
下関市立大学教養教職機構准教授。
1980年、宮城県仙台市生まれ。東京理科大学理学部第一部数学科を卒業後、
東北大学大学院理学研究科数学専攻を修了。代々木ゼミナールの数学科講師、
防衛省海上自衛隊の数学教官を経て、2022 年4 月より現職。
海上自衛隊では、パイロット候補生の教育に大きく尽力した功績が認められて、
事務官職 では異例ともいえる第3級賞詞（職務遂行にあたり、著しい功績があった者や技術上、
優秀な発明をした者などに授与される）を受賞する。
著書に『AI 実装検定公式テキストA 級』（大学教育出版）、
『公務員試験最 初でつまずかない数的推理』（実務教育出版）、
『身近なアレを数学で説明し てみる』（SB クリエイティブ）などがある。

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梅沢富美男さん絶賛！
――目からウロコの内容。
いつまでも自分の足で舞台に立つため
まだまだ食べるぞ！！


65歳を超えたら、BMI25～30の
「ぽっちゃり体型」が正解です！

あなたは、流行りの断食やダイエットをしていませんか？

そもそも、日本の高齢者は「やせ過ぎ」です。
少食や糖質制限などで体重を減らすと、
高齢者にとっていちばん危険な「フレイル（虚弱）」を招くことに。
さらに「肺炎」と「骨折」のリスクも高めます。

体重が少ないと、万が一入院してしまったとき
大きな危険が伴います。
やせている人は、太っている人に比べて
退院後の死亡リスクが高いことがわかりました。

生きることは食べること。
食事を楽しみ、しっかり食べることで
体重と体力をつけて
いつまでも「自分らしく」生きてください。

「クローズアップ現代」や「あさイチ」で今いちばん注目の医師、初の健康書。

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「ベイズ統計」は、英国の数学者トーマス・ベイズ（1702～1761年）が提唱した統計で、「主観的な確率」も柔軟に利用できることが特徴です。この柔軟性が逆に多くの科学者に好まれず、200年以上もの長い年月、冬の時代を迎えることになります。しかし、時代はベイズ統計を忘れていませんでした。むしろ時代が進むにつれ、その柔軟性により活用の幅が広がっていきました。現代におけるベイズ統計の応用は、スパムメールの判定からビッグデータの分析まで、枚挙にいとまがありません。私たちが普段接する従来の統計学は「データ」が必要です。データがない状態では「議論できない」のです。これに対してベイズ統計は、事前のデータがない状態でも、仮定しつつ議論を進め、情報を得ながら確率を更新していける強みがあります。また、ベイズ統計は、結果から原因、未来から過去を探る際にも活躍します。つまり、ベイズ統計は歴史的にも計算の上でも、「未来が過去をつくる」分野なのです。このような冬の時代を経緯に持つ学術分野は、何もベイズ統計だけではありません。近年急激に台頭してきたAI（Artificial Intelligence：人工知能）も、かつて2度の冬の時代を経て、輝かしい現在を迎えています。