■衛星データがビジネス＆DXを加速する！

皆さんは、衛星データ（衛星画像）が「自分のビジネスには関係ない」と思っていませんか？

・衛星画像に写る「石油タンクの蓋の影」から、石油需要を推計してエネルギー企業や投資家に知らせるサービス
・衛星画像で「稲の色」を確認し、水田ごとの育成状況を把握、適切な収穫時期を判断するサービス

これらはほんの一例ですが、衛星データを活用することで、これまで見られなかった情報を取得したり、以前は人が手間をかけて行っていた作業を自動化したりといったことがどんどん可能になっています。いま、「衛星データ」のビジネス利用は注目のテーマなのです。

近年、Google Earth Engine（GEE）やTellus（テルース）といったサービスの登場で、これまで特別な設備や資金がなければ取得できなかった衛星データに、誰でも簡単かつ安価に（サービスによっては無料で）アクセスできるようになりました。すでに農業や漁業、金融、マーケティング、製造業など多くの業界で、衛星データの活用が進んでいます。衛星画像を活用したDXへの取り組みも盛んになりました。

本書は、「衛星データとは何か？」にはじまり、さまざまな産業におけるビジネス事例を紹介しながら、衛星データが既存のビジネスに与えるインパクトと新たなチャンス、そして新たに生まれるビジネスなどを講義形式で解説していきます。
本書を読むことで、これまで「自社のビジネスに衛星データを活用する」ことなどまったく意識してこなかった人でも、自社のビジネスでどのような活用ができるかを思い描けるはずです。

2022年5月に施行された改正宅建業法によって、電子契約による不動産取引、いわゆる「ネット不動産」が解禁となりました。本書はそのネット不動産関連トピックはもちろん、2023年4月に施行予定の新しい相隣関係規定、同じく2024年4月の相続登記の義務化など、今後行われる改正まで先取りした内容になっています。もちろん土地や建物、取引に関する基本的な知識やノウハウもしっかりと解説。そのため、これまで不動産取引に携わってきた人も、これから不動産について学びたい人も、長く活用できる1冊になっています。

■この本はこんな人におすすめです
・不動産業界で働く前に予備知識がほしい
・取引だけでなく、幅広い知識を身につけたい
・宅建資格に興味がある
・マイホームの購入を考えている
・自分で登記手続きをしたい
・不動産投資に興味がある
・住宅ローンの仕組みを知りたい
・マンション管理の実務を知りたい
・不動産の税金について知りたい

Webサイトのユーザーの行動計測・分析に欠かせない「Googleアナリティクス4」の導入から活用までを、講演やコンサルティング経験の豊富な講師陣がやさしく解説します。利用方法を正しく理解するために、データ活用のステップを「取る」「見る」「使う」の3段階で整理。目的のデータを正しく計測するための考え方や設定から、ユーザー理解、集客、広告改善などデータ利用の目的別にポイントをわかりやすく解説しています。これからGoogleアナリティクス4を使いはじめる人にも、知識を整理しスキルアップしたい人にも役立つ1冊です。

EC業務の根本がしっかりわかる

EC化率が伸び続け、成長する業界内で、「業務上、どうしても基礎を学ばなければならない」というEC担当者に向け、新任1年目に必ず知っておいてほしい「実務と知識」を網羅した教本です。EC業務全体のプロセスの中で、どんな部門にアサインされたとしても、自分の役割が他のメンバーにどのような影響を与えているのか全体を理解しながら、何をすべきか学べます！

Chapter 1 はじめに知っておきたいEC事業の基礎
Chapter 2 EC事業を構成する業務と組織の全体像
Chapter 3 事業戦略とマーケティング戦略の基本
Chapter 4 企画、集客、プロモーションの基本
Chapter 5 ECサイトの企画・構築・店作り
Chapter 6 ECの運用：バックエンドの業務
Chapter 7 さまざまな販売手段とEC担当者のあり方

■□■実践的な基礎が学習しやすい!!■□■

注目を集めるPython（パイソン）を使った機械学習の、実践的な基礎が学べる解説書です。小さいサンプルプログラム（会話bot）に機能を追加しながら、データ収集→前処理→学習→予測→評価まで、周辺技術も含めた機械学習の全体像が学べます。本書のサンプルプログラムは、すべて本書のサポートページからダウンロードできます。

■本書はこんな人におすすめ
・Pythonの入門書を読み終えた人
・Pythonを使った機械学習に触れてみたい人
・業務で役立つ実践的なノウハウが知りたい人
など

■本書の内容
Chapter 1　機械学習について知ろう
Chapter 2　機械学習の開発環境を準備しよう
Chapter 3　スクレイピングでデータを収集しよう
Chapter 4　日本語の文章を生成しよう
Chapter 5　手書き文字を認識しよう
Chapter 6　表形式のデータを前処理しよう
Chapter 7　データを予測する回帰分析を学ぼう
Chapter 8　機械学習の次のステップ