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Pythonの実践的ノウハウを知りたいが周囲に聞ける人がいない。チームで開発する方法も知りたい。そんなプログラマーの皆さま、ご安心ください。本書は、Pythonをメインに手がけるビープラウドが社内で蓄積したWeb開発の最新手法を惜しみなく公開します。作業環境の構築から、Webアプリケーションの作り方、課題管理、レビュー、テスト、デプロイの効率化、サーバーのチューニングなどPython開発のプロセスとノウハウが身につきます。

1996年から続く「インターネット白書」の最新刊。人々の生活からビジネスまで、あらゆる分野に大きな影響を与えてきたインターネット。その最新動向を30人以上の識者の寄稿と統計資料で読み解きます。2015年は、スマホの普及が進み、ゲームや動画などのデジタルコンテンツやEコマースが活況となるなど、ライフスタイルのデジタル化が一層進み、その次に来るウェアラブルコンピューティングやIoT(Internet of Things)の世界も近づいています。こうしたデジタル社会の進展とともに、信頼性を確保するための取り組みも活発になっており、サイバーセキュリティ対策や通信業界の構造変革が進行。ますます面白くなるインターネット。その最前線この一冊で展望します。
【目次】
10大キーワードで読む2015年のインターネット
第1部　ネットビジネス動向
1-1　メディアとアプリケーション
1-2　広告とマーケティング
1-3　Eコマース
1-4　新ビジネス
1-5　ネットビジネス関連統計資料
第2部　クラウド・データセンター事業者動向
2-1　クラウド事業者
2-2　データセンター事業者
2-3　クラウド・データセンター関連統計資料
第3部　通信事業者動向
3-1　国内通信事業者
3-2　海外通信事業者
3-3　通信行政
3-4 　通信関連統計資料
第4部　インフラストラクチャー動向
4-1　ドメイン名
4-2　IPアドレス
4-3　トラフィック
4-4　基盤運用
4-5　インターネットガバナンス
4-6　セキュリティ
4-7　インフラストラクチャー関連統計資料
第5部　製品・技術動向
5-1　デバイス
5-2　Web
5-3　ネットワーク
5-4　製品・技術関連統計資料
第6部　社会動向
6-1　法律

Pythonはシンプルな文法でAI開発ができる優れたプログラミング言語です。いま、機械学習や人工知能ブームを受けて、Python技術者の需要が高まっています。本書は、人工知能を実際に作りながらPythonを基礎から学ぶプログラミングガイドです。基本的なデータ操作から、文字列の処理、プログラムの流れの制御を説明し、かんたんなシミュレーションゲームを作りながらオブジェクト指向を学習し、簡単な人工知能の開発まで解説します！

フィールド調査統計の実践書！統計分野で不可欠となる数理やデータ解析法を解説する統計スポットライト・シリーズの第１巻。本書は統計数理学とフィールド生物学の双方が互いの現場に踏み込み，同じモノを見ながら新しい発想や発見に至る過程を3つの事例により紹介。統計モデルで得た知見がフィールド調査といかに統合しうるか体感できる実践の書。

AI分野で，いま大注目の技術 !!　AIを考えるとき，「自然言語処理」は常に中心となるテーマである．本シリーズは，実践的なアプローチで自然言語処理技術に迫っていく．すなわち，最初に具体的なシステムや応用例を示し，それらに関する理論や技術，実装のノウハウは，後からじっくり解説する．本書は，著者らが実用化した言語処理システムを最初に提示し，そのシステムをどのように作り上げたかを追体験しながら，設定不良問題などへの具体的な対処方法を紹介している．本書全体をとおして，システム構築に際して，学ぶべき対象と方向性の手かがりが示されている．自然言語処理の開発技術者，研究者，それを志す学生には必携の書である．

最先端研究者必携シリーズ！！ ナチュラルコンピューティング・シリーズとは、自然界の様々な現象を研究し「情報処理」の全く新しい地平を切り開く未踏領域の知識を集めた本邦初のシリーズである。思考や記憶など，脳の活動を担うニューロンの状態変化を情報処理システムと捉える新しい計算方式「カオスニューラルネットワーク・モデル」を解説。この計算方式では「アルゴリズムによる計算」ではなく，ダイナミクス―多数素子による超並列処理―により計算を行う。従来のコンピュータが“苦手”としている最適化問題などを解かせることで，その有用性や可能性を論じる。先進的な計算機科学に興味を持つ学生，研究者が対象。

Pythonは、プログラミングの学習に最適な言語ですが、最新の人工知能や大規模Webサービスも開発できるほど強力な言語でもあります。本書は、はじめてプログラミングを学ぶ読者向けに、バトルゲームやデート行き先決定アプリなど、楽しいソフトを開発しながら、Pythonプログラミングの基本を学ぶ入門書です。かわいいイラストと見やすいフルカラーの誌面でとても楽しく学べます。豊富な例題と練習問題を解いて基礎を固めましょう！

マルチンゲール理論は、計量経済や臨床統計において実用化されているさまざまな手法の基礎を与える数学的理論である。本書は、そのような現場に立たれている方々に、同理論にもとづく統計解析を、厳密さを損なうことなく平易に解説した初の和書である。これから数理統計学の研究者を目指す学部上級～大学院生や、まだ同理論に精通していない研究者の方々が本格的研究を始めるにあたっての基礎作りをするための好個な１冊である。

『人工知能が人に代わって働き、IoTが第四次産業革命を導く』
　人工知能、IoT、ビッグデータ…、新しい技術が様々な産業界の競争ルールを変え、社会課題を解決していくと注目され、メディアを日々賑わせていますが、一体どんな技術であり、どんな進化を遂げていくのか、あなたは説明できますか？
　トヨタ自動車、米ゼネラル・エレクトリックなど世界の大手企業がこの分野に1000億円単位の投資を続け、国は高速道路での自動走行、即時オーダーメード生産、スマート工場、FinTechなどの実現による第4次産業革命によって、2020年に30兆円の付加価値創出を見込みます。
　また、弁護士などの専門職や管理職の一部の仕事は、人工知能に代わっていくという予測も数々出ています。
　本ムックは、ビジネスパーソンなら押さえておきたい、人工知能、IoTやそれらを生かしたビジネスに関する22のキーワードを、原則2ページでわかりやすく解説。専門誌『日経ビッグデータ』記者による先進企業の事例取材記事や、業界の第一線で活躍する専門家21人の専門家の寄稿コラムや解説記事から構成します。
　人工知能、IoT、ビッグデータを生かしたデジタルトランスフォーメーションを目指す企業の経営・管理職層に向けて、改革実現への道筋を示す１冊です。

いま、さまざまな分野で「機械学習」や「人工知能（AI）」が注目されています。ところで、機械学習やAIの多くが、シンプルで使いやすいプログラミング言語「Python」で作られていることをご存知ですか？ 本書は、無料で使えるPythonを使って、知識ゼロの方でもいきなりAIプログラミングができる世界一簡単なAI入門書です。あなたもPythonの基礎をストーリー形式で楽しく学び、対話型ボット「レイ」の開発を実体験しましょう！

自動運転や無人運転の自動車なんて、自分には無縁の存在だと思っていませんか？ ところが、あと数年で自動運転時代が到来し、生活もビジネスも大きく変わります。本書は、自動車の作り手ではなく乗り手の目線で、自動運転や無人運転がもたらす社会の変化を具体的にわかりやすく紹介します。自動運転を実現する技術、事故時の責任は人か機械か、自動運転ビジネスの広がりなど、来るべき自動運転社会を考えるヒントが満載です。

人工知能（AI）の進化は目覚しく、高度な自立性を持つAIやロボットが登場する日も間近に迫っています。その時、AIは人間の知性を超え、反乱を起こす日が来るのでしょうか。本書は、文系の学生やビジネスマンでも簡単に理解できるように、哲学的議論をからめてAIの基礎知識や未来像を具体的にわかりやすく解説しました。「知性とは何か」「意識とは何か」という哲学的議論を通して、AIを科学的に正しく理解できるようになります。

いま幅広い分野で人工知能やディープラーニングなどに代表される「機械学習」の重要性が高まっています。しかし、機械学習に興味があっても、理論や実装が難しく、一般のユーザーはなかなか手が出せません。本書は、初心者向けに人工知能やAI、評判分析、画像認識など、初歩的な機械学習のアルゴリズムや使い方を実際に体験しながら学ぶ入門書です。著者の人気勉強会の講義内容を書籍化しました。サンプルコードのDLサービス付き。

コンピュータ理論の古典に学ぶ！
本シリーズは，「コンピュータ理論の起源」を当時の原典に探る試みとして，現在もコンピュータ理論の古典と呼ばれる，チューリングとフォン・ノイマンの論文を紹介する。
第1巻である本書には，チューリングのコンピュータに関わる重要な論文4編の完訳と，それぞれの論文に対し，内容を的確に理解するための時代背景を含めた詳細な解説が収められている。コンピュータ理論に興味のある読者はもちろん，コンピュータに携わる読者には必携の書である。

日本オペレーションズ・リサーチ学会 創立60周年記念事業。モデリングは、近年特に注目されている。その範囲には機械学習、金融工学、データ同化、待ち行列などが含まれ、多くの実務家、研究者が活躍している。本書は、その注目されている分野の第一線の著者が、本格的論考をおこなう。 興味のある分野を深く読み進めるのもよし。全体を読み進んで、モデリングの「現在」、たとえば、ORや最適化などの問題解決型のヨコ型分野と、建築、機械、金融、気候・海洋などの具体的な対象を持つタテ型分野を俯瞰的にみることもできる。モデリングに興味のある読者には、必携の書である！

バイオ統計学が対象とする｢臨床｣｢環境｣｢ゲノム｣の分野ごとに具体的なデータを中心にすえて、確率的推論、データ収集の計画、データ解析の基礎と方法を明快に分かりやすく述べた、わが国初めてのバイオ統計学テキストシリーズである。本書は、医学や医療に志す学生のテキストとして使用できるように、高等学校｢数学1」・｢数学2｣程度の数学的バックグラウンドの読者に理解できるよう配慮してある。また、久留米大学、九州大学、東京理科大学医薬統計コースで行った講義ノートをベースにしており、具体的な医療事例を使って、統計を理解できるようになっている。内容はベイズの定理とその応用、統計的推定・検定、分散分析、回帰分析、ロジスティック回帰分析の基礎を解説する。

実際に計算しながら体験的に学ぶ！オペレーションズリサーチを始めて学ぶ人のために，その考え方を，実際の計算例を交えながら，平易な言葉で解説した入門書。身近な具体例を取り上げ，それを数値的に分析することを通して理論の背景を理解できる。Excelを計算ツールとして採用し，Excelの計算例とともに本文を読み進めることによってオペレーションズリサーチの理解をよりいっそう深めていけるよう工夫してある。 具体例で理解することが出来るので初学者には最適の書である。

身体で考える !!今日、情報を得ようとすれば、本当に瞬時に入手できるようになった。しかし、それは他者の理解を表わす「情報」であり、鵜呑みにしても、決して自分の「知」にはならない。「体得する」、「腑におちる」という言葉があるように、「情報」を理解し、自らの知に昇華させるには、自らの身体を通して自分ごととして考えることが必須である。本書は、どのようにすれば自分ごとで考えるという「学び」が可能になるのか―今の時代に、あえて少しハードボイルドな学び論を、明快な語り口で説く。人文・社会科学の分野において、教育や学ぶということに興味をもつ読者はもちろんのこと、客観的事実の解明・応用としての自然科学・工学分野においても、研究の問いの立て方や進め方、そして論文の組み立て方について悩む学部生や院生、そして研究者に必読の書である。

研究と学びの新たなる地平！「知」は個人の中に内在するため、その文脈の中で語られてこそ本質を理解することができる。すなわち「一人称」が研究のスタートとなる。これを積み上げることで「知」の攻略につなげられると考える。本書はこの一人称研究の考え方と実際の研究事例を丁寧な語り口で解き明かす。人工知能に興味のある読者、新たな研究姿勢を模索する理工学、人文系の読者も興味を持って読むことができる。

この一冊でPythonがビジネス･研究に使える！ Ver3.5対応！　本書は今話題の機械学習、ビッグデータ、科学技術計算、最適化等、ビジネス・研究に必須な手法を、Pythonを使って具体的に使いこなせることを目的とする。そのために、どのようにPythonやそのモジュール・ライブラリを使いこなせばよいかを、また、解析手法の数学的根拠もあわせて解説する。Pythonの初学者や、解析手法に不慣れな読者には大変分かりやすく記述してあり、すぐにPythonを使って様々なことに挑戦できるよう工夫してある。また、Pythonをより使いこなそうと考えている読者や本格的に解析を行おうとしている読者にも大変示唆に富んだ内容となっている。

人工知能って、いったい何ですか? 人工知能学会の歴代会長を含む人工知能研究の権威が答えます! ! 今話題の深層学習(ディープラーニング)で注目されている機械学習など、人工知能分野で最先端の研究を行う研究者13人が、人工知能学会誌に連載したものを大幅に加筆修正した。研究者として自ら「人工知能とは何か」の再定義を行い、それをふまえて、各研究について一般読者に伝わるようにシッカリと解説を行っている。人工知能に興味のある読者はもちろん、知能、認知、脳科学、人間、哲学などに関心のある読者は必読必携である。13人の紙面上でのキャッチボールが示唆に富んでおり、読んでいてとにかく面白い! !大変好評を得ている『深層学習 Deep Learning 』に続く、人工知能学会監修企画!

1988年初版発行以来27刷を重ねた本を時代に合わせてアップデート！述語理論を詳説！本書は、人工知能という分野で行われている議論や研究を理解するために必要な基礎知識の提供を目的として、単に「こういうことがある」という知識ではなく、「なぜこのように考えるのか？」という疑問に答えられる真の理解と実力を身につけられるような構成と解説をしている。新たに演習問題とその解答も掲載。

深層（多段層）ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。この分野の最先端の著者らが人工知能学会誌に掲載した連載解説を大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。

ライプニッツからチューリングに至る数理論理学の系譜は，コンピュータの理論的バックボーンを形成しAIの登場までも予見している。代数の記号表現を通じて人間の思考の範囲すべてを包括するような記号体系の構築に献身したロジシャンたちの苦闘を，時代背景を取り込みながら解説する。さらに本書を構成する7人のロジシャンたちを，豊富なエピソードをもとにその人となりを描写する。また，本文に取り込むと冗長になりすぎる数学的解説は，原註に取り込むことで半独立的な構成としている。比較的平易に書かれているので，コンピュータロジックの成り立ちに関心のある高校生以上の読者や，人工知能のロジックの成り立ちに関心のある読者にも必携の書である。

ポスト深層学習!!本書は，ポスト深層学習の最右翼として注目されている「アンサンブル機械学習」を，具体的にプログラムを動かしながら，実践的に学ぶ事ができる．「アンサンブル機械学習」とは，簡単に言えば，従来のいくつかの機械学習法の“いいとこ取り”である．その主な手法であるランダムフォーレスト，ブースティング，バギングなどについて，統計手法との絡みを含めて詳説する．おそらく，アンサンブル機械学習についての本邦初の解説書であろう．深層学習，機械学習，人工知能に関わる読者には，まさに必携必読の書である．

新しい最適化の手法の幕開け！これまでは特殊なプログラミング言語やアルゴリズム等に精通している事が必要であった最適化問題（数理計画）の解決が、高性能な数理最適化ソルバー（Gurobi）と超高水準プログラミング言語（Python）を用いることで容易に可能となりつつある。本書は、具体例を用いて最適化の基礎理論を解説し、それに即した正確・高速なプログラムを示すことで、問題解決の手本を多数示す。最適化の手法を根本から変える、新しい時代の幕開けを告げる書である。

ビッグデータ時代の必然的な概念として，「データ市場」が注目されている．これは，皆が安心できる条件で必要に応じてデータを共有し，また状況に応じて結合したり分析したりして使うことで新たなビジネスを生み出すという，いわばデータの取引市場である．
本書は，データ市場構築の手法をIMDJ (Innovators Marketplace on Data Jackets)を中心に幾つか挙げて，その具体的な活用方法を産業界の視点から提案する．IMDJは，すでに経済産業省，国土交通省のワークショップでもビジネスモデル構築技術として採用されている．ビックデータに関係する読者には，まさに必携の書である．

打たれ強いシステムを考える！レジリエンスとは、大きなアクシデントを受け、一時的に機能を失ったとしても柔軟に回復できる能力を指す概念である。この能力を持つシステムは、生物、生態系、国家や企業などの社会システム、人間の心理など、多様な分野で様々なかたちで存在する。本書は、この多様な分野のレジリエンスを調べて共通な知識を体系化し、持続可能社会の構築に向けての提案を分かりやすい語り口で説いている。上述の分野のシステムに係わる読者はもちろん、自然界の復元力、柔軟な耐障害性構築などに興味のある読者には大変示唆に富んだ内容で、必読必携である。

本物のデータサイエンティストになるための、データサイエンスの元祖による待望の書 ── バイブル登場！！「ビッグデータ」「統計」「データサイエンス」などが大きく取りざたされ、2012年度から高等学校の一年次必修科目でも単元「データ分析」が導入された。2部構成をとる本書の第I部では、高校の「データ分析」の内容と連携し、データ分析の際に最低限心得ておくべき事柄をわかりやすくまとめている。第II部は、第I部の知識を基に、データサイエンスの入門と、さまざまな分野での事例を通したデータサイエンスの実践を詳説している。また，本文をより深く理解できるよう、随所に「演習問題」「傍注」などを多数配置した。

デリバティブ価格理論の“至宝”!!　本書はマルチンゲール・アプローチと呼ばれる、無裁定に基づくデリバティブのプライシング方法を、実務家向けに解説した本である。単にデリバティブのプライシングのみならず、金融における数多くの問題の正確な記述と理解、解決に欠かせないものになっている．このマルチンゲール・アプローチ本来の恩恵を行きわたらせたいと願って書かれたのが本書である。

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

AIプログラミング指南書！「ロボットは東大に入れるか」，「気まぐれ人工知能プロジェクト作家ですのよ」の両プロジェクトに参画している著者の，AIプログラミング指南書である。Rubyの入門が終わった読者に，数独を題材に，きわめて具体的にAIプログラムの手法を伝授する。AIシステムに興味のある読者，AIプログラムを作ってみたい読者は必読必携！

AIブームをきっかけとして、多くのITベンダから音声認識や自然会話など人工知能のクラウドサービスが提供されるようになりました。さらに、若年層向け教育用Raspberry Piコンピュータボードと組み合わせれば初心者でも低予算で人工知能を体験できます。本書は、手頃な予算で人口知能自然会話コミュニケーションロボットを体験する入門書です。Raspberry Piに人工知能を組み込み、さらにArduinoを使って身振りも付けてみましょう！

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AIとビッグデータを活用するための基礎知識と、小規模でもできるマーケティングへの応用、教えます。

最近は「AI」や「ビッグデータ」という言葉を耳にしない日はないほど、旬のキーワードになっています。しかし、紹介される事例は大規模なものやアカデミックなものが多く、実際のビジネスで活用できるのは、まだまだ先のことだと考えていないでしょうか?

現在では、クラウドを活用することで安価にAIを活用することができるようになっています。そして、それを支えるのが「ビッグデータ」なのですが、実は大げさなものではなく、自社サイトにおけるユーザーデータやSNSなどで発信されていて入手可能な情報が活用できるのです。

つまり、小規模なビジネスにおいても、AIと手元のデータを掛け合わせることで、これまでは「カン」で決めていたことも根拠を持った「最適解」を導き出すことが可能になるのです。それによって、広告や宣伝の方法を変えたり、新たな需要を掘り起こしたりといった商品戦略の考え方をも変える可能性を秘めています。

とはいえ、すべての判断をAIに任せるということではありません。これまで、人間が時間を掛けて分析していたことや明確な根拠がないままに判断していたことをAIに任せ、その予測をもとに、より深くより実践的な戦略を立てられるようになることこそが狙いです。

本書では、AIとビッグデータを活用したコンサルティングとサービスを提供しているデータアーティスト株式会社の代表取締役CEOである著者が、研究実績と導入実績をもとに、小規模なビジネスのマーケティング担当者のために、「マーケティングのためのAI活用法」「AIを使った分析と活用」などを実際の例を挙げて、わかりやすく説明しています。これらの例は、すべて著者が顧客に提供した実績のある事例ばかりです。

【米Amazonでのトップセラーが待望の日本語化。Excelでデータサイエンスの本質を学ぶ！】

データサイエンスは、データをただ眺めたり、単純に集計するだけでは見えてこない、価値のある共通点や傾向などをデータから探し出す技術です。勘やひらめきではなく、データに基づくマーケティング活動が重視される現代のビジネスにおいて、意思決定の基盤にもなりつつあります。

本書は、今後ますます重要性が増していくデータサイエンスに初めて触れる方のための入門書です。最大の特徴は、ビジネスパーソンにとって最も身近なツールである「Excel」を使ってデータサイエンスの手法を学ぶ点です。

本書では、Excelファイルのサンプルデータをダウンロードして、手元のパソコンで解説に沿って一歩ずつ分析を進めていきます。分析のプロセスを可視化できるため、高度なデータサイエンスの手法とその本質を初心者でも順を追って理解できます。解説しているデータサイエンスの手法はクラスター分析・教師なし機械学習・線形プログラミング・教師あり機械学習・アンサンブルモデル・予測モデリング・外れ値検出といった実践的なものです。

また、最終章ではExcelで行ったデータ分析をR言語で再度行うことで、より実務的な環境への橋渡しも行います。

本当の意味で「データを扱う技術」を身に付けたい方に、まず手にとっていただきたい一冊です。

〈こんな方にお勧めです！〉
・データサイエンスの根本的な考え方を身につけたい方
・データサイエンスにどのような手法があるか知りたい方
・自分のデータ分析が十分なものか不安を感じている方
・プログラミングやコードの知識を備えていない方

〈本書で行うデータ分析〉
・ワインの顧客別売上データから、顧客の嗜好を4つのクラスターに分類する
・自社製品に関するツイートを機械学習で見つけ出す
・コストと味を一定に保つオレンジジュースの最適な混合比率を算出する
・商品購買履歴からもうすぐ赤ちゃんが生まれる家庭を見つけ出す
・過去36ヶ月の売上データから今後12ヶ月の売上を予測する
・最低限のことしかやらない不良従業員を探し出す

人工知能に興味があっても、「機械学習」や「ディープラーニング」「ニューラルネットワーク」の技術解説書ではハードルが高いという人は多いのではないでしょうか。本書では、写真から顔を認識させる、写真を有名な絵画風にする、線画に自動で色をつける、文豪風テキストを作るなど、楽しい作例を通じて、人工知能の仕組みを学んでいきます。難しい数式やプログラミングの知識は不要。本に書いてあるとおりに自分のパソコンを操作するだけで人工知能を体験できます。

来るべきシンギュラリティーに備え、人間は何をなすべきか？
村上憲郎（前Google日本法人代表取締役）
「今後AIについて何かを語るとき、この本が提起する諸論点を無視しては語れなくなると思う。」
夏野剛（慶應大学特別招聘教授）
「AIの真髄を理解したい人、正しく理解すべき人、これらすべての人にとって必読の書。」
高木友博（明治大学理工学部教授）
「ここまで広範な分野を深く理解し、縦横無尽かつ明瞭に語れる人を私は過去に見たことがない。」
コンピューター技術の発展型であるAIと、その究極の姿であるシンギュラリティーは、人類に何をもたらすか？
AIが次世代のAIを自ら作り出すことにより能力が加速度的に向上して、ついに「シンギュラリティー」が実現する時期が近づきつつある。これは、想像を絶するほどの凄まじい変革を人間社会にもたらすだろう。
産業革命は、人間の肉体的な限界を破って人間社会の在り方を変えた。コンピューターは、人間の頭脳の一部の機能を拡大して、第二の産業革命を起こしつつある。しかし、AIの究極の姿であるシンギュラリティーは、人間の頭脳のほとんどすべての機能を複製、拡大して、まったく新しい世界を創り出す潜在力を秘めている。
本書は、こうした認識をベースに、著者の豊かな知見を通して、人間が行ってきた技術革新とは何か、人間とは何か、人間が信じてきた神（宗教）とは何かを考察し、今後人間がどのようにAIに向かい合うべきかを提示する。

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※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。

※本書内容はカラー（2色）で制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします。





ニューラルネットワークの基礎から実装まで、C++のサンプルコードで学ぶ

本書は、ディープラーニング（深層学習）の基礎を学ぶ初級者やソフトウェアエンジニアの方を対象に、ディープラーニングのベースとなっているニューラルネットワークからその派生技術や応用まで、実際に動くC++のソースコードを参照しながら学ぶ内容となっています。前半はニューラルネットワークに関する必須知識を扱い、後半ではニューラルネットワークの派生技術や応用に言及し、徐々に高度な内容となっていきます。

【本書の内容】
Chapter1「ディープラーニング概論」……ディープラーニングの概要と、ニューラルネットワーク構築時に最低限必要なC++プログラミングの知識をまとめます。
Chapter2「ニューラルネットワークのための行列演算と並列プログラミング」……並列プログラミングの重要性とその知識や行列演算を解説します。
Chapter3「ニューラルネットワーク」……パーセプトロンと呼ばれるニューラルネットワークの最小単位となるユニット、パーセプトロンを重ねたニューラルネットワークの基本形である層状パーセプトロン（MLP）を説明します。
Chapter4「誤差逆伝播」……ニューラルネットワークのパラメーター学習方法である、誤差逆伝播法を詳しく解説します。
Chapter5「C++によるニューラルネットワークの実装」……多層パーセプトロンを用いた手書き数字の画像認識を、実際にコーディングしながら動かすことで、ディープラーニングを体験します。本章では、ニューラルネットワークの基礎が詰まったベーシックな分類モデルを構築することで、処理全体の流れを把握することを目的とします。
Chapter6「学習の最適化と過学習」……機械学習全般で発生する過学習にフォーカスし、ニューラルネットワークでの過学習を抑えるテクニックを紹介します。本章以降から、単なるニューラルネットワークではなく、ディープラーニングの範疇となります。
Chapter7「事前学習」……ディープラーニングがブレイクするきっかけとなった技術の1つであるオートエンコーダーを解説します。
Chapter8「畳み込みニューラルネットワーク」……現在ディープラーニングの花形といわれる畳み込みニューラルネットワークを解説します。主に画像認識で利用され、近年はめざましい成果をあげている技術です。
Chapter9「再帰型ニューラルネットワーク」……再帰型ニューラルネットワークと呼ばれる、自己の出力を入力とする再帰構造となったニューラルネットワークを使い、自然言語処理への応用例を紹介します。統計的機械翻訳や自動応答、音声認識などの分野で、近年のAIの大きな進化の推進役となっている技術です。

本書では開発言語としてC++を採用しています。C++でほぼすべてをスクラッチから実装しており、最終的に完成するコードはディープラーニングのC++フレームワークとして機能します。サンプルコードはダウンロード可能。

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コンピュータに「視覚」を与えるプログラミングを解説。

画像処理に必要となるOpenCVのプログラミングについてC/C++ベースの開発環境で解説。
OpenCV 3系の導入・画像処理から顔の検出、機械学習まで。基礎と活用例を効率よく学べます。

人工知能のキーワードをやさしく解説！

　今、人工知能（AI）関連の報道を見ない日はありません。AIが囲碁の最高峰プロ棋士を破るという衝撃からはじまり、ポーカーのような心理的な駆け引きの入るゲームでもAIが勝つ、AIが日経新聞社の記事（決算サマリー）を書く、アイドルグループ「仮面女子」の新曲はAIが作詞したものである、というニュースも。想像以上のスピードで、AIが私たちの生活、ビジネスに関わりはじめています。
　本書は、「むずかしいことはわからないけど、人工知能によって世の中がどう変わっていくのか知りたい」という人に読んでいただくためのものです。仕事、子育て、介護など、自分たちの生活がどう変わっていくのを知りたい。そして、「AIに仕事が奪われる」という報道に不安になり、自分はそんな変化の中でやっていけるのか知りたい。そんな、「ふつうの人目線」でのAIの書籍というものは、あまり見当たりません。本書では、マンガによって、楽しみながらAIについての大きな流れや主要な知識を知ることができるようになっています。
　マンガの主なストーリーは……、中堅出版社に勤務する主人公「神保 愛」は、兄「神保 英」のAI研究に関心がなかったが、「人工知能」「AI」という言葉が流行出すのを感じはじめる。「AIが人の職業を奪ってしまう」という記事を見て怖くなり、兄に相談。英は「AIは今後世の中に役立つものだ」と話す。英が言うほど、世の中の人はAIのことを詳しく知らない。愛自身も知らない。自分のような普通の女子にもわかりやすくAIのことを教えてくれるメディアがあればいいなとぼんやり考える……AIがわからない人でも、未来へのヒントをつかめるはず！

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コミュニケーションゲームにおける人工知能の最先端がここにある！

将棋と囲碁の次に人工知能が取り組むゲームは人狼です。――松原仁氏（はこだて未来大学副理事長・システム情報科学部教授／人工知能学会前会長）

人を知り、人と遊び、人を出し抜く、人狼知能！――三宅陽一郎氏（日本デジタルゲーム学会理事／ゲームAI開発者）

「人狼ゲーム」とは、村に紛れ込んだ人食い人狼を、お互いに自分自身の正体がばれないようにほかのプレイヤーと話し合いながら、村人チームと人狼チームの生き残りを競うゲームです。与えられる情報に限りがあり、さらにプレイヤーごとに情報量に偏りがあるという「不完全情報ゲーム」で、騙す、嘘を見抜く、揺さぶるなど、「心理的な」駆け引きが重要になってきます。将棋や囲碁のように、お互いの情報が開示されている「完全情報ゲーム」における人工知能の研究は進んでおり、次のフロンティアは不完全情報ゲームであると目されています。

本書では、AI同士で人狼ゲームを行う「人狼知能」を通してAIプログラミングを学んでいきます。人狼ゲームを戦うプレイヤープログラム「人狼知能エージェント」の概要、機械学習入門とそれを活用したエージェントの作成方法、さらには自然言語処理の基礎とそれを組み込んだエージェントの作成方法まで、人狼知能エージェントを作成するための知識が網羅されています。

AIプログラミングの解説は数多くありますが、サンプルの実装ではなく、ここまで明確な目的を見据えた実装は多くはありません。本書を参考にして、強い人狼知能の開発や人狼知能大会への参加、さらには、推論や自然言語によるコミュニケーションが可能なAIといった応用へと踏み出してください。また、人狼知能エージェント同士を戦わせる「人狼知能大会（プロトコル部門）」を連覇中の最強エージェントのアルゴリズム解説も掲載されているため、脅威の人狼発見率を誇るプログラムの実際を知り、自分のエージェントに組み込むことも可能です。

付録として、コマンドラインやツールの基本、Javaプログラミングの基礎やツールの活用、デバックの手法などが収められており、プログラミング初心者であっても、人狼知能エージェントの作成が学べる内容になっています。

人と人工知能が協調して車を運転する未来。
東京オリンピック・パラリンピックが開催される2020年をひとつの節目に、人と車との関わりかたが大きく変わろうとしている。
本書では、手動運転→協調運転→自動運転への進化と、この進化を加速させる人工知能との連携について、日本の自動運転戦略を担うSIP-adus（内閣府 戦略的イノベーション創造プログラム 自動走行システム）、独自の哲学で技術開発を進めるトヨタ／日産／ホンダ／マツダ、人間の研究から自動運転に取り組むオムロンなど、各業界を牽引するエキスパートが自動運転×人工知能の現在と未来を語る。

主な内容は、

第1章　自動運転を取り巻く世界と日本の動き
自動運転の定義と技術
自動運転に必要となる「人／車／道路」の三位一体
など

第2章　車の自動化の歴史と自動運転の基礎となるACC
自動運転の歴史はACCから始まる
ACCの未来はどうなるのか？
など

第3章　自動運転の技術はどこまできているのか
「FUN TO DRIVE」と自動運転を融合させるトヨタ
日産による運転支援技術の集大成「プロパイロット」
「人間の研究」が支えるホンダの自動運転技術
人馬一体を実現するマツダの「GVC」
など

第4章　人工知能が自動運転の発展を加速させる
オムロンの人を理解する「ドライバー運転集中度センシング技術」
スイス・シオンの自律自動運転シャトルバス
など

IT×農業で有力な輸出産業に
第一人者が戦略の全貌を語る
　農業を「質」で見ると、これほど有望な産業はありません。日本の農作物は世界中で高い評価を受けており、日本の熟練農家の技は“世界一”と言っても過言ではないでしょう。ただ、その多くは本人ですら言葉にできない「暗黙知」であり、スケールさせることが難しく、そこに課題がありました。
　しかしここに来て、状況が変わりつつあります。IT技術の進歩により熟練農家の技を「形式知」にできるようになったのです。国内農家の底上げができるだけでなく、熟練農家の技を「知財」として安全に輸出することも視野に入りました。そうした取り組みを「AI農業」と呼びます。
　「AI農業」の「AI」とは、人工知能（Artificial Intelligence）の研究をも包含する、農業情報科学（Agri-InfoScience）を指しています。すなわちAI農業とは、人工知能を含めた情報科学の知見を農業分野に適用することで、社会システムの変革を促す一連の取り組みなのです。
　最新ITが「農業」を変革する――。その戦略の全貌が本書に書かれています。

2016年3月、Googleの開発した人工知能（AI）が、囲碁のトップ棋士を破ったというニュースが流れ注目を集めました。実はいま、囲碁に限らず、さまざまな分野で人工知能の技術が急速に導入されはじめています。本書は、人工知能の関連技術、特に機械学習やニュートラルネットワークの仕組みなどの基礎知識や最新情報をわかりやすく解説します。AIの主要プレイヤーであるIBMやMicrosoft、Googleなどのビジネスへの活用事例も紹介します。

囲碁のプロ棋士に勝つ、クイズのチャンピオンに勝つ──、人工知能（AI）はこうした特定分野で象徴的な成果を上げてきました。しかし、最近ではAIが人々の生活や経済活動を改善して、世の中を変えていく可能性を示す実例が次々と出てきました。
例えば、米グーグルは、AIを使った「Google翻訳」の精度を大きく改善し、長年「実用的ではない」と言われてきた機械翻訳を日常生活では十分実用的なレベルへと引き上げました。また、同社はデータセンターにおけるサーバーなどの冷却電力を40％も削減しました。これもAIを活用して空調や窓の調節・開閉など約120の要素を制御し最適化した成果です。
大手IT企業は次々と、画像認識、音声認識、翻訳といったAI機能を安価に提供し始めており、いわば「蛇口をひねればAIがすぐ使える」時代が間もなく到来します。
このAIの進化をけん引するのが、脳の神経回路が仕組みの原点にある「ディープラーニング」という技術です。本書では、グーグルのエンジニアらへの取材に基づき、このディープラーニング技術をやさしく解説。また、将来のビジネスがどう変わるのか、グーグルのサービスや日本企業の取り組み事例から探るとともに、その未来の姿に迫ります。
序章●ディープラーニングがすべてのビジネスを変える
１章●超入門　人工知能と機械学習とディープラーニングはどう違う？
２章●入門　　ディープラーニングの仕組み
３章●グーグル事例編　グーグルのディープラーニング活用事例
４章●企業事例編
５章●活用フレームワーク編
６章●将来展望編　ディープラーニングが課題を解決する未来へ

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Pythonはシンプルな文法と、その応用性の高さから、Webプログラミングの世界で人気のスクリプト言語です。Pythonの基本ルールから、インデントを使った独特のコーディングスタイル、プログラムの実行方法までを、わかりやすいサンプルを例に優しく解説していきます。また、Pythonによるオブジェクト指向プログラミング、イテレータやジェネレータなどの機能を使った効率的で華麗なプログラムの書き方など、ステップアップしたテクニックも解説します。第3版の刊行に合わせて、最新のバージョン3系に完全対応。Python3で追加・変更された機能をフォローしています。あわせてPython2からの移行のポイントなど、従来のPythonプログラマのための情報も多数掲載しています。

「これは日本人研究者によるノーベル賞級の発見だ！」
元グーグル日本法人社長　村上憲郎
実現は早くても21世紀後半と言われていた「量子コンピュータ」が突然、商用マシンとして販売が開始された。
作ったのはカナダのメーカーだが、その原理を考え出したのは日本人研究者。
しかも、人工知能に応用でき、グーグルやアメリカ政府も開発競争に参戦、NASAやロッキード・マーティンも活用を開始した。
どのようにして量子力学で計算するのか。
どのようにして人工知能、特に機械学習やディープラーニングに応用できるのか。
そして、どうすれば日本の研究が世界をリードできるか。
画期的な量子コンピュータの計算原理、「量子アニーリング」を発案した本人が語る。

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便利な簡単プログラムから機械学習までこの1冊で！

本書はプログラミング言語Python（パイソン）の入門書です。

初めてPythonに取り組む人にとってもわかりやすいように、Pythonの文法の基本を1つずつ丁寧に説明します。小さなプログラムを実際に作りながらの説明なので、その文法がどんなものなのか、どんな時に使えばいいのかを理解しやすくなっています。また、プログラムが動く楽しさを味わいながら進むことができるようになっています。

後半では、より本格的にPythonを使っていくためのプログラミングを学んでいきます。途中少し難しめの解説があるところでは、「後から読んでも大丈夫」というマークを付けて、読み飛ばせるようになっています。

実践編や応用編では、少し長めのプログラムを書いて、デスクトップアプリやWebアプリを作ったり、機械学習で判定をするプログラムを書いたりする作例を紹介しています。これによって、本書で学習したことの理解を深めることもできますし、動くプログラムを作る楽しさや充実感を味わうことができます。

「初心者だけど、とりあえず動くものを作りたい」という目的にも使えますし、少し上達してから、後回しにしていた内容をもう一度読んで、「さらに力を付けて、高度なプログラミングにも挑戦してみたい」という目的にも使える、1冊で2度おいしい本です。

この10年、グーグルが自動運転車を開発し、ロボット会社を何社も買収した。
アップルはパーソナル・アシスタントのSiriを発表した。
そして今、人工知能やロボットが人間のビジネス、教育、ヘルスケア分野に導入されつつある。
人工知能は、人間の仕事を奪う敵になるのか、それとも人間の能力を「拡張」する味方になるのか――
グーグルのロボット会社買収や自動運転車の開発など
数々のスクープを飛ばし、プロジェクトでピュリッツァー賞も受賞した
ニューヨーク・タイムズ紙のベテラン記者が解説する！
グーグルは自動運転車で何を狙うのか？
東大出身のロボット会社「シャフト」や軍事ロボットを開発したボストン・ダイナミクスを買収して、どこに向かうのか？
ジョブズのラスト・シングス、Siriは人間を拡張し続けるのか？
AIはこれまで何度も、興隆期と停滞期を経験したが、現在のAIブームは本物なのか？
AIの過去、現在、未来を徹底的に分析する。

教師、弁護士、会計士、医者、科学者、記者――。これまで人間にしかできないと思われていた知識労働者の仕事でも、もはや機械のほうが有能になっている。
あなたの仕事は機械に置き換えられてしまうのか？
そんなAI時代に、人間は、企業は、どう対応すべきか？

アナリティクス界の第一人者が教える
スマートマシンの最前線、人間の強み、そして生き延びる道

AI時代に生き残れる仕事はこれだ！
ステップ・アップ――自動システムの上を行く仕事
ステップ・アサイド――機械にできない仕事
ステップ・イン――ビジネスと技術をつなぐ仕事
ステップ・ナロウリー――自動化されない仕事
ステップ・フォワード――新システムを生み出す仕事

SEに使ってほしい機械学習サービス
「Azure Machine Learning」
これまで機械学習といえば専門的なスキルがなければ使いこなせないものでしたが、今はそうではありません。SEなら誰でも使いこなせるほど、機械学習サービスのハードルは下がっています。とはいえ、機械学習ならではのコツがありますので、本書では基本的なことから解説しています。本書の狙いは、Azure Machine Learningを使いこなせるようになり、機械学習をあなたのスキルにすることです。
第1章　とにかく機械学習が何かを知る
第2章　実践:データを集めよう
第3章　Azure Machine Learningで機械学習モデルを作ろう
第4章　実践編①　回帰分析を使ってデータを予測する
第5章　実践編②　作った回帰分析モデルを使ってみる
第6章　実践編③　予測精度を向上する
第7章　実践編④　統計分類で判定する
第8章　実践編⑤　クラスタリングで似たものを判定する
第9章　実践:実験結果を活用しよう
第10章　実践:どんどん賢くさせよう
Appendix A　Azure Machine Learningを利用する方法

『人工知能(AI)ビジネス』といわれてもピンとこないかもしれませんが、すでに世界のトップ企業は、想像をはるかに超えるスピードで技術を磨き、新たなビジネスモデルの構築に邁進しています。例えば、Googleの「Google CAR」「Project Brillo」など、世界では様々な人工知能ビジネスが生まれてきているのです。
本書では、世界のトップを走る52社の人工知能ビジネス戦略をまとめています。
＜目次＞
第1章　人工知能ビジネスの全体像をつかむ
第2章　農業
　2-1　農業領域のバリューチェーン
　2-2　農業領域の主要企業１　Monsanto社
　2-3　農業領域の主要企業２　DuPont社
　2-4　農業領域の注目企業
第3章　ものづくり
　3-1　ものづくり領域のバリューチェーン
　3-2　ものづくり領域の主要企業１　GE社
　3-3　ものづくり領域の主要企業２　Siemens社
　3-4　ものづくり領域の注目企業
第4章　自動車
　4-1　自動車領域のバリューチェーン
　4-2　自動車領域の主要企業１　Google社
　4-3　自動車領域の主要企業２　Daimler社
　4-4　自動車領域の注目企業
第5章　住宅
　5-1　住宅領域のバリューチェーン
　5-2　住宅領域の主要企業１　Google社
　5-3　住宅領域の主要企業２　Haier Asia社
　5-4　住宅領域の注目企業
第6章　医療
　6-1　医療領域のバリューチェーン
　6-2　医療領域の主要企業１　IBM社
　6-3　医療領域の主要企業２　Google社
　6-4　医療領域の注目企業

多くの人工知能書籍は技術系の解説に寄っていますが、本書には難しい技術の話は登場しません。2020年を想定し、人工知能によって大きく変わるわたしたちの仕事と暮らしを「物語」形式でわかりやすくまとめました。リアルな描写で「なるほど、こんなふうになるのか」とイメージが広がります。
　仕事と暮らしという側面で書いていますが、そこに登場する人工知能関連のサービスはどこかの会社が提供するわけで、本書は「人工知能ビジネスの本」ともいえます。ビジネスパーソンの方々が本書を読むことで、人工知能を用いた具体的な新ビジネスをイメージできるはずです。
　対象にしたのは「自動車」「社会インフラ」「製造業」「農業」「物流・倉庫」「安全保障」「小売」「セキュリティ」「オフィス業務」「住宅」「医療」「教育」「金融」の13領域。これらの領域では次々と新しい人工知能サービスが登場するはずです。本書はそうしたサービスが当たり前になった日常を描いています。
＜目次＞
1章　自動車メーカー営業マン
2章　建設会社社長
3章　精密板金工場長
4章　自動車メーカー工場長
5章　農家
6章　トラック運転手
7章　米国空軍のスペシャリスト
8章　書店経営者
9章　警察官
10章　消防士
11章　電機メーカーマーケティング部門の担当者
12章　弁護士
13章　ワーキングマザー
14章　田舎に住むお年寄り
15章　肥満に悩むエンジニア
16章　一人暮らしのおばあさん
17章　買い物好きなアパレルメーカー社員
18章　投資銀行に勤める独身女性
19章　頭脳明晰な小学生
20章　米国の大学院に通う留学生
21章　シングルマザー

「ブリニョルフソンとマカフィーは、世界中のイノベーターとイノベーションの現場を見て回るツアーに読者を連れて行ってくれる。ただしこれは、お気楽な観光旅行ではない。
驚異の技術はなぜ出現したのか、こうした技術ななぜ重要な意味を持つのか、そしてこれからどこへ向かうのかを読み解いて行く旅である。」
ハル・バリアン(グーグル社チーフ・エコノミスト)
「この楽観的な本の中で、ブリニョルフソンとマカフィーはインテリジェントな機械がもたらすゆたかさを描き出す。ただしゆたかさを実現し享受するためには、機械と競争するのではなく、
機械と共存する方法を見つけなければならないというのが本書の主張だ。となれば私のようなエンジニアは、ふつうの人でも容易に使いこなせるような機械を設計する必要がある。
結局のところ、新しい技術を支持するのは、その恩恵を最も多く受ける人なのだから。」
ロドニー・ブルックス(アイロボット創設者、現リシンク・ロボティクス会長兼最高技術責任者)
前著『機械との競争』で衝撃を与えたマサチューセッツ工科大学のコンビによる、膨大な調査・研究に基づいたテクノロジーと未来を描いた全米ベストセラー
（原題The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies)
蒸気機関の発明によるファースト・マシン・エイジは18世紀後半に始まった。
いま、コンピュータを中心としたセカンド・マシン・エイジに突入した。
人工知能の急速な進歩によるデジタル・イノベーションは、グーグルの自動運転車やチェスやクイズで人間のチャンピオンを圧倒する人工頭脳ワトソンなどに象徴されている。
しかし、まだまだ序の口に過ぎない。
人類は蒸気機関によってもたらされたと同様の、それまでとグラフの向きが変わり始める点である「変曲点」にさしかかったと著者たちは見る。
人工知能の進化によって、これまでは不可能と見られていた仕事がロボットに置き換わっていく。その結果、消えていく職業は多い。
人間は機械と共存できるのだろうか。
ビジネスマン、経営者だけでなく、子供の将来を真剣に考える親たちの必読書でもある。

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世界初の感情認識パーソナルロボット「Pepper（ペッパー）」のアプリケーション開発を徹底解説！統合開発環境Choregraphe（コレグラフ）を用いたノーコーディング開発から、アプリの企画、演出まで、この1冊でPepperの能力を最大限に引き出すことができます。ロボアプリクリエイター必携！

AI(人工知能やロボット)の歴史や現状を踏まえながら、AIと人とのかかわりを分析した解説読み物です。AIは人間の仕事を奪うという悲観論でも、夢物語でもなく、冷静に分析します。テクノロジーに偏ったり、感覚に訴える感情論でもなく、AIの在り方を探ります。
本書を貫くテーマは「AI・ロボットは人類を救うか?」です。これに対する著者の考えは、人類を救うためには、「心を持ったAIがカギとなる」というものです。処理能力の向上、扱えるデータの大容量化、テクノロジーの単なる組み合わせだけでなく、脳に近いアーキテクチャの進化が必要になると考えています。
第1部は「心を持つ機械」が古代からどのように扱われてきたかを解説します。第2部は認知科学の視点から、ギリシャ時代の哲学者から現代の量子科学者の「心」のとらえ方がAIにも適用できることを示します。第3部は現在進行中のコンピュータ科学の視点から、AIの実現性を追い求めます。

なぜGoogle、Facebookは人工知能に莫大な投資をするのか？
ソフトバンク「Pepper」、iPhone「Siri」、IBM「Watson 」をはじめとする
人工知能のビジネス活用の真価とは？
パーソナルロボット「Pepper」や、iPhone搭載の音声アシスタント機能「Siri」など
人工知能を使った対人コミュニケーションには未来の可能性を感じます。
一方、英オックスフォード大学のマイケル・Ａ・オズボーン准教授による
コンピューターに代替される仕事の予測には、不安を募らせる人も少なくありません。
産業の仕組みや、人々の暮らしを大きく変える可能性のある人工知能。
既に我々の知らないところで人工知能は様々な形で活用が始まっています。
しかし、注目は高いものの、改めて「人工知能とは何か」と問われると
その仕組みや技術、効用を答えることは簡単ではなく、
さらに、自社の事業、自身の仕事への影響については、
想像さえつかない人が大半ではないでしょうか。
人工知能を理解すれば新しいビジネスチャンスを見つけられるはずです。
本書は、人工知能研究の第一人者による注目のキーワードの解説や
いち早く活用に挑む先進企業の事例をまとめ、人工知能がビジネスの将来に
及ぼす影響をお伝えしています。
ぜひＡＩのビジネス活用の真価を理解し、第一歩を踏み出してください。

※本書は、日経コンピュータ誌の特集記事「ビッグデータは人工知能に任せた！」（2014年10月2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。
グーグルやマイクロソフト、フェイスブック、バイドゥ（百度）といった米中の大手IT企業は、
人工知能分野への投資を加速しています。
ビッグデータビジネスを大きく左右すると考えられているからです。
記者は、カギを握る技術として「ディープラーニング」に注目しています。
ディープラーニングとは、どのような仕組みで、いったい何ができるのかを詳しく説明しています。
そこが本書の読みどころです。
最後のパートでは人の役割の変化について考察し、４つの役割を挙げています。
話題の人工知能に興味のある方にオススメの１冊です。

※本書は、日経コンピュータ誌の特集記事「驚愕の量子コンピュータ」（2014年4月17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。
「量子コンピュータ」をご存じでしょうか。夢のコンピュータと考えられていた超高速マシンです。
実はこの量子コンピュータが実現したのです。
ただ、これまで考えられてきた方式とは異なるもので、「量子アニーリング」という方式を採用しています。
カナダのコンピュータメーカーが「D-Wave」として開発し、グーグルやNASAに既に納められています。
記者は、D-Waveにかかわる研究者・技術者を丹念に取材し、
「どんなハードウエアか」「実体は何か」「どういう経緯で生まれたか」などをまとめています。
ここが読みどころです。
実は量子コンピュータには多くの日本人が関わっており、
日本発技術として大いに期待したい分野と言えましょう。
日本人研究者から直接聞いた話は説得力があり、D-Waveをしのぐ新方式の開発も進んでいるそうです。

※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。